【编者按】网学网理学论文频道为大家收集整理了“ 基于机器视觉的皮蛋斑点检测和最佳生产配方研究 “提供大家参考，希望对大家有所帮助!
随着我国居民消费水平的不断提高，人们在选购食品时，除了考虑食品的营养、口感、风味等因素之外，也对食品的外观等综合品质提出了越来越高的要求。皮蛋是深受我国居民喜爱的一种传统食品，采用传统工艺(铅盐)和现代无铅工艺(主要为铜盐)生产的皮蛋，往往会在其表面形成一些黑色的斑点，这会对皮蛋的外观以及内部品质造成一定的影响，所以可以在不影响皮蛋内部品质的前提下，通过改善腌制工艺控制斑点的大小和数量，以提高皮蛋的综合品质。目前，有报道指出这种黑色斑点的形成与原料中添加的金属盐有关，即堵塞蛋壳气孔的金属硫化物[5-6]。但是，关于如何调控这种黑色斑点的文献并不多见。
在实际生产中，人们对皮蛋表面斑点的检测往往是通过肉眼观察的方法来进行，所受到的人为影响因素较大，很难做到检测的标准统一和定量分析。这无疑对斑点控制方法的应用带来了较大的困难。数字图像处理，又称计算机图像处理，它是指将图像信号转化为数字信号，并利用计算机对其进行处理的过程。机器视觉系统一般采用电荷耦合器件(charge-coupled device，CCD)照相机摄取检测图像并转化为数字信号，再采用先进的计算机硬件与软件技术对图像数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图像特征值，并由此实现模式识别、坐标计算、灰度分布图等多种功能[7-8]。目前，机器视觉已经越来越广泛地应用于各种农产品的无损检验与分级，机器视觉在禽蛋中的运用主要是在禽蛋的无损品质检测
