在肉鸡屠宰工艺流程中，残次品选择是确保产品的质量的重要环节，但该环节对劳动力的依赖度高。鸡胴体原发性皮炎是指鸡胴体外表可见、涣散不均匀的一种缺点类型，在外观上表现为粗糙、红或黑的皮炎与结痂，由外伤、理化性、细菌和外寄生虫以及感光过敏性刺激等要素形成。人工辨认存在速率慢、功率低、主观性强等缺乏。此外，长期、高强度的用眼会导致视觉疲惫，下降辨认准确率，给工厂带来丢失。

  为使用机器视觉技能完成对肉鸡屠宰后道质检端皮炎鸡胴体的快速检测，南京农业大学食物科技学院的吴江春，王虎虎*，徐幸莲研讨使用机器视觉设备收集及鸡胴体外表图画，依据皮炎的色彩、纹路特征和面积巨细，提取相关特征值构建皮炎检测模型，以期为肉鸡胴体的皮炎检测供给技能参阅。

  特征值的PCA成果如图12和表3所示，在PCA碎石图中能够观察到从第6个PC开端，特征值的下降趋势趋于陡峭，但前6 个PC的方差累计贡献率仅为87.92%，通过考虑选取方差累计贡献率为96.29%的前10 个PC作为模型的输入参数。

  以特征值和PC为输入参数的模型分类作用如表4、5所示。在以特征值为输入参数的模型中，QDA模型召回率最高，为90.08%；精确度、F1分数和总准确率最高的模型均为SVM，别离为90.38%、90.03%、90.32%。在以PC为输入参数的模型中，RF模型的分类作用优于其他模型，皮炎样本的召回率为88.93%，辨认精度为89.30%，F1分数为89.11%辨认总准确率为87.71%；通过比较不同输入参数的模型可发现，经PCA降维后，LDA、QDA、SVM模型总准确率均有不同程度的下降。其原因是降维后数据是原始数据的近似表达，减少了原始数据特征。

  如图13所示，在GoogLeNet模型中，皮炎样本的召回率为89.5%，辨认精确度为90.6%，F1分数为90.0%，模型辨认总准确率可达90.5%。模型的猜测速率如图14所示，其间以特征值为输入参数的SVM模型猜测速率最快，高达405 895.69 张/s。GoogLeNet模型的猜测速率为122.65 张/s，远低于其他模型，但其猜测速率仍高于人工质检速率。

  归纳比较模型分类作用可发现，GoogLeNet模型对皮炎皮肤图片的辨认全体作用最好，因而使用该模型对40 只鸡胴体样本做验证。如表6所示，该模型对皮炎鸡胴体的辨认准确率为100%，对正常鸡胴体的辨认准确率为90%。部分样本的检测成果如表7所示，被误分类的正常鸡胴体皮炎面积别离为3.398 1、3.927 0 cm2。

  如图15所示，在误检样本中，样本A与B侧视图翅膀上方均可观察到如图16所示的黄色小绒毛，这些绒毛被辨认成皮炎，然后形成差错。正确分类的18 个正常鸡胴体样本中均有皮炎检出，其间12 个样本皮炎面积小于1 cm2，4 个样本皮炎面积在1～2 cm2内，2 个样本皮炎面积在2 ～3 cm2内。

  本研讨使用机器视觉设备收集肉鸡屠宰线 只鸡胴体的正视图与两边视图，经图画预处理去除布景和搅扰后，用边长为128 像素的网格区分，并从皮炎鸡胴体中筛选出皮炎皮肤图片762 张，从正常鸡胴体中筛选出正常皮肤图片775 张。提取皮肤图片的色彩矩、不同方向灰度共生矩阵特征的均值与方差、Tamura纹路特征以及皮炎切割阈值和面积合计24 个特征值，经PCA降维后，用特征值与PC别离树立LDA、QDA、RF、SVM与BP神经网络模型。GoogLeNet卷积神经网络模型则用筛选出的皮肤图片树立。模型的分类作用选用召回率、精确度、F1分数、总准确率和均匀检测速率判别，通过归纳剖析发现一切模型中以GoogLeNet模型的分类作用最好，皮炎样本的召回率为89.5%，辨认精确度为90.6%，F1分数为90.0%，总准确率可达90.5%，猜测时刻为122.65 张/s。在对整鸡胴体图画辨认的验证试验中，GoogLeNet模型对皮炎鸡胴体的辨认准确率为100%，正常鸡胴体的辨认准确率为90%。该模型对鸡胴体原发性皮炎有较好的辨认才能，可为鸡胴体原发性皮炎的快速辨认与分类供给技能参阅。

  本文《依据机器视觉的鸡胴体原发性皮炎快速检测》来源于《食物科学》2023年44卷第20期350-356页，作者：吴江春, 王虎虎, 徐幸莲。DOI:10.7506/spkx1010-084.。点击下方阅览原文即可检查文章相关信息。

  责任编辑：张睿梅。点击下方阅览原文即可检查全文。图片来源于文章原文及摄图网。

  为进一步促进未来食物科学的开展，全面饯别“大食物观”的指导思想，继续提高食物科学技能创新和战略安全。由北京食物科学研讨院、我国肉类食物归纳研讨中心及我国食物杂志社《食物科学》杂志、《Food Science and Human Wellness》杂志、《Journal of Future Foods》杂志主办，北京工商大学食物与健康学院、北京联合大学生物化学工程学院、河北农业大学食物科技学院、西华大学食物与生物工程学院、大连民族大学生命科学学院、齐齐哈尔大学食物与生物工程学院、河北科技大学食物与生物学院一起主办，北京盈盛恒泰科技有限责任公司、古井集团等企业资助的“第一届大食物观·未来食物科学技能创新世界研讨会”即将于 2024年5月16-17日 在 我国北京 举行。