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超光谱成像用于识别猪腹上的异物.

Gabriela Ghimpeteanu1, Hayat Rajani2, Josep Quintana1

  • 1Coronis Computing SL, 17003 Girona, Spain.

Sensors (Basel, Switzerland)
|November 27, 2025
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

超光谱成像 (HSI) 有效地检测到猪肉中的异物,提高了食品安全. 这种自动化质量控制方法显示出高精度和效率,即使温度变化.

关键词:
食品加工行业 食品加工行业异物检测 异物检测超光谱成像技术的使用.图像分割 图像细分 图像细分机器学习是机器学习.视觉变压器 视觉变压器

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科学领域:

  • 食品科学与技术 食品科学与技术
  • 频谱学是一种光谱学.
  • 计算机视觉 计算机视觉

背景情况:

  • 食品安全和加工行业的质量控制面临着污染物检测的挑战.
  • 传统的视觉检查方法往往无法识别微妙的污染物.

研究的目的:

  • 评估超光谱成像 (HSI) 的可行性,以检测猪腹肉上的异物.
  • 开发一个用于食品加工实时质量控制的自动化系统.

主要方法:

  • 使用 Specim FX17 超光谱摄像头在 900-1700 nm 范围内获取数据.
  • 采用轻量级视觉变压器实现了细分方法,并进行了预处理和后处理.
  • 在带有和没有污染物的图像上测试了系统,包括在不同的生产线温度下.

主要成果:

  • 该方法实现了高检测准确度,保留了大多数正确的结果,并消除了清洁图像上的错误结果.
  • 该系统证明了对噪声,温度偏移 (10-55°C) 和光谱相似性的强度.
  • 在具有脂肪样光谱的95张图像的挑战性组中观察到零假阳性.

结论:

  • 超光谱成像是一种可行的技术,用于在猪肉加工中自动检测污染物.
  • 开发的基于视觉变压器的方法提供了高精度和训练效率.
  • 该HSI系统支持实时质量控制,大大提高了食品安全保证.