运用计算机视觉识别技术进行馒头气孔结构分析.pdf

【计算机视觉识别技术在馒头气孔结构分析中的应用】 计算机视觉识别技术是一种利用计算机系统对图像进行处理、分析和理解的技术，它结合了图像处理、机器学习和模式识别等领域的知识，以模拟人类视觉功能。在本文中，该技术被应用于分析馒头的气孔结构，以评估其品质。 【目的】 研究的主要目标是利用数字图像分析技术提取馒头内部气孔的特征，这些特征可以作为评价馒头品质的重要指标。通过这种方法，可以客观地量化和比较不同加工条件（如加水量和面筋强度）对馒头气孔结构的影响，从而为馒头的品质控制提供科学依据。 【方法】 实验选择了三种不同筋力的麦种：强筋的Weaver、中筋的宁春4号和弱筋的京411。基于粉质仪的吸水率，对每种麦种采用了三个不同的加水量处理，总共得到九个样本。在图像分析过程中，运用K-均值聚类算法将气孔从馒头的背景中分离出来。K-均值算法是一种常用的无监督学习方法，能将图像像素自动分为多个类别，这里用于识别和分割气孔。接着，提取了三个关键的气孔特征：气孔总面积、气孔平均面积和气孔总数，这些特征有助于揭示气孔结构的变化规律。 【结果】 实验1的结果显示，所选择的三个特征有效地反映了加水量和面筋强度对馒头气孔结构的影响。随着加水量的增加和面筋强度的增强，气孔总面积增大，这与馒头体积增大的趋势相吻合。实验2进一步通过图像分析对11个样本的馒头品质进行了评价，并与传统的人工主观评分进行了比较。结果显示，计算机图像分析得到的气孔特征评价与人工评价具有高度一致性，证明了这种技术能够准确地反映出馒头内部结构的优劣。 【结论】 综合来看，利用图像分析技术进行馒头品质评价是切实可行的，它可以提供更客观、更精确的数据，帮助理解和优化馒头的生产过程。这种技术的应用有望改善馒头的生产工艺，提升食品质量，同时降低人工检测的主观性和误差。 关键词：图像处理；K-均值算法；馒头品质；加水量；面筋强度 通过以上分析，我们可以看出，计算机视觉识别技术在食品科学领域有着广泛的应用前景，特别是在食品质量控制和工艺改进方面。未来，这种技术可能会被推广到其他类似食品的品质评估中，例如面包、蛋糕等，以实现更高效、更精确的质量控制。