基于显微图像模式识别的粉丝品质检测研究

粉丝由植物淀粉加工而成.鉴别粉丝中淀粉的种类及成分比例对食品的营养与安全具有重要而现实的意义.目前商检中主要依靠感官评价，可靠性差.为此提出以图像处理、模式识别、人工神经网络为基础的粉丝计算机自动分类和检测新方法.以粉丝组织的显微图像为基础，运用灰度共生矩阵和分形理论提取显微图像的特征，并将提取出来的特征用做神经网络淀粉品质分类的输入，建立了粉丝中淀粉品质的自动检测系统.实验结果表明，该方法可行，结果较好.