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申请/专利权人：江门丽宫国际食品股份有限公司;华南农业大学

摘要：本发明公开了一种物理多参数耦合的广陈皮霉变快速监测方法及装置，该装置包括封闭箱和控制层；封闭箱的两侧设有通风孔，封闭箱的箱体门上设有玻璃观测门；封闭箱的上层设有控制层；封闭箱的内部设有数据采集系统和数据处理系统，所述数据采集系统包括三个子系统：图像采集系统、重量采集系统和温湿度采集系统，使用时通过建立广陈皮的图像识别模型、重量变化数学模型和仓储环境空气温、湿度的多参数耦合模型，监测广陈皮样本的霉变情况，预测广陈皮的品质状况。本发明实现了仓储过程中广陈皮品质变化的实时监测和及时预警处理，为安全高效仓储提供技术保障，降低广陈皮仓储风险，减少仓储的成本。

主权项：1.一种物理多参数耦合的广陈皮霉变快速监测方法，其特征在于：是通过建立广陈皮图像识别模型、广陈皮样本重量变化数学模型和仓储环境温、湿度的多参数耦合模型，监测广陈皮样本的霉变情况，用于预测广陈皮的品质状况；包括下述步骤：1将装置存放在与仓库环境条件一致的位置；2将样本广陈皮放置在称重基板上，启动控制程序；3触发相机定时抓取一帧静态图像，拍照时启动光源；压力传感器定时记录样本重量数据；启动温度传感器和湿度传感器实时传输箱内环境参数；4基于所收集数据，进行图像、重量和温湿度数据预处理；5按照霉菌分类，进行轮廓、颜色、纹理数据特征参数提取，建立图像识别模型，进行分类识别；所述建立图像识别模型，是将边缘轮廓特征值C1、样本广陈皮的颜色变化与分布状态C2和广陈皮表面的纹理特征值C3，作为图像判断的指标依据，建立图像识别模型，三项特征值输入处理器中的SVM分类器进行分类识别，比对已有的霉变特征数据得到分类结果: 6结合重量数据和温湿度参数进行回归分析，建立双参数融合的重量变化数学模型；所述建立双参数融合的重量变化数学模型，是样本广陈皮重量的变化受霉变和温湿度因素耦合影响，为防止空气温湿度突然改变引起的样本质量突变，被系统误分类成霉变，需确定重量与温湿度的样本数据在整体数据中所占影响权重，根据实际样本广陈皮重量的变化方程F1x，随温湿度变化的正常广陈皮重量动态响应方程F2x，得到双参数融合的重量变化数学模型：Gx＝F1x-aF2x；其中，a为温湿度参数权重系数，a的取值范围为0.20～0.45；步骤7中，融合后重量拟合曲线的一阶导数方程为：由此确定重量数据的突变区间，提取样本霉变特征；7按照融合后重量拟合曲线的一阶导数方程，对重量突变区间进行分析；8根据多准则决策法，将处理后的物理参数数据进行信息融合，建立多参数耦合模型；所述建立多参数耦合模型，是图像识别模型和重量变化数学模型作为两个独立的霉变表征监测方法，获得的多参数耦合模型为： 9处理器根据多参数耦合模型进行分类器在线判别，进而触发蜂鸣器报警，通讯上位机对仓库进行反馈控制，完成整体广陈皮霉变的快速监测；所述在线判别，是通过SVM分类器，将融合的信息模型特征输入识别： 其中为与门逻辑，只有当与Cx和Fx同时满足霉变现象才会输出1。

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