DB42T 1650.1-2021禽蛋自动化分拣方法 图像识别 第1部分清洁度要求.pdfVIP

ICS 67.120.20 CCS B 45 DB42 湖 北 省 地 方 标 准 DB42/T 1650.1—2021 禽蛋自动化分拣方法 图像识别 第1 部分：清洁度要求 Automatic sorting method for eggs image recognition Part 1: Cleanliness requirements 2021 - 03 - 03 发布 2021 - 05 - 03 实施 湖北省市场监督管理局 发 布 目 次 前言 II 引言 III 1 范围 1 2 规范性引用文件 1 3 术语和定义 1 4 机器视觉检测法 1 基本要求 1 检测步骤 2 数据处理 2 5 检测分级指标 2 附录A （资料性） 数据处理部分实现代码 3 前 言 本文件按照GB/T 1.1—2020 《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由华中农业大学提出。 本文件由湖北省农业农村厅归口。 本文件起草单位：华中农业大学、湖北神丹健康食品有限公司。 本文件主要起草人：王巧华、马美湖、祝志慧、王树才、金永国、刘华桥、黄茜、蔡朝霞、王彩云。 本文件实施应用中的疑问，可咨询湖北省农业农村厅，联系电话，027，邮箱： hbsnab@126.com；对本文件的有关修改意见建议请反馈至华中农业大学，联系电话：027邮 箱：jml8328@126.com。 引 言 禽蛋表面粘附的污渍不仅影响禽蛋的外观质量和商品价值，还是潜在的食品污染源。当前我省禽蛋 销售仍以污壳蛋为主。这种销售方式和发达国家相比存在巨大差距，随着人民生活水平的提高，人们对 禽蛋品质要求越来越高，追求新鲜、卫生和营养是消费的必然趋势。 禽蛋表面越脏，其微生物病菌就越多，这样的禽蛋就更容易被污染。储存禽蛋时，若根据其表面情 清洁程度将禽蛋分级分拣，区别对待，可以有效避免禽蛋之间的交叉感染。其次，清洗禽蛋时，根据清 洁度分级分拣，可以更好确定不同污壳蛋所需的不同清洗工序；销售流通时也可按质论价。但是，目前 缺少禽蛋清洁度的自动化分拣标准。因此，禽蛋自动化分拣方法的制订，对促进我省禽蛋业的快速高效 发展有积极意义。 禽蛋自动化分拣方法 图像识别 第1 部分：清洁度要求 1 范围 本文件规定了污壳禽蛋的术语和定义、机器视觉检测法、检测分级指标。 本文件适用于鸡蛋、鸭蛋和鹅蛋，其它禽蛋的表面脏污程度分级也可参照此标准。 2 规范性引用文件 本文件没有规范性引用文件。 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 污壳禽蛋 egg with dirty shell 表面有未处理的污物，如粪便、血斑、蛋液、羽毛、饲料、泥土等的禽蛋。 污渍块 stain block 污壳禽蛋表面相对集中、非连续的污渍、污斑。 污渍块数 number of stains 指用机器视觉统计到的污壳禽蛋表面污渍块的块数，单位：块/枚。 机器视觉 machine vision 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品将被摄取目标 转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标