该规程（T/QGCML 2712-2023）创新性地应用蛋清凝胶图像特征进行皮蛋品质无损检测，通过实施该技术，实现了对皮蛋品质的快速、准确评估，有效提升了检测效率和准确性。
随着我国食品工业的飞速发展，食品安全问题愈发受到公众的高度关注，皮蛋，作为一种历史悠久的蛋制品，其品质的检测始终是食品质量控制的重要环节，传统的皮蛋品质检测方法往往依赖于破坏性检测，这不仅费时费力，还可能对样品造成不可逆的损伤，为解决这一难题，我国正式发布了T/QGCML 2712-2023《基于蛋清凝胶图像特征的皮蛋品质无损检测技术规程》，本文将对该规程进行详细解读,并探讨其在皮蛋品质无损检测领域的应用与创新。
T/QGCML 2712-2023规程是我国首个专门针对皮蛋品质无损检测的技术规范，该规程以蛋清凝胶的图像特征为基础，运用图像处理、模式识别等先进技术手段，实现了对皮蛋品质的无损检测，规程涵盖了以下主要内容：检测原理、设备要求、样品处理、图像采集、图像处理、特征提取、模型建立以及品质评价等。
检测原理
本规程采用以下原理进行皮蛋品质的无损检测：
- 皮蛋在成熟过程中，其蛋清凝胶的物理和化学性质会发生显著变化,这些变化会直接反映在图像特征上。
- 通过对皮蛋蛋清凝胶进行图像采集,并利用图像处理技术提取相关特征。
- 建立皮蛋品质与图像特征之间的数学模型,从而实现对皮蛋品质的无损评估。
设备要求
根据规程要求,皮蛋品质无损检测设备应满足以下条件：
- 高分辨率图像采集设备,如数码相机或摄像头。
- 图像处理软件,如MATLAB或Python等。
- 数据存储设备,如硬盘或U盘等。
- 标准光源,如LED灯等。
样品处理
样品处理主要包括以下步骤：
- 清洗皮蛋,去除外壳。
- 将皮蛋置于标准光源下,确保图像采集质量。
- 利用图像采集设备对皮蛋蛋清凝胶进行图像采集。
图像处理与特征提取
- 图像预处理：对采集到的图像进行去噪、增强等处理,以提高图像质量。
- 图像分割：将预处理后的图像分割成多个区域,提取每个区域的特征。
- 特征提取：根据皮蛋品质评价需求，提取图像特征，如纹理、颜色、形状等。
模型建立与品质评价
- 数据集准备：收集大量皮蛋样品，包括品质优良和品质较差的样品,用于模型训练。
- 模型训练：利用图像处理和机器学习技术,建立皮蛋品质与图像特征之间的数学模型。
- 品质评价：将待检测皮蛋的图像特征输入模型,得到皮蛋品质评价结果。
创新与实施
创新点：
- 以蛋清凝胶图像特征为依据,提高了检测的准确性和可靠性。
- 采用无损检测技术,避免了传统检测方法的破坏性。
- 图像处理和机器学习技术的应用,提高了检测效率和自动化程度。
实施策略：
- 加强规程的宣传和培训,提高相关人员对规程的认识和掌握程度。
- 推动规程在皮蛋生产、加工、销售等环节的应用,提高皮蛋品质。
- 结合实际需求，不断优化规程,提高检测效果。
T/QGCML 2712-2023《基于蛋清凝胶图像特征的皮蛋品质无损检测技术规程》为我国皮蛋品质检测提供了全新的技术手段，通过该规程的实施，有望显著提高皮蛋品质检测的准确性和效率，从而保障食品安全，在未来的工作中，我们将持续关注规程的应用与创新,为我国食品工业的发展贡献力量。
