中心研究成果在国际期刊Food Chemistry上在线发表

2017年10月，由北京农业信息技术研究中心智能系统部史策，钱建平，韩帅，范蓓蕾，杨信廷*，吴晓明撰写的 “Developing a machine vision system for simultaneous prediction of freshness indicators based on tilapia (Oreochromis niloticus) pupil and gill color during storage at 4 °C”（https://authors.elsevier.com/a/1Vood16Ds1aGRL）（“基于罗非鱼鱼眼和鱼鳃色泽的机器视觉新鲜度预测方法研究”）论文在Food Chemistry上在线发表，该杂志隶属于ELSEVIER出版集团，是食品科技领域的顶级期刊。

论文主要研究了利用机器视觉采集罗非鱼4℃贮藏过程中鱼眼和鱼鳃的色泽参数预测罗非鱼新鲜度变化。通过测定罗非鱼挥发性盐基氮（TVB-N）、硫代巴比妥酸（TBA）和菌落总数（TVC）评价罗非鱼4℃贮藏过程中新鲜度的变化；通过机器视觉采集冷藏过程中鱼眼和鱼鳃的图像及色泽信息，利用算法提取色泽参数并转换成3种颜色空间（RGB，HIS和L*a*b*）。将鱼眼和鱼鳃的色泽参数与TVB-N，TBA和TVC关联建立多元回归方程，研究表明，鲜度指标与色泽参数之间具有良好的关系。同时利用图像算法将基于鱼眼色泽的新鲜度变化进行可视化。基于机器视觉的罗非鱼鱼眼评估能够作为一种低成本，在线的新鲜度预测方法。该成果为后续水产品货架期预测提供模型和数据基础。