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—— 中国食品杂志社
基于机器视觉替代物理化学方法和人工方法检测丹贝发酵过程。计算色调、饱和度、亮度彩色模型空间灰度共生矩阵来提取丹贝发酵图像纹理特征。通过和人工感官评定方法的对比，丹贝图像纹理特征曲线转折点被证明可以作为决策依据来区分丹贝发酵的4 个时期，并进一步细分为6 个阶段。纹理数据分析表明，少孢根霉菌丝发酵起点比人工方法提前3 h确定，丹贝发酵纹理特征值的极值点即为丹贝发酵过程的终点。通过移动观测窗来构建纹理特征时间序列，进而利用神经网络集成训练构建丹贝发酵过程的非线性时间序列模型，并最终通过此模型预测图像纹理特征曲线变化的极值点来实现对丹贝固态发酵过程和发酵终点的分析与预测。
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