食品工业中基于双能吸收测定法的无监督异物检测

X 射线成像是一种广泛用于农产品无损检测的技术。X 射线成像的一个应用是对食品样本中的异物进行自主在线检测。此类夹杂物的例子有肉制品中的骨碎片、鱼中的塑料和金属碎屑、果实蛀害。本文提出了一种基于双能 X 射线吸收测定法（DEXA）的无监督异物检测处理方法。异物被定义为具有不同于食品本身 X 射线衰减特性的材料碎片。我们引入了一种新颖的厚度校正模型作为 DEXA 数据的预处理技术。该模型旨在使图像中属于食品的区域均匀化，并增强异物所在处的对比度。以此方式，异物的分割对噪声和对比度不足更为鲁棒。所提方法应用于一个包含 488 个肉制品样本的数据集。样本采集自食品加工厂的传送带。约 60% 的样本含有不同类型和大小的异物，其余样本不含异物。结果表明，不含异物的样本在 97% 的情况下被正确识别，异物检测的总体准确率达到 95%。