近日，Foods在线发表了江南大学未来食品科学中心崔晓晖教授团队的研究成果“Application of Three-Dimensional Digital Photogrammetry to Quantify the Surface Roughness of Milk Powder”（Ding et al., Foods, 2023, 12(5), 967）。江南大学丁浩晗老师为论文第一作者。
研究正文如下：
奶粉的表面外观是至关重要的质量特性，因为奶粉的粗糙度决定了其功能特性，尤其是购买者对奶粉的感知。传统的表面粗糙度分类方法通常使用手工测量和主观评估，耗时且不够准确。因此，开发一种可靠的自动分类方法对于奶粉行业来说具有重要意义。这项研究通过使用一种用于量化奶粉表面粗糙度的三维数字摄影测量技术，提出了一种快速、鲁棒性和可重复的方法来对奶粉表面粗糙度进行分类。研究采用轮廓切片分析和偏差频率分析对奶粉样品的三维模型进行表面粗糙度分类，通过比较由三个相邻表面法线形成的三角形的面积以及相邻表面法线之间的角度，利用样本表面粗糙度的变化和频率响应来进行分类。结果表明，光滑表面样品的轮廓线比粗糙表面样品的轮廓线更圆，具有较光滑表面的奶粉样品具有较低的Q（信号能量）值。这些结果表明，通过三维数位摄影测量技术可以有效地对奶粉样品的表面粗糙度进行分类。此外，研究发现，非线性支持向量机分类器的性能良好，证明了该三维图像处理技术作为奶粉表面粗糙度分类的可行替代方法。这项研究的结果为奶粉行业提供了一种快速、准确、自动化的表面粗糙度分类方法，有助于提高奶粉质量控制和消费者满意度。
上述研究工作得到了国家重点研发计划项目（2022YFF1101100）的资助。
图1 不同外观的奶粉样品
图2 奶粉样品的三维网格模型
图3 奶粉样品的平均偏差和标准偏差
（编辑：潘梦妍）
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