基于计算机视觉的牛肉分级技术研究进展

自从主要的牛肉生产国相继颁布牛肉分级系统以来,计算机视觉牛肉分级技术一直就是牛肉分级领域中的研究重点。本文概述了目前世界上主要的牛肉分级体系,着重论述了国内外计算机视觉牛肉分级技术的发展情况,提出了现行的计算机视觉牛肉分级技术面临的主要问题及其发展方向。      

基于计算机视觉的牛肉分级技术研究进展

自从主要的牛肉生产国相继颁布牛肉分级系统以来,计算机视觉牛肉分级技术一直就是牛肉分级领域中的研究重点.本文概述了目前世界上主要的牛肉分级体系,着重论述了国内外计算机视觉牛肉分级技术的发展情况,提出了现行的计算机视觉牛肉分级技术面临的主要问题及其发展方向.     

计算机视觉在牛肉自动分级技术中的应用

国外计算机视觉牛肉自动分级技术较为成熟,国内的研究也取得了一定的成果。鉴于国内牛肉分级意义重大,本文概述了我国牛肉质量等级标准和国内外研究现状,并针对利用计算机视觉技术对牛肉自动分级,从完善标准、调整工艺、设计成像条件和计算方法等多个方面提出所遇到的问题,并指出牛肉自动分级技术的研究方向。     

计算机视觉在牛肉大理石花纹分级中的应用研究

牛肉大理石花纹是评价牛肉等级标准的重要标志。本文以计算机视觉技术为基础，以C 程序语言为开发工具，运用图像处理技术，研究计算机视觉系统来对牛肉大理石花纹含量和分布进行量化。结果与现有人工标准相吻合并且可以量化表示。     

计算机视觉在牛肉大理石花纹分级中的应用研究

牛肉大理石花纹是评价牛肉等级标准的重要标志。本文以计算机视觉技术为基础 ,以C ++程序语言为开发工具 ,运用图像处理技术 ,研究计算机视觉系统来对牛肉大理石花纹含量和分布进行量化。结果与现有人工标准相吻合并且可以量化表示     

近红外技术在牛肉质量分级体系中的应用研究进展

牛肉等级评价体系旨在使市场形成以质论价、优质优价的优良市场机制,并引导肉牛产业的健康发展.世界主要发达国家都有较完善的牛肉等级评价体系,我国牛肉等级评价体系起步较晚,牛肉自动分级技术处于探索和研究阶段.近红外技术作为一种快速、在线的检测技术,在牛肉质量检测方面得到了广泛的研究.本文对国内外主要的牛肉质量分级标准体系进行了概述,指出了目前国内外的牛肉质量分级技术体系存在的问题,综述了国内外的近红外技术在牛肉质量分级体系中应用现状和研究进展,总之近红外技术在牛肉质量分级技术体系中具有很大的潜力.     

建立健全牛肉分级体系

何为牛肉分级?其作用意义何在?发达的肉牛业在国民经济中的作用是什么?由于我国的牛肉生产起步晚、水平低、规模小,所以许多人对此还不甚了解,而牛肉工业的迅速崛起,离不开全民的重视与支持。为此,浅谈对建立健全我国牛肉分级体系的必要性及发展肉牛业的意义。     

基于计算机视觉的槟榔分级研究

槟榔品种的分级技术目前比较落后,主要靠人工完成分级,因而品种分级的质量难以得到保证。该试验用计算机视觉技术进行品种分级,通过图像获取、预处理等提取其颜色特征、形状特征和纹理特征,通过试验分析,发现由颜色和形状特征参数结合起来即可以获得较好的效果。并对其进行主成分分析后代入支持向量机进行分级,预测集的正确识别率达到90.38%以上。     

牛肉颜色的RGB特征

牛肉的等级标准自从出台以后，其自动分级技术的研究已得到重视。根据国外的经验，利用计算机视觉技术提取牛肉的颜色特征，由此分离出牛肉中的肌肉与肌内脂肪，并进一步解决其他问题，从而达到自动分级的目的是可行的，RGB系统是面向硬件的颜色系统，CCD摄像头，或者数码相机，以及计算机存贮的图像都采用这个系统。     

牛肉质量评定分级标准现状、制定原则及作用

实施统一的牛肉质量评定分级标准是世界各牛肉生产、消费和贸易发达国家在牛屠宰加工过程中应用的优质牛肉生产主要技术手段。我国受缺乏可行、实用、统一的国家牛肉质量评定分级标准的影响，牛肉等级化产品一致性低下，规模化屠宰加工业与千家万户个体屠宰者在牛肉质量低水平、生产低效益水平上恶性激烈竞争日益严重，牛肉生产消费和贸易发展受到了严重影响。一、国内外牛肉质量评定分级标准制定与实施现状自20世纪20年代初美国颁布实施牛胴体肉评定分级标准以来，加拿大、澳大利亚、英国、法国、德国、前苏联、新西兰、南非、阿根廷、日本…     

中外牛肉分级制度对构建我国牛肉品质评定标准的启示

本文简要介绍了美国、日本、加拿大、澳大利亚和我国牛肉分级制度,并结合我国肉牛产业发展现状。     

基于改进分水岭算法及Hopfield神经网络的牛肉大理石纹等级评级方法

在HSV颜色空间H分量图像上进行分割预处理,结合改进分水岭算法对牛眼肌与大理石花纹区域进行精确分割,对中国、日本及美国的大理石纹的标准等级图的特征参数作相关性分析,优选出5个表征大理石纹分布的特征参数,提出一种基于图像处理及Hopfield神经网络的自动评级方法,结果表明,对大理石花纹分级准确率达到87.23%。     

牛肉分级标准及分级技术发展概况综述

我国肉牛业起步较晚,肉质较差,高档牛肉的生产无法满足国内市场日益增长的需求。我国尚未真正实施统一的牛肉等级评价体系,无法形成以质论价、优质优价的优良市场机制,制约我国肉牛产业发展。而肉牛产业发达国家很早就开始推行牛肉分级制度,各自拥有一套适合本国肉牛业发展的牛肉等级评价体系,是各国肉牛产业发展的重要保障。本文在对肉牛业发达国家的牛肉分级标准和先进牛肉自动分级技术进行概述的基础上,针对我国牛肉分级标准和分级技术的研究发展现状,提出适合我国国情的牛肉分级研究及开展分级工作的建议。     

我国牛胴体等级标准中部分指标的测定方法研究

本文对牛肉等级标准中所采用的生理成熟度、大理石花纹和眼肌面积三个指标的测定方法进行了研究。最终建立起了既能够方便地进行测定又能够保证其准确性的测定方法 ,为整个标准的实施打下了良好的基础。     

机器视觉在玉米籽粒品质检测中的应用研究

机器视觉应用于玉米籽粒品质检测有助于实现玉米品质鉴定、种类识别和分级工作的自动化、智能化,一些研究者已经开展了相关研究工作,有部分成果已经开始投入应用.对现有成果及时总结能够发现问题和不足,推动相关工作进一步深入发展.文中从图像预处理、品质鉴定、种类识别、分级4个方面对相关工作进行了综述,从应用方向、图像采集、特征提取与模式识别等方面分析了存在的问题,指出了今后一些具体的工作方向,可供今后开展相关工作参考.     

牛肉品质检测技术的研究进展

牛肉品质检测在牛肉生产、加工和消费过程中起着重要的作用。本文介绍了剪切力测定、近红外光谱分析(NIR)和机器视觉三种牛肉品质测定方法的技术特点和国内外研究现状,着重介绍了机器视觉技术在牛肉颜色、大理石花纹、纹理和生理成熟度等品质参数测定方面的研究进展情况,指出机器视觉技术是未来牛肉品质检测研究的主要发展方向。     

计算机视觉在农产品外部品质检测中的应用研究

计算机视觉技术是一种无损、快速、经济的检测技术,是有可能取代人工(视觉)检查方法,在农产品质量检测中得到广泛认可。外观是农产品非常重要的感官属性,它会直接影响农产品的市场价值和消费者的选择,还在某种程度上影响其内在品质。本文介绍了计算机视觉系统的非接触式布置和高照明系统组件、图像处理和图像分析技术;在此基础上,详细综述了计算机视觉在农产品外部品质检测领域的应用研究,重点讨论计算机视觉技术在此领域的优势与不足,旨在为农产品外部品质检测提供技术支撑,并保障消费者的食用安全。     

边缘检测、二值化处理进行牛肉分级的应用

采用图像处理技术自动估算牛肉眼肌横切面特征值,为基于计算机视觉的牛肉品质自动分级检测奠定基础.以牛胴体6～7肋横断面图像为试验材料,采用边缘检测、二值化处理技术等,运用VisualC++6.0编程语言,对牛肉眼肌的眼肌面积、脂肪、肌肉总面积比、脂肪分布均匀度、眼肌圆度、肌肉和脂肪色度值5个特征参数进行特征提取和检测.结果表明:经测量所得的眼肌面积越大,圆度越大,肌肉和脂肪色度值越高、大理石纹密度分布均匀的牛肉品质越好,相反,眼肌面积小、圆度小、肌肉和脂肪色度值越低、密度分布不均匀的牛肉品质低.该设计可有效计算眼肌面积和特征参数,能代替常规分级方法,实现牛肉质量等级的自动判别.     

基于机器视觉的金丝皇菊智能分级系统研究

为实现对金丝皇菊的快速无损等级评估,本文应用机器视觉技术对5个等级的金丝皇菊进行智能分级。首先根据金丝皇菊的品质特性设计分级装置,并根据金丝皇菊的颜色、形状、完整度等特征设置不同的分级标准;其次运用图像灰度化、图像去噪、图像增强技术完成金丝皇菊图像预处理;再次采用加色法混色模型(Red Green Blue, RGB)完成金丝皇菊颜色特征提取与识别,并通过图像分割和边缘检测技术完成对金丝皇菊图像完整度的判断及花径的计算,得出金丝皇菊的预测等级;最后基于Microsoft Visual Studio 2017平台开发一套金丝皇菊智能分级系统,实现系统的实时可视化操作。结果表明,本文设计的金丝皇菊智能分级系统整体分级准确率达到了97.6%,平均分级速度为人工的5倍多,其在可靠性、速度、工作效率、鲁棒性等各方面都优于传统的人工分级,本研究为机器视觉技术在花茶分级领域的应用提供了实际案例与技术参考。