牛眼肌区域大理石花纹评级特征的研究

针对我国牛肉分级制度中的大理石花纹等级评定特征不确定的问题,提出用几何、粒度及形状参数来表征花纹几何、形状及分布特点的方法。选择对牛肉大理石花纹等级评定起主要作用的特征参数,对中国、美国及日本3个国家的牛肉等级图进行深入地研究,找寻3个国家牛肉大理石花纹分级标准的侧重点。对选取的参数数据进行相关性分析,剔除原特征集中相关性较强的特征,应用主成分分析法对影响大理石花纹等级的参数进行线性组合,选取适合的主成分建立大理石花纹的等级预测模型。     

大理石花纹评分与淮南猪背最长肌感官特性的关系研究

通过研究不同大理石花纹猪肉的感官特性,进一步阐明大理石花纹与猪肉感官特性的内在联系。根据第5~6根肋骨背最长肌横切面的大理石花纹分布程度,进行感官评分;以肉色相近且含有不同大理石花纹的淮南猪背最长肌腰段为原料,各大理石花纹等级随机选择10条,测定它们的肉色、肌内脂肪含量、剪切力、多汁性和风味等。结果表明:大理石花纹分为3级,1级、2级和3级的肌内脂肪含量范围分别是<2%、2%~4%和﹥4%。随着大理石花纹等级的增加,L*值、b*值和肌内脂肪含量明显增加(P<0.01),剪切力值明显降低(P<0.01)。大理石花纹等级3与等级1、等级2之间的风味和多汁性存在显著性差异(P<0.05)。因此,大理石花纹评分越高,则肌内脂肪含量越高,剪切力值越低。多汁性和风味随着大理石花纹评分的增加而得到改善。     

机器视觉技术在牛肉大理石花纹识别中的应用

牛肉眼肌区域大理石花纹的丰富程度是牛肉分级的重要指标之一。采用工业相机采集多幅牛肉眼肌切面图像,利用VC++ 图像处理技术,对图像进行平滑去噪操作,采用自适应阈值法将眼肌区域从背景中分离,然后运用数学形态学的方法以及基于区域分割的方法确定有效眼肌区域,最终通过数理统计的算法识别大理石花纹。结果表明,该技术能有效识别眼肌区域中的大理石花纹,其耗时短、识别结果准确,利于牛肉等级的准确判定。     

基于图像的牛肉大理石纹理自动评级方法研究

研究一种基于图像处理技术的牛肉大理石花纹自动等级评定方法。通过图像重采样、单阈值分割、形态学腐蚀及膨胀等方法分割出大理石花纹,再提取图像的特征参数组,并用多元回归分析的方法构造牛肉大理石花纹评级模型,并用VC++实现了自动评级软件。通过对多个牛肉图像的检测,表明此评级计算模型具有良好的准确性和鲁棒性。     

基于图像纹理特征的牛肉嫩度预测方法研究

在经过图像预处理,背最长肌与大理石花纹的分割,并实现大理石花纹特征值的提取后,利用灰度共生矩阵提取4个对嫩度剪切力贡献较大的纹理特征参数,并统计这些参数应用多元线性回归建立牛肉嫩度剪切力预测模型。结果表明：可见光下利用纹理特征预测牛肉嫩度的方法能够以96%的准确率实现嫩度剪切力等级的预测,具有较高的商用开发价值。     

复合脂肪替代物在牛肉制品中的应用

利用L9(34)正交试验最终确定复合脂肪替代物主要添加剂配比:单硬脂酸甘油酯1.9％、变性淀粉2.6％、谷氨酰胺转酶0.3％、精炼牛脂肪31％.感官评价及计算机视觉成像系统综合评价判定复合脂肪替代物在牛肉制品中的应用效果,牛肉大理石花纹等级平均为2级以上.     

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%。     

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.     

牛肉颜色的RGB特征

作为一个重要的食用品质,牛肉的颜色既是牛肉分级评定时的一个指标,同时又是自动分级时与脂肪区别的一个重要特征。本文从统计和理论的角度,结合我国现在使用的一种牛肉颜色等级图,对牛肉颜色的RGB特征进行了分析,得出了牛肉颜色的规律,为进一步自动分级算法设计提供保证。     

利用图像处理技术估算猪肉等级评价指标的应用研究

传统猪肉等级评价及测量手段复杂低效,且易造成人为误差.本研究利用图像处理技术估算猪肉等级,实现基于计算机视觉技术的快速无损测量.本实验采用Sony717数码相机在暗箱中固定物距和焦距拍摄猪的眼肌图像,利用图像处理技术从中提取特征参数,并研究特征参数与实测眼肌面积、肌内脂肪含量及大理石花纹评分的关系.结果表明,利用图像参数与胴体实测值建立的关系模型有较好的线性关系,图像处理技术在快速无损测量猪的眼肌面积和肌内脂肪含量以及估算大理石纹评分方面表现出了巨大潜力.     

基于计算机视觉的牛肉质量分级研究进展

牛肉品质分级对于肉牛产业具有重要意义,为克服人工评级的弊端,客观、无损的自动分级技术成为研究热点。本文综述了国内外利用计算机视觉对牛肉大理石纹、生理成熟度、肉色和脂肪色这些指标进行分级预测的研究进展情况,讨论了研究过程中诸如图像分割、特征提取方面存在的困难,最后指出了计算机视觉技术在牛肉品质分级应用过程中存在的问题以及可能的发展方向。     

牛肉大理石花纹分级系统软件设计

目的 运用机器视觉技术, 开发牛肉大理石花纹自动检测系统。方法 该软件设计以VC++6.0为开发工具, 首先从牛肉大理石花纹检测系统人机界面着手, 通过对CCD相机的控制, 得到大理石花纹图像, 并最终用图像处理的方法得到牛肉大理石花纹的分级结果。结果 该软件运行效率高, 对牛肉大理石花纹的分级准确率达到87.5%。结论 该系统可以满足企业实际需要。     

基于不变矩和改进SVM的牛肉大理石纹评级

针对牛肉大理石纹人工评级过程中人为误差干扰大的问题,研究利用图像处理技术提高牛肉大理石纹评级的客观性并增强自动化程度,提出基于不变矩、灰度共生矩阵和混沌蜂群优化混合核函数支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的牛肉大理石纹评级法。首先计算牛肉大理石纹图像的不变矩和灰度共生矩阵统计量并由此构造特征向量;然后将训练和测试样本输入到混合核函数SVM,采用混沌蜂群算法优化SVM中的惩罚因子及核参数,使其分类识别性能达到最优;最后输入待评级样本进行分类识别,得到最优评级结果。大量实验结果表明:根据我国NY/T676-2010牛肉大理石纹标准图谱,评级正确率分别达到100%(一级)、93.3%(二级)、93.3%(三级)、96.7%(四级)、100%(五级)。与基于灰度矩和SVM法、基于灰度共生矩阵和BP(Back Propagation)神经网络法相比,本文所得评级正确率最高,且与专业评级师的实际评级情况最相符。     

基于近红外光谱技术快速识别不同动物源肉品

利用傅里叶变换近红外光谱技术建立猪肉、牛肉和羊肉的定性识别模型。用主成分分析法将原始数据压缩为10 个主成分,在全波段9 881.46～4 119.20 cm－1范围内,利用附加散射校正技术结合Savitzky-Golay滤波法对光谱数据进行预处理,采用判别分析法建立模型。模型对训练集的识别准确率为100%,对预测集猪肉、牛肉和羊肉的识别准确率分别为99.28%、97.42%和100%。结果表明：近红外光谱结合模式识别方法能快速无损地识别猪肉、牛肉和羊肉。     

猪肉蛋白和牛肉蛋白对生长期大鼠生理功能的影响

目的：研究长期摄入猪肉蛋白和牛肉蛋白对生长期大鼠生长性能、生理功能的影响。方法：30 只雄性Sprague-Dawley（SD）大鼠随机分为3 组,分别饲喂添加酪蛋白、猪肉蛋白和牛肉蛋白作为蛋白质来源的半合成饲料,实验期为90 d,观察其对大鼠生理指标的影响。结果：相对于酪蛋白组,猪肉蛋白组和牛肉蛋白组大鼠的生长速率变缓,脂肪沉积减少（P＜0.05）,但有较高的谷丙转氨酶和谷草转氨酶活力（P＜0.05）。猪肉蛋白和牛肉蛋白可降低大鼠血清中的甘油三酯浓度（P＜0.05）,牛肉蛋白还可降低总胆固醇和血糖浓度（P＜0.05）,猪肉蛋白则对其没有显著影响（P＞0.05）。猪肉蛋白组和牛肉蛋白组的大鼠有较低的血清游离氨基酸水平（P＜0.05）。结论：长期摄入猪肉蛋白和牛肉蛋白会对大鼠机体代谢产生不同的影响,这与蛋白质来源及其消化和吸收有关。猪肉蛋白和牛肉蛋白有控制大鼠体质量增长的作用,牛肉蛋白还可以降低大鼠肝脏代谢水平,具有降血脂的功能。     

基于深度学习的牛肉大理石纹智能分级研究

目的开发客观、准确、无损的基于深度学习的牛肉大理石纹智能化分级技术。方法将深度学习的图像识别方法应用于牛肉大理石纹的特征提取和分类上,并进行相应的调试和学习。结果通过计算机调试和学习,评级正确率分别达到84.2%(一级)、89.4%(二级)、81.9%(三级)、84.1%(四级)、82.6%(五级)。各级牛肉的识别率均在80%以上,识别时间都在1 s以内,达到了预期目标。结论将深度学习的图像识别方法应用于牛肉大理石纹的特征提取和分类上,评级准确率非常高,且随着图片数据库样本数的不断增多,其识别的准确度将不断提高,可进行大量推广使用。     

不同培养条件对禾谷镰刀菌产玉米赤霉烯酮的影响

研究不同培养条件对禾谷镰刀菌（Fusarium graminearum）产玉米赤霉烯酮（zearalenone,ZEN）能力的影响。选取不同的培养基配比、培养时间、培养温度、摇床转速及光暗反应对禾谷镰刀菌进行培养。在单因素试验的基础上,分别采用正交试验设计和响应面设计的方法进行统计学分析。结果表明：禾谷镰刀菌的最适培养基为每升超纯水含葡萄糖60 g、KNO3 1.5 g、酵母浸出膏1.0 g、蛋白胨20 g、NaNO3 6.0 g、MgSO4 0.5 g、K2HPO4·3H2O 1.0 g、KCl 0.5 g、Fe2(SO4)3 0.025 g;当摇床转速为92 r/min、照明时间为10 h/d、培养温度为22.9 ℃时,20 d毒素质量浓度可达到249.80 μg/L。     

基于龙井茶香气风味特性的品质判定

结合人工感官审评和智能感官分析对4 个等级西湖龙井茶进行识别判定。通过相关性分析和主成分分析,先后建立龙井茶香气分属性权重及龙井茶香气分属性与电子鼻传感器关联性。根据龙井茶香气分属性权重及香气分属性与传感器关联性结果,对电子鼻传感器进行筛选。通过核Fisher判别分析法和K-最近邻算法进行进一步特征提取和模式分类,实现了对于训练集样本100%和测试集样本97.5%的正确识别。