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     

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。     

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。     

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。     

基于决策树雪花牛肉大理石花纹分级模型

为建立雪花牛肉大理石花纹等级评价方法,根据不同等级雪花牛肉大理石花纹图像特征及人工评级的标准,确定了影响大理石花纹的等级主要因素。本研究提出影响大理石花纹等级的几何参数特征、几何分布参数特征和统计参数特征。其中几何参数特征主要反映大理石花纹面积、周长等;几何分布特征主要反映大理石花纹图像中脂肪颗粒沉积的密度,根据脂肪颗粒沉积情况可分为大颗粒脂肪、中颗粒脂肪、小颗粒脂肪等;统计参数特征主要反映大理石花纹丰富程度以及大理石花纹分布均匀性。利用相关性分析提取影响雪花牛肉大理石花纹等级的特征参数。建立基于C4.5和CART算法的决策树模型,结果表明：对于C4.5算法建立的决策树分级模型,三级和五级大理石花纹分级预测精度分别为91.80%、92.31%,而该模型针对四级样本建立的模型无效,其结果多数误判为三级;对于CART算法建立的决策树模型同样存在这样的问题,即三级和五级大理石花纹分级预测精度高,而对四级样本分级无效。     

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。     

人工牛肉大理石花纹的生产研究性状

由于人类追求牛肉胴体高瘦肉率导致大理石花纹等级低下以及高脂肪会引起健康方面的问题,开发研制脂肪代用品合成人工牛肉大理石花纹就越来越受到人类的关注.本文主要介绍了人工牛肉大理石花纹的生成研究性状,以期能为其它类健康食品的开发提供思路.     

美国研究不同成熟度的大理石花纹强化的牛排感官品质

正牛肉大理石花纹的增加意味着具有更好的食用品质,因此,大理石花纹程度较高的样品和精品牛排会有5%-48%的溢价。目前美国有24%的谷物育肥牛的牛肉等级处于推荐或者更低的水平,随着牛肉价格的攀高和消费品质需求的增加,对低等级牛肉的品质升级比任何其他时候都显得尤为迫切。美国科学家依据农业部对牛排的适口性分级标准,对牛排大理石花纹进行了7个等级的处理,分别为高强化(112%生重)、低强化(107%生重)、精品、高选择性(2/3选择)、低选择性(1/3选择)、适     

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.     

肌内脂肪含量测定技术综述

大理石花纹是衡量肉品质的重要指标之一,是由肌肉组织中的肌内脂肪沉积形成。传统的肌内脂肪(或大理石花纹)测定方法是以感官评定和化学分析为主。近年来,各种无损检测技术因其快速、准确、无损、可实现在线检测等特点得到极大发展。综述了传统检测方法和无损检测技术在肌内脂肪(或大理石花纹)含量测定上的重要应用和研究进展,这些技术包括感官评定、化学分析、计算机视觉技术、近红外光谱技术、高光谱成像技术以及活体超声波检测等。同时指出各技术的优缺点和进一步发展方向,以期对相关研究人员的研究工作提供参考。     

大理石花纹、生理成熟度对牛肉品质的影响

依据我国农业行业标准《牛肉质量等级》,对不同大理石花纹和不同生理成熟度的牛肉品质进行试验分析,研究显示,大理石花纹对蒸煮损失有显著影响(p<0.05),对pH和剪切力值无显著影响,大理石花纹越丰富,蒸煮损失越小;生理成熟度对pH和蒸煮损失有显著影响(p<0.05),对剪切力值有较为显著影响(p<0.1),且随着生理成熟度的变老,即牛龄增加,牛肉的蒸煮损失和剪切力值呈增大趋势。     

应用计算机视觉评定肉类品质的研究进展

随着图像处理技术的发展及计算机硬件成本的下降和运算速度的提高,利用计算机视觉系统对肉类品质进行自动检测和分级在国内外已有研究和应用.本文综述了计算机视觉在评定颜色和大理石花纹、骨骼成熟度和新鲜度,预测嫩度和胴体分级等肉类品质上的研究进展.     

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。     

基于非完全信息算法的牛肉大理石花纹提取方法

提出一种基于非完全信息算法的牛肉大理石花纹提取方法。首先,在遍历理论和对象有效性相关原理的基础上构建了非完全信息算法。然后,结合加权平均值灰度化算法、自适应最佳阈值算法和改进的自适应模糊多级中值滤波算法实现上述方法。研究表明,该方法能够准确有效地反映出牛肉大理石花纹的真实情况。     

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。     

南方黄牛胴体质量分级模型的建立

为了研究南方黄牛胴体质量分级问题,采用指标征集、因子分析、相关性分析等方法对南方黄牛胴体质量分级指标进行分析筛选,然后对筛选出来的大理石花纹、体型等级、眼肌面积等指标进行聚类分析,确定以大理石花纹(脂肪含量)作为胴体质量分级的指标。结果表明:根据大理石花纹得出分级标准为:第1类:1.32%≤大理石花纹<7.36%;第2类:7.36%≤大理石花纹<17.86%;第3类:17.86%≤大理石花纹<22.43%;第4类:大理石花纹≥22.43%。     

利用外源方法来提高牛肉大理石花纹的研究

综述了利用外源方法来提高牛肉大理石花纹的研究意义，还重点介绍了脂肪替代品的研究现状，并对研究开发人造肥牛脂肪工作提出了几点建议。     

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.     

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。