利用图像处理技术评定猪肉等级(英文)

被引：10

作者：

于铂 ^{[1
]}

郑丽敏 ^{[1
]}

任发政 ^{[2
]}

田立军 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国农业大学信息与电气工程学院

[2] 中国农业大学食品科学与营养工程学院

来源：

农业工程学报 | 2007年 / 04期

关键词：

图像处理技术; 猪肉等级; 人工神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

S828 [猪];

学科分类号：

摘要：

为综合评定猪肉等级,该研究实测活体重、胴体重、背膘厚、右半胴体重、右半胴体的主要瘦肉重和眼肌面积,对肉色和大理石纹进行感观评分,并计算瘦肉率和屠宰率,同时固定物距和焦距,在固定光源下,使用数码相机拍摄80幅猪的左半胴体和眼肌面积图像并保存。经图像处理并进行特征提取后,建立图像特征与等级的关系,并用反向传播神经网络(BPNN)方法进行等级评定。结果表明,实际脂肪厚度与图像脂肪厚度、屠宰率与臀部图像面积、实际眼肌面积与图像眼肌面积、眼肌区域的肉色与图像眼肌肉色2G-B,R+G、瘦肉率与图像脂肪厚度和图像眼肌面积相关均有较高的相关关系(p<0.01),基于图像处理和BPNN技术可以快速准确的评定猪肉等级。

引用

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