利用图像处理技术评定猪肉等级

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.

关键词：图像处理技术、猪肉等级、人工神经网络

所属期刊栏目：23

分类号：S126;TP183(农业物理学)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2002AA248051-2

在线出版日期：2007-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：242-248