论文部分内容阅读
牛肉质量分级,经济效益显著。分级的牛肉比不分级的牛肉,价钱要高出几倍,甚至上十倍。牛肉大理石花纹等级是评价牛肉质量的最重要的指标。分形维数、大理石花纹面积比率与大理石花纹等级密切相关。对牛肉质量进行分级,主要是观察牛眼肌处的大理石花纹。眼肌是指牛背最长肌的横断面,大理石花纹是牛胴体第12至13或第6至7胸肋间背最长肌肌内脂肪。当前世界各国的牛肉分级方法,主要是视觉评定。由专业的牛肉质量等级评定师,观察牛的第12至13或第6至7胸肋处的背最长肌肌内脂肪的丰富程度,然后再与各国制定的牛肉大理石花纹标准图版进行比较,依据经验确定大理石花纹等级。这种方法存在着主观性。本课题吸纳了一些前人牛肉分级研究方面的成果,建立了预测牛肉大理石花纹等级的数学模型。本论文主要完成了以下几方面的工作：1)对中美两国牛肉大理石花纹标准图版,研究了它们的背最长肌的提取方法和分形维数计算方法。找到了提取背最长肌的方法,逐步提取出背最长肌。针对赘肉与背最长肌连接紧密的特殊图像,运用了人工添加椭圆法、迭代腐蚀膨胀法、人工添加曲线法。经过比较,这三种方法中最好的方法是人工添加曲线法。分形维数的计算,采用了传统的计盒维数法、差分计盒维数法、信息维数法、改进过的计盒维数法。四种方法进行比较,最佳方法为改进的计盒维数法。2)采集了60个牛肉眼肌样本,拍摄了样本的图片,并进行分级。运用Matlab软件,分几个步骤,逐步提取出背最长肌。针对赘肉与背最长肌连接紧密的样本,使用人工添加曲线法,来获取背最长肌。3)测定了样本大理石花纹中与等级密切相关的两个特征参数,即改进的计盒维数值和大理石花纹面积比率,并进行了单因素分析,得出这西个特征参数对等级有极显著性的影响。4)基于BP神经网络建立了大理石花纹等级的预测模型。等级为3、4、5、6、7的样本,每个等级随机选出两个样本。使用50个样本的数据,运用BP神经网络,预测这10个样本的等级,准确率为73%。总之目前国内外,牛肉等级的评定主要是采用人工视觉评定的方法,主观性较强。本论文使用了机器视觉、BP神经网络等方面的知识,对牛肉的质量分级,进行了较好的研究。机器视觉、分形理论,以及计算机图像处理,被各国肉类科学家认为是研究实现牛肉分级最有前途的技术手段,这些技术手段在论文中都有体现。