【摘要】：在牛肉生理成熟度的檢測(cè)中,脊椎骨末端軟骨區(qū)域的正確分割和軟骨區(qū)域特征參數(shù)的選取是非常重要的2個(gè)步驟,將直接影響檢測(cè)的準(zhǔn)確度。本研究首先對(duì)采集到的脊骨圖像進(jìn)行預(yù)處理將其轉(zhuǎn)換為二值圖像,然后利用幾何不變矩及Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成對(duì)軟骨區(qū)域的自動(dòng)分割和識(shí)別,并選取內(nèi)角方差、凹凸度和區(qū)域密集性作為牛肉生理成熟度的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。在對(duì)生理成熟度分別為A、B、C、D、E級(jí)的各20具牛肉樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)檢測(cè)的過程中,平均準(zhǔn)確率達(dá)到了92%。結(jié)果表明:該方法可以有效的消除牛肉切割過程中產(chǎn)生的骨屑及脂肪粒對(duì)于檢測(cè)結(jié)果的影響,具有較好的檢測(cè)效果。
[Abstract]:In the detection of beef physiological maturity, the correct segmentation of the cartilage region at the end of the vertebra and the selection of the characteristic parameters of the cartilage region are two very important steps, which will directly affect the accuracy of the detection. In this study, the spinal image was preprocessed to transform it into binary image, and then the geometric invariant moment and hopfield neural network were used to segment and recognize the cartilage region automatically, and the internal angle variance was selected. Concavity and convexity and regional density are the criteria for evaluating physiological maturity of beef. The average accuracy was 92in the experiment of 20 beef samples with physiological maturity of AZB (C ~ (+) C ~ (1) C ~ (1) C ~ (1) ~ (1) (E). The results show that this method can effectively eliminate the effect of bone scraps and fat particles produced during beef cutting on the detection results, and has a better detection effect.
【作者單位】： 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;華北電力大學(xué)(保定)機(jī)械工程系;
【基金】：河北農(nóng)業(yè)大學(xué)理工基金項(xiàng)目(LG20130703);河北農(nóng)業(yè)大學(xué)理工基金項(xiàng)目(LG20130701)
【分類號(hào)】：TP391.41;TS251.52

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本文編號(hào)：2137547