基于机器视觉的生猪瘦肉率无损检测技术研究

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1、学校代码：10564学号：2013206505分类号：TP391密级：硕士士学学位位论论文文基于机器视觉的生猪瘦肉率无损检测技术研究张萌指导教师：钟南教授学院名称：工程学院专业名称：模式识别与智能系统答辩委员会主席：洪添胜教授中国·广州2016年6月华南农业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到

2、本声明的法律结果由本人承担。作者签名：日期：学位论文提交同意书本学位论文符合国家和华南农业大学关于研究生学位论文的相关规定，达到学位授予要求，同意提交。导师签名：日期：学科带头人签名：日期：摘要食品质量安全问题已经成为社会重点关注的问题之一，猪肉是市场占有率最大的肉制品，各机构对其品质的快速评定都提出了更高的要求。企业收购生猪时，最关注的是其瘦肉率的高低。国内对瘦肉率的评定大概分为两种：一是在屠宰线上进行，分割后分别称重计算比例；二是使用背膘测定仪、瘦肉率测定仪等设备进行无损检测。分割后称重属于破坏性检测，而超声波仪器等设

3、备价格昂贵，实际操作时需要逐一检测，不适合中小型企业使用。机器视觉技术是指通过图像摄取装置捕获目标图像，再通过数字化处理，根据目标图像中亮度、颜色等信息，进行尺寸、颜色、形状等特征的检测和判断。机器视觉技术以代替人工感官为目的，具有更加精准的判断和更快的检测速度。虽然机器视觉技术是一门新兴学科，但是已经广泛应用于众多领域，在以自动化、智能化为发展趋势的现代工业中，占据着越来越重要的地位。本文介绍了国内外目前对生猪瘦肉率估测的研究进展，分析各设备、方法的优劣之处，对比总结后确定了本设计的可行性和实用性。以检测效率高、速度快为

4、目的，以机器视觉技术为主要手段，以生猪外形特征尺寸比例为参数，设计了一套无损检测生猪瘦肉率的系统理念，本文的主要研究工作包括：1)根据畜牧学和生物学相关知识，初步选取系统需要的外形特征参数。2)对生猪各项特征进行实体检测，用SPSS软件对数据进行统计分析，将初步选取的特征参数进行筛选，并建立其关系模型，找出外部特征与瘦肉率之间的关系。3)采用数码相机拍摄生猪侧面及背面图像，利用图像处理技术对数字图像进行处理分析，提取生猪外形轮廓后定位关键点，通过计算点与点之间的关系得出模型中需要的各项外部特征参数。4)将图像提取数据与实测

5、数据进行对比，验证图像处理技术在生猪外形特征检测中的可行性。5)将外部特征参数作为输入，将瘦肉率作为输出，建立RBF神经网络模型，对瘦肉率进行估测。同时，用检测样本验证可行性，并根据结果调整模型结构。6)建立基于机器视觉技术的生猪瘦肉率无损检测系统。试验结果表明，系统预测值的平均准确率达到了94.5%，基本满足国内市场需求，利用生猪外形特征对瘦肉率进行估测是可行的，其具有无损检测、效率高、成本低的I特点，可以为生猪收购者及饲养者提供决策依据。关键词：瘦肉率；无损检测；机器视觉；人工神经网络；特征提取IIResearchon

6、Non-destructivePredictionofPigLeanMeatPercentageBasedonMachineVisionZhangMeng(CollegeofEngineering,SouthChinaAgriculturalUniversity,Guangzhou,510642,China)Abstract:Foodsafetyandqualityproblemhasbecomethefocusofthegeneralpublic.Asthelargestmarketshareofmeatproducts

7、,porkisunderhigherlevelofrequirementsonthequickassessmentofitsqualitybymanyinstitutions.Themostconcernofpigpurchaseistheleanmeatpercentage(LMP).TwomajorassessmentareadoptedtoevaluatetheLMPofpigsindomesticmarket:thefirstonemeasurestheproportionseparatelyaftertheseg

8、mentationofthepigswithintheslaughteringprocess;theotheroneisnondestructivetestingbyinvolvingequipmentlikeback-fatanalyzerorLMPdeterminationinstrument,et