文档介绍：专业文献综述题目:基于机器视觉的雪花肉分级方法研究姓名:林盛业学院:工学院专业:电子信息科学与技术班级:信息92学号:32309219指导教师:沈明霞职称:教授2013年03月17日南京农业大学教务处制基于机器视觉的雪花肉分级方法研究林盛业沈明霞摘要:将机器视觉技术应用在牛肉质量分级领域中在最近几年已经成为一个活跃的研究方向。前期的许多研究已经将基本技术开发和应用中所遇到的问题解决。本文总结了机器视觉技术在前期应用研究中的主要成果,其中包括对质量属性的分类描述,如颜色,花纹和结构,并且提出现有的牛肉自动分级技术研究面临的主要问题以及未来的研究方向。关键词:机器视觉;图像处理;牛肉分级;putervisionLinShengye,ShenMingxiaAbstract:Inrecentyears,,whichincludecharacterizationofqualityattributessuchascolor,marbling,;imageprocessing;meatgrading;,中国的肉牛产业已有一定的规模,出现了大型的牛肉生产加工企业和养殖场,产量逐年增加。伴随着我国农业产业结构调整和农业产业化进程的加快,我国现有的牛肉产量仅次于印度和巴西,位居世界第三;肉牛屠宰总量位居世界第一。我国已经成为世界范围内的牛肉生产大国,然而我国的牛肉的年人均消费量远低于发达国家,这说明此中国的牛肉产业还有很大的发展空间。尽管几十年来中国的肉牛产业发展很快,但因为该行业在中国起步较晚,还存在不少问题,主要表现在牛肉质量不高,市场竞争力不强,优质高档牛肉市场多为外国高档牛肉所垄断。为了提高牛肉的国际竞争力,许多学者认为需要对我国牛肉产品进行质量控制和评级。一方面,完善行业标准,规范行业生产。在饲养方式、加工工艺、分割、保鲜等环节实现科学化、标准化和规范化,提高牛肉质量。另一方面,建立统一的牛肉质量评级系统,对牛肉进行评定分级,做到优质优价。而回顾发达国家牛肉产业史,对牛肉产品统一的质量评定分级是发达国家牛肉生产的主要手段之一。在上世纪八十年代左右,随着机器视觉和模式识别等相关技术飞速地发展,许多学者开始设法将机器视觉技术引入到牛肉分级领域中。传统人工的评级方式主要是由分级员把真实肉样对照每个等级的标准图片,依靠视觉进行比较,评判肉样的质量等级。但由于评级员主要根据个人经验做出主观、定性的评价,加之外在环境因素对评级员的影响,评级员容易产生疲劳,从而评价效率下降,整个评定过程不仅缺乏公平性,而且还存在相当大误差,甚至影响后续的肉