基于近红外光谱分析技术和计算机视觉技术的猪肉品质检测的研究

资 源 简 介

基于近红外光谱分析技术和计算机视觉技术的猪肉品质检测的研究

详 情 说 明

近年来，食品安全和肉类品质检测技术日益受到关注。近红外光谱分析技术与计算机视觉技术的结合为猪肉品质的无损检测提供了新的解决方案。

近红外光谱技术能够通过分析猪肉样本对近红外光的吸收和反射特性，快速获取其内部化学成分信息，如水分、脂肪和蛋白质含量。这种技术具有非破坏性、高效和多组分同时检测的优点。

计算机视觉技术则通过采集猪肉表面的图像信息，利用图像处理算法提取颜色、纹理和形态学特征。这些视觉特征能够反映猪肉的新鲜度、大理石花纹分布等品质指标。

将两种技术融合可以实现优势互补：近红外光谱提供内部化学指标，计算机视觉捕捉外部物理特征。通过建立多源数据融合模型，可以更全面、准确地评估猪肉品质。

该研究方向的关键在于特征提取算法的优化和多模态数据的有效融合。未来可结合机器学习方法提升模型的泛化能力，推动智能化猪肉品质检测系统的实际应用。