基于计算机视觉的牛肉质量分级研究进展_丁冬

资 源 简 介

基于计算机视觉的牛肉质量分级研究进展_丁冬

详 情 说 明

计算机视觉技术在牛肉质量分级领域的应用正逐步改变传统依赖人工经验的评估方式。丁冬的研究聚焦于如何通过图像分析与机器学习算法实现牛肉品质的自动化、标准化检测。

核心技术路径主要包括三个环节：首先通过高分辨率摄像头或光谱设备采集牛肉表面纹理、脂肪分布（大理石花纹）及色泽等关键视觉特征；其次利用图像处理算法（如边缘检测、区域分割）量化肌肉纤维走向、脂肪沉积密度等指标；最后结合机器学习模型（如支持向量机或卷积神经网络）将视觉特征与肉质等级标准关联，建立分级预测模型。

该研究的创新点在于克服了传统方法中主观性强、效率低下的问题，通过量化指标实现分级结果的客观可追溯。未来方向可能涉及多模态数据融合（结合近红外光谱或力学参数）以及轻量化模型部署，以适应屠宰线实时检测需求。

该技术在提升肉类行业智能化水平的同时，也为食品安全监管提供了可量化的技术支撑。