牛肉嫩度的高光谱法检测技术

为实现对牛肉嫩度的预测和分级,构建了试验用高光谱检测系统,在400～1000nm波长范围内获取牛肉表面的高光谱散射图像.从高光谱图像中提取牛肉的反射光谱曲线,用step-wise逐步回归法选择 430、496、510、725、760和828nm 6个波长建立了多元线性回归模型,用全交叉验证法验证模型的预测效果,模型的预测相关系数为0.96,预测标准差为0.64kg.以嫩度6.0kg为界将样本分为嫩牛肉和粗糙牛肉2类,特征波长处反射值为变量,建立了正则判别函数对牛肉嫩度分级,用全交叉验证法验证训练的效果.嫩牛肉分级准确率为83.3%,较粗糙牛肉分级准确率为90.9%,总的分级准确率为87.0%.研究表明该预测和分级技术具有一定的可行性.     

牛胴体眼肌切面图像的分割方法

在牛肉的计算机自动分级系统中,牛胴体眼肌图像的分割、大理石花纹的提取是利用计算机视觉评定牛肉等级的最基本及重要步骤。在简要介绍各种图像分割方法的基础上,对目前国内外应用于牛胴体眼肌图像的分割技术及各种算法进行了初步分析研究。并在此基础上,对其他学科提出的一些图像分割算法应用于牛胴体眼肌图像分割的潜力和前景进行了论述。     

生理成熟度及牛肉肌纤维特征与嫩度关系试验研究

生理成熟度(牛龄)是牛肉质量分级的重要参考指标,研究牛龄与嫩度之间的定量关系,对建立牛肉质量分级标准及牛肉自动分级系统的开发具有重要意义。选取4组不同月龄的牛肉背长肌样本,采集其眼肌区域微观图像,通过图像处理的方法提取出每个样本的肌纤维直径、周长和密度,然后再用质构仪测定出每个样本的剪切力,研究分析不同牛龄的牛肉肌纤维直径、周长和密度的变化规律及其与剪切力之间的关系。结果显示,随着牛龄的增大,牛肉肌纤维直径和周长均线性增加,而肌纤维密度则线性下降(P0.05);同时,随着肌纤维直径和周长的增加、肌纤维密度的下降,牛肉剪切力线性增大(P0.05)。牛龄对肌纤维直径、周长、密度及牛肉剪切力具有显著影响。     

农业装备自动驾驶技术研究现状与展望

农业装备自动驾驶技术可以显著提升作业质量，提高作业效率，降低作业成本，减轻劳动强度，已成为智能农业装备发展的重要方向。在政策和市场的共同推动下，我国农业装备自动驾驶技术发展迅速，并通过多场景、多层次的示范和应用推动技术熟化，逐步建立了完整的技术体系。农业装备自动驾驶技术系统主要包括环境感知、工况感知、决策规划、横向控制、纵向控制等关键技术。本文首先阐述了农业装备自动驾驶关键技术研究的现状，分析归纳了各技术领域有待解决的关键科学技术问题；结合农业装备自动导航技术产品和自动驾驶技术集成应用两方面，介绍了国内外农业装备自动驾驶技术研发和应用情况；从自动驾驶技术分级研究和建立标准规范角度，对比分析了农业装备自动驾驶与智能网联汽车行业的差距，指出了农业装备自动驾驶等级划分的迫切需求。为应对智慧农业生产非结构环境、高精度农艺和强农时约束三大挑战，建议突出农业生产应用中作业精准化和驾驶自动化双重需求的特点，有针对性地开展农业装备自动驾驶技术研发、应用示范和技术分级等方面工作。     

基于PIC单片机的家禽在线自动称量分级控制系统

家禽在线自动称量分级技术是实现家禽屠宰加工自动化的关键技术之一。主要介绍了基于PIC18F25K80单片机的称量分级控制系统的工作原理、系统组成和实现方法，并对质量传感器的选择，电路设计和单片机软件设计等方面进行了阐述。      

牛肉眼肌图像在线采集和实时分割系统

根据肉牛屠宰现场牛肉自动分级的技术要求,设计并构建了一个以TMS320DM642处理芯片为核心的牛胴体眼肌图像在线采集和实时分割系统.首先利用所开发系统在线采集牛肉图像,然后通过蒙板方法,对所采集图像进行背景分割;由于DM642系统采用y、Cb、Cr 3个色度分量来分别描述和存储图像,为节省算法处理的数据量,对Cr(红色)色度空间图像进行二值化处理,然后再用区域面积标记法和小区域消除法提取眼肌区域.实验结果表明,利用DM642系统能够实现牛肉图像的在线采集和眼肌区域分割,眼肌图像提取的准确率平均值为92.9％.     

基于气流脉冲和结构光成像的牛肉嫩度检测方法

针对传统牛肉嫩度检测速度慢、精度低的问题，提出了基于气流脉冲结合结构光3D成像的牛肉嫩度快速无损检测方法。首先，利用脉冲气流对牛肉表面进行冲击，同时通过结构光3D成像获取待测牛肉表面凹陷区域的三维点云信息；然后，采用去噪、点云分割、贪婪投影三角化、Delaunay三角化、曲面拟合等算法进行点云处理，获得牛肉表面凹陷区域的深度、映射面积、表面积和体积等信息；基于此,分别建立基于最小二乘支持向量机回归（LS-SVR）、BP神经网络和广义回归神经网络（GRNN）的生鲜牛肉剪切力预测模型；结果表明，GRNN模型预测表现最佳，预测集相关系数为0.975，均方根误差为5.307N。采用基于K-fold交叉验证的GRNN神经网络对牛肉嫩度等级进行预测，结果显示该方法对较嫩牛肉分级效果较好，为100%，对较老牛肉分级效果稍差，为91.3%。研究表明，基于气流脉冲结合结构光3D成像进行牛肉剪切力以及嫩度快速、无损检测是可行的。     

水果自动检测分级设备的研究现状和展望

通过比较我国现有水果分级设备采用的机械式、光电式和基于机器视觉技术的设备工作原理和应用现状，分析了未来水果检测分级设备的发展方向和研究重点。结果表明，机械式分级设备在短期内仍有一定的发展空间，光电式分级设备未来发展空间不大，而应用机器视觉技术为主的分级设备是未来的发展方向，下一步应重点研究在线实时检测和多指标综合自动分级问题。     

基于机器视觉的火龙果自动分级系统设计

针对目前水果机械化分级效率低、效果差的现状和机器视觉技术在水果分级检测的应用前景,提出了利用机器视觉的技术对火龙果进行分级的方法。通过利用CCD摄像机和DSP处理器对火龙果进行缺陷检测及大小和色度的分级。试验结果表明:基于机器视觉的火龙果自动分级系统可以高效率、高准确率地实现对火龙果的自动分级,为后续产业化机器视觉水果分级系统提供了技术支持。     

马铃薯质量和形状自动分级系统研究—基于计算机视觉

马铃薯是一种粮食和蔬菜作物,具有很高的产量和经济价值。我国的马铃薯种植面积和产量均居世界首位,但是检测分级主要由人工完成,作业效率较低,准确性和客观性差。随着科学的发展和技术的进步,我国开发出了多种新的马铃薯检测分级方法、系统和装置,以计算机视觉技术应用最多。为此,基于计算机视觉,设计了针对马铃薯质量和形状的自动分级系统,可以实现40个/min的自动分级速度。系统对单薯的质量和形状分级效果均较好,总体准确率分别达到95%和90%,可以作为提升我国马铃薯产业水平的技术支撑。     

基于计算机视觉和神经网络的牛肉颜色自动分

将采集的牛胴体眼肌切面图像人工确定其颜色等级,然后通过计算机图像处理方法,分割出肌肉区域并提取出其在RGB和HIS颜色空间的颜色特征参数.设计一个以牛肉的颜色特征参数为输入、牛肉的颜色等级为输出的BP神经网络模型,通过训练,确定模型的结构参数,用测试样本对该模型进行验证.结果显示,用该模型进行牛肉颜色等级预测的正确率可达95%,耗时仅0.25s.表明利用所设计的模型可以对牛肉的颜色等级进行快速、准确的自动判定.     

基于机器视觉的马铃薯自动分级与缺陷检测系统设计

针对现有的马铃薯分级和检测需要大量的人力物力、检测效率不高,设计了基于机器视觉的马铃薯自动分级与缺陷检测系统.工作时,自动分级系统对大量马铃薯进行快速表皮去泥和分级工作,得到3种规格的马铃薯并逐个运输到缺陷检测系统进行马铃薯缺陷的识别检测;通过多种图像处理算法对比分析,以平均值法灰度化、中值滤波处理、大津法分割等方法得...     

非洲猪瘟对我国肉类价格波动的影响研究——基于PVAR模型的实证分析

为明确非洲猪瘟对生猪等畜产品价格产生重要影响,构建包含非洲猪瘟疫情的猪肉等主要肉类产品价格的动态面板数据,运用PVAR模型研究非洲猪瘟疫情对猪肉、白条鸡、牛肉和羊肉四种主要肉类价格波动的动态影响。结果表明,非洲猪瘟疫情对肉类价格的影响并不一致,从冲击方向上看,非洲猪瘟疫情对猪肉价格的冲击主要为正,对白条鸡价格的冲击在考察期内均为正向,对牛羊肉价格的冲击在零值上下波动且并不显著;从冲击大小上看,非洲猪瘟疫情对猪肉的冲击影响最大,白条鸡价格次之、牛羊肉价格最小;从持续时间上看,非洲猪瘟疫情对白条鸡价格的冲击持续时间最长,猪肉价格次之、牛羊肉价格最短。在观察期内,四种主要肉类价格受到非洲猪瘟疫情的影响随着时间的推移不同程度的衰减,价格波动的主要影响取决于市场上供求关系的变化。应进一步强化生猪等养殖业规范化标准化生产,完善非洲猪瘟等动物疫情监测预警体系,加强生猪等畜产品市场供需调控,促进生猪等畜牧业的稳定可持续发展。     

牦牛与黄牛肌肉差异蛋白质组及生物信息学分析

为了建立和优化牦牛肌肉组织蛋白质双向电泳(2DE)体系,结合生物信息学方法进行牦牛、黄牛差异蛋白质通路分析。以牦牛背最长肌为实验材料,对不同裂解液成分、等电聚焦程序、染色方法进行研究,在最优2DE体系参数下,对比分析牦牛、黄牛差异倍数大于2倍且达到显著水平(P0.05)的19个蛋白质,通过基质辅助激光解吸/电离飞行时间(MALDI-TOF/TOF)质谱进行鉴定,并对鉴定结果进行了基因本体(GO)注释、京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析。结果表明,裂解液II、渐进式快速升压程序、改良的考染法获得的蛋白点匹配率高,牦牛、黄牛2DE图谱蛋白点平均个数分别为479个和553个。通过比较牦牛和黄牛背最长肌中差异蛋白质可知,所得到的差异蛋白质按照功能可分为代谢酶、结构蛋白和应激蛋白3大类。通过KEGG分析可知,牦牛、黄牛差异蛋白质主要集中在细胞代谢过程、碳水化合物代谢通路、遗传信息通路和能量代谢通路中,研究结果可为解释牦牛和黄牛肌肉生物学特性和肉品质差异提供理论依据。     

马铃薯动态分级系统中多目相机同步采集方法

针对马铃薯动态分级系统中的图像同步采集问题,提出了基于千兆以太网的三目相机同步采集方法。采用3台相机分别从待测马铃薯3个方向进行同步采集,利用LM358设计一级同相电压放大电路将STM32产生的PWM信号放大来控制3部相机同步工作,使用C++语言在Visual Studio 2013平台上进行二次设计与开发,实现3台相机同步采集和图像同步存储功能。经试验验证,3台相机同步帧率可达到12帧/s,满足马铃薯动态分级系统中对图像采集的要求。      

基于计算机视觉的冷却牛肉嫩度分析方法

分别运用大理石纹和灰度空间相关矩阵两种方法对含脂肪组织和不含脂肪组织冷却牛肉的图像特征进行了分析。在含脂肪组织牛肉图像中提取了能反映牛肉大理石纹结构分布和数量信息的特征量，在不含脂肪组织牛肉图像中提取出3个反映牛肉纹理粗细的特征量，并用线性回归方法分别建立了特征量与肉嫩度等级间的数量关系。研究表明，灰度空间相关矩阵法适于不含脂肪组织牛肉的嫩度评价，大理石纹方法适于含脂肪组织牛肉的嫩度评价。     

基于视频处理的畜禽屠宰线工位监测研究

目前,农业智能化进程正在逐步推进,农产品的质量一直都是受大众关注的问题。2018年前三季度,我国共出栏猪、牛、羊7.38亿头,禽肉产量6 007 t,而平均抽检合格率仅有97.06%。在庞大的禽肉基数下,对不合格禽肉的人工追回工作将变得十分困难。本文针对此问题,从畜禽屠宰加工环节内出发,以肉牛屠宰过程中前腿预剥工位监测为例进行研究,运用视频处理与图像处理技术,记录工位处理数量、单体处理时间,在0.68 s时间内完成肉牛处理快照与操作人员快照提取的操作,同时生加工记录,填补屠宰过程中的缺失的信息,使得畜禽在屠宰过程中的流向变得可追踪,避免停线人工追溯带来的时间浪费。     

基于计算机视觉的水果分选机实时控制系统

研究了一种基于计算机视觉的水果分选机实时控制系统。其利用计算机进行水果图像的采集、处理。利用单片机对分选台执行机构进行控制。工作时，光电传感器的脉冲信号触发图像卡采集图像，计算机进行图像处理后，其结果信号由串口发出，单片机接收到结果信号后向相应的电磁阀发出开关量信号，驱动执行机构动作，从而实现实时分选。