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1.
基于气流脉冲和结构光成像的牛肉嫩度检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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5.307N。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。 相似文献
2.
基于深度学习的牛肉大理石花纹等级手机评价系统 总被引:4,自引:4,他引:0
大理石花纹是影响牛肉品质等级的重要指标,目前中国牛肉加工企业对大理石花纹的评价是由专业分级人员参照标准图谱完成,具有主观性强、耗费人工的缺点。针对上述问题,该研究提出了基于深度学习的智能分级方法,设计一种具有4层卷积的神经网络结构,实现了大理石花纹特征的自动提取,并基于智能手机开发了牛肉大理石花纹检测软件。该研究共采集样本图像1 800张,按3:1:1分为校正集、验证集和测试集。为进一步验证模型,将该方法与传统机器视觉方法进行了比较,提取了牛肉大理石花纹的大、中、小脂肪颗粒个数,脂肪总面积和脂肪分布均匀度5个参数,并建立了多元线性回归模型。试验结果表明,该研究所用方法大理石花纹检测准确率更高,验证集检测正确率为97.67%。最后编写了手机软件,将模型移植入Android手机,在手机平台上调用模型进行大理石花纹检测。试验表明,该软件对测试集样本的检测准确率为95.56%,单张检测时间低于0.5 s。该研究结合卷积神经网络分类能力强和智能手机运行速度快等优点,开发了牛肉大理石花纹的手机评价系统,具有较好的实用性和便携性,可提高牛肉大理石花纹检测效率,有助于提高农畜产品检测的智能化水平。 相似文献
3.
为了探究牛肉及副产物中稳定碳、氮同位素在加工过程中的变化规律,确证稳定碳、氮同位素在牛肉加工制品产地溯源中的稳定性和有效性。本试验通过对牛肉进行不同时间的水煮、烤制和油炸3种处理,其中水煮和烤制加工时间分别为5、10、15、20、25和30 min,油炸加工时间分别为1、2、3、4和5 min;采用元素分析仪-稳定同位素比率质谱仪(EA-IRMS)测定脱脂牛肉、粗脂肪及副产物中δ13C和δ15N值。结果表明,脱脂牛肉中δ13C值在水煮、烤制和油炸3种加工方式不同加工时间之间均无显著差异,水煮和烤制后粗脂肪中δ13C值无显著变化,油炸后的牛肉粗脂肪δ13C值主要受植物油的影响,加工方式及加工时间对其无显著影响;水煮脱脂牛肉δ15N值在加工25、30 min时与对照组牛肉存在显著差异,但平均差值仅为0.3‰~0.9‰。牛肉稳定碳、氮同位素在不同加工过程中分馏效应较小,可有效用于牛肉加工半成品及成品的原产地溯源。 相似文献
4.
5.
6.
选择8~10月龄的关岭牛、西×关杂交牛(西门塔尔牛♂×关岭牛♀)、安×关杂交牛(红安格斯牛♂×关岭牛♀)、利×关杂交牛(利木赞牛♂×关岭牛♀)各8头,进行育肥生产雪花牛肉的试验研究。结果表明:在同一饲养管理条件下,西×关杂的宰前活重、屠宰率、净肉率、肉骨比值、眼肌面积、高档肉块重最高,依次为利×关杂、安×关杂、关岭牛;西×关杂组、利×关杂组、安×关杂组的宰前活重、眼肌面积和高档肉块重差异不显著(P〉0.05),但均显著高于关岭牛组(P〈0.01);关岭牛组和安X关杂组的肌内雪花状脂肪含量均为3级,优于西×关杂组和利×关杂组;综合评价关岭牛组和安×关杂组的胴体等级均为3A级,西×关杂和利×关杂的胴体等级均为2A级。结果显示,关岭牛虽然产肉性能不高,但机体内并不缺少优秀的遗传基因,具备选育成优质高产肉牛品种的种质基础。 相似文献
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