基于计算机视觉技术的肉类品质检测系统

摘要

本论文研究为建立基于物联网的现代农业全过程管控系统中的肉类品质检测系统提供技术方法。课题以牛肉品质检测为例，采用基于RGB色彩空间的目标亮度调节算法，对所采集的图像的亮度进行自动调节，以减小亮度因素的影响。采用像素样本提取方法获取像素样本并建立概率神经网络，结合图像处理技术对从生产线上采集得到的牛肉胴体眼肌图像进行分割，得到有效的大理石花纹图像及眼肌图像。从样本图像中提取7个特征参数，建立特征参数主成分与牛肉大理石花纹等级关系的概率神经网络模型，实现肉类品质等级的自动判别系统。

目录

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摘要

第一章 绪论

§1．1 引言

§1．2 国外研究现状

§1．3 国内研究现状

§1．4 课题的提出

§1．5 本文主要研究内容

第二章 肉类品质检测系统的项目背景

§2．1 养殖跟踪管理系统

§2．2 饲养场所环境监督控制系统

§2．3 屠宰分割管理系统

§2．4 肉类品质检测系统

§2．5 食品销售管理系统

§2．6 食品追溯管理系统

第三章 计算机视觉技术及人工神经网络

§3．1 计算机视觉技术

§3．1．1 数字图像处理

§3．1．2 图像分割(Image Segmentation)

§3．1．3 彩色模型(Color Models)

§3．2 人工神经网络

§3．2．1 生物神经元的基本特征

§3．2．2 人工神经元模型

§3．2．3 M-P神经元模型

第四章 肉类品质检测系统的研究与实现

§4．1 牛肉等级评定指标

§4．1．1 牛肉大理石花纹

§4．1．2 生理成熟度

§4．1．3 脂肪色

§4．1．4 肉色

§4．2 像素样本获取

§4．3 概率神经网络的建立及牛肉胴体眼肌图像分割

§4．3．1 概率神经网络

§4．3．2 品质检测系统概率神经网络的设计

§4．3．3 品质检测系统概率神经网络的建立与实现

§4．3．4 利用概率神经网络对牛肉眼肌分割

§4．4 牛肉大理石花纹的提取

§4．4．1 牛肉眼肌图像亮度自动调节

§4．4．2 牛肉大理石花纹提取

§4．4．3 牛肉大理石花纹实验结果

§4．5 牛肉大理石花纹等级评定

§4．5．1 大理石花纹量化指标

§4．5．2 大理石花纹量等级评定

§4．6 牛肉品质检测系统硬件构成

§4．7 牛肉品质检测系统实际应用情况

第五章 总结

§5．1 研究成果

§5．2 展望

致谢

参考文献