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高精細枝肉横断面撮影装置からの画像を用いたBCSナンバーの推定

机译:使用高清car体横截面成像设备的图像估算BCS数量

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摘要

高精細牛枝肉横断面撮影装置(以下,新型撮影装置)により得られた牛枝肉画像を複数の画像形式に変換し,BCSナンバーの推定に最適な方法を検討した.材料には新型撮影装置を用いて撮影された黒毛和種肥育牛46頭の第6-7肋骨間の鮮明な画像を用いた.画像はロース芯をその輪郭で抽出したJPEG形式とTIFF形式の画像,ロース芯の一部を矩形で切り取ったJPEG形式とTIFF形式の画像および輝度ムラを補正し,上記と同様の処理をしたJPEG画像(ロース芯,矩形)の計6種類の画像を用意した.その6種類の画像よりロース芯全体,ロース芯の筋肉および脂肪交雑部分のR(赤),G(緑),B(青)各階調値および輝度の平均値など,計108変数を算出した.格付員によるBCSナンバーを従属変数,画像解析で得られた形質を説明変数候補とする重回帰分析を行ったところ,輝度ムラ補正を行い,ロース芯をその輪郭で抽出した画像において決定係数がもっとも高かった(R~2=0.793).推定されたBCSナンバーと格付員によるそれとの差が±0であったサンプルの割合は95.7%となった.以上のことから高精細撮影装置による圧縮画像からでも非常に高い精度でBCSナンバーを判定可能であることが示された.
机译:我们将通过高清牛肉cross体横截面成像设备(以下称为新成像设备)获得的牛肉car体图像转换为多种图像格式,并研究了估算BCS数的最佳方法。对于材料,我们使用了使用新的成像设备拍摄的46头日本黑发育肥牛的第6和第7肋之间的清晰图像。该图像是从腰部轮廓中提取出腰部芯的JPEG格式和TIFF格式图像,其中腰部芯的一部分用矩形切出的JPEG格式和TIFF格式图像,以及在校正了亮度不均匀之后以与上述相同的方式处理的JPEG。总共准备了6种类型的图像(腰脊,矩形)。从6种类型的图像中计算出总共108个变量,例如整个里脊核心的R(红色),G(绿色)和B(蓝色)灰度等级值,里脊核心的肌肉和交叉部分以及亮度的平均值。当以评分者的BCS数作为因变量,并通过图像分析获得的特征作为解释变量候选者进行多元回归分析时,校正了亮度不均匀,并且确定系数是从里脊核轮廓提取的图像中最高的。很高(R〜2 = 0.793)。估计的BCS数量与按额定值得出的差值为±0的样品百分比为95.7%。从上面可以看出,即使由高清成像设备从压缩图像中也可以非常高精度地确定BCS编号。

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