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数字图像处理技术在牛肉品质分级中的应用研究

作　者: 仇金宏
导　师: 沈明霞
学　校: 南京农业大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 数字图像处理牛肉品质分级模糊C均值聚类非完全信息
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

牛分割肉眼肌切面含有丰富的牛肉品质特征信息,是进行牛肉分级评价的重要部位。在传统的牛肉加工行业中,通常采用人工测量或目测法来获取这些信息。人工方法依赖于人员的个人经验及心理,存在相当大误差,效率低,认可性差,严重时能影响牛肉分级评价的整个环节。本课题根据我国牛肉分级现状,提出采用计算机技术代替人工方法,研究采用机器视觉及图像处理技术获取牛分割肉眼肌切面处的分级信息,实现牛肉品质分级智能化。本问主要研究内容和结论如下：1.本文对牛分割肉眼肌切面图像处理方法进行研究：采用加权平均值灰度化、3×3模板的改进型自适应中值滤波器噪声去处对眼肌切面图像进行预处理；采用Otus图像二值化法将图像变为黑白二值图像,通过区域逐步分割去除复杂背景,对眼肌区域进行粗提取；通过二值图像取反、区域标记法进行有效眼肌区域的精确提取；通过轮廓提取、空洞填充、高提升滤波器滤波步骤进行大理石花纹区域占有率、大理石花纹分布密度率、有效眼肌区域面积的检测。2.在大理石花纹提取方法的研究过程中,提出了一种基于改进型模糊C均值聚类算法的牛肉大理石花纹提取方法。该方法结合了快速模糊C均值聚类(FCM)算法,对传统FCM算法中的隶属度函数、聚类数C和初始聚类中心点选取方法进行了优化。试验表明,该方法将牛肉大理石花纹提取的准确度提高了9.5%,其准确度为85.7%。3.在大理石花纹等级判定模型的研究过程中,提出了一种基于非完全信息算法的牛肉大理石花纹提取方法。首先,在遍历理论和对象有效性相关原理的基础上构建了非完全信息算法。然后,结合加权平均值灰度化算法、自适应最佳阈值算法和改进的自适应模糊多级中值滤波算法实现了上述方法。研究表明,本文提出的该方法能够准确有效地反映出牛肉大理石花纹的真实情况。4.采用静态图像分析技术测量已知等级牛分割肉眼肌切面样本内肌肉和脂肪的颜色值,研究颜色值与颜色等级之间的关系,建立了基于RGB全分量颜色值的简易区间法,该方法具有操作简单、快速、便捷、效率高等优点,且符合人工评定的习惯。本文选择简易区间法作为肌肉、脂肪的颜色等级评定方法。

全文目录

摘要  7-9
ABSTRACT  9-11
第一章绪论  11-21
  1.1 课题研究的来源和意义  11-12
    1.1.1 课题的来源  11
    1.1.2 课题的研究背景与意义  11-12
  1.2 国内外研究动态  12-15
    1.2.1 国外研究现状  12-14
    1.2.2 国内研究现状  14-15
  1.3 分割肉眼肌眼肌切面信息的人工评定方法  15-17
    1.3.1 大理石花纹级别判定方法  15-16
    1.3.2 肌肉颜色级别判定方法  16
    1.3.3 脂肪颜色级别判定方法  16-17
  1.4 本课题研究的出发点、目标、主要内容及技术路线  17-18
    1.4.1 研究的出发点  17-18
    1.4.2 研究的目标  18
    1.4.3 研究的主要内容及技术路线  18
  1.5 本课题研究的创新点  18-21
第二章牛分割肉眼肌切面图像信息智能检测方法研究  21-35
  2.1 牛分割肉眼肌切面图像的采集  21
  2.2 牛分割肉眼肌切面图像特征及图像处理流程  21-22
    2.2.1 牛分割肉眼肌切面图像特征  21-22
    2.2.2 牛分割肉眼肌切面图像处理流程  22
  2.3 图像处理方法研究  22-30
    2.3.1 图像预处理方法  23-25
    2.3.2 复杂背景的去除  25-27
    2.3.3 有效眼肌的提取  27-28
    2.3.4 二值图像的取反  28
    2.3.5 空洞填充  28
    2.3.6 大理石花纹的提取  28-29
    2.3.7 轮廓的处理  29-30
  2.4 图像分级信息的检测  30-31
    2.4.1 有效眼肌区域面积的计算  30-31
    2.4.2 有效眼肌区域外围周长的计算  31
    2.4.3 大理石花纹面积的计算  31
    2.4.4 大理石花纹外围周长的计算  31
  2.5 图像处理效果的评价  31-34
    2.5.1 评价指标的设计  31-32
    2.5.2 试验材料与方法  32-33
    2.5.3 结果与分析  33-34
  2.6 本章小结  34-35
第三章基于改进型模糊C均值聚类算法的牛肉大理石花纹提取方法的研究  35-47
  3.1 灰度和空间特征的快速FCM算法  35-37
    3.1.1 FCM算法  35-37
    3.1.2 快速FCM算法  37
  3.2 改进型模糊C均值聚类(FCM-SQP)算法  37-40
    3.2.1 FCM均值聚类算法中隶属度函数的改进  37-38
    3.2.2 FCM均值聚类算法中聚类数C和初始聚类中心点选取方法的改进  38-39
    3.2.3 改进型模糊C均值聚类(FCM-SQP)算法的实现  39-40
  3.3 试验结果与分析  40-44
    3.3.1 试验验证  41-42
    3.3.2 结果分析  42-44
  3.4 本章小结  44-47
第四章基于非完全信息算法的牛肉大理石花纹级别判定方法研究  47-55
  4.1 试验材料  47-48
  4.2 非完全信息算法的构造  48-49
  4.3 基于非完全信息算法的牛肉大理石花纹级别判定方法的实现  49
  4.4 试验结果与分析  49-54
    4.4.1 试验结果  50-51
    4.4.2 结果分析  51-53
    4.4.3 背长肌内大理石花纹总面积平均占有率η_a和背长肌内大理石花纹分布的平均密度率μ_a情况  53-54
  4.6 本章小结  54-55
第五章牛分割肉眼肌切面颜色信息自动检测方法研究  55-65
  5.1 检测方式的选择  55
  5.2 试验材料和方法  55-56
    5.2.1 材料与设备  55-56
    5.2.2 试验方法  56
  5.3 颜色等级评定模型的建立  56-60
    5.3.1 肌肉颜色  57-59
    5.3.2 脂肪颜色  59-60
  5.4 牛分割肉眼肌切面图像样本的颜色等级评定  60-63
    5.4.1 肌肉颜色等级评定  61
    5.4.2 脂肪颜色等级评定  61-62
    5.4.3 颜色等级评定结论  62-63
  5.5 本章小结  63-65
第六章总结和展望  65-67
  6.1 全文总结  65-66
  6.2 问题与工作展望  66-67
参考文献  67-71
致谢  71-73
攻读硕士期间的研究成果  73

数字图像处理技术在牛肉品质分级中的应用研究

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