專利名稱：一種基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)及其方法
技術領域：
本發(fā)明涉及牛肉品質(zhì)級別檢測和判定，屬于國家肉品質(zhì)量安全控制工程，尤其是一種的基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)及其方法。
背景技術：
目前，在傳統(tǒng)的牛肉加工行業(yè)中，通常采用人工測量或目測法獲取牛胴體眼肌切面的分級信息以實現(xiàn)牛肉的分級。評價指標包括牛肉的大理石花紋、牛肉色澤、牛肉的生理成熟度以及牛肉的脂肪色等，其中，牛肉大理石花紋等級是最主要的評價指標。在進行牛肉質(zhì)量分級時，通常都是由專業(yè)的牛肉等級評定師，在牛肉加工現(xiàn)場，通過觀察牛胴體第 12 13或第6 7胸肋間眼肌橫切面處肌內(nèi)脂肪的豐富程度，評定出牛肉的大理石花紋等級，然后再參考牛肉的生理成熟度、肌肉色或脂肪色，最終評定出牛肉的質(zhì)量等級。因此，目前牛肉的質(zhì)量等級，在大多數(shù)情況下，主要是由牛肉的大理石花紋等級所決定。雖然人工評價具有一定優(yōu)勢，但由于評價員會根據(jù)個人經(jīng)驗，主觀、定性的去評價，而且由于環(huán)境和心理等主觀因素的影響，容易產(chǎn)生人眼疲勞，評價效率下降等現(xiàn)象，這樣的評定過程不僅缺乏公平性，而且還存在相當大誤差，效率低，有時甚至嚴重影響整個牛肉質(zhì)量在線評價環(huán)節(jié)的進行。對牛肉實現(xiàn)有效的定級是提高市場牛肉品質(zhì)的第一關，這個問題必須及時解決。近幾年來，一些肉牛產(chǎn)業(yè)發(fā)達的國家，較早的對牛肉自動分級技術展開了相關的研究，在理論研究上取得了一定成果，并已初步研制出用于牛肉自動分級的實時機器視覺系統(tǒng)。較早應用于實際生產(chǎn)中的是VIA牛肉評定系統(tǒng)，該系統(tǒng)在丹麥和法國應用比較廣泛，并在實際應用中得到不斷改進。美國農(nóng)業(yè)部RMS公司研制的VIA kan是用來評定牛肉質(zhì)量級和產(chǎn)量級的計算機圖像分析系統(tǒng)，在美國、澳大利業(yè)、北美、歐洲等國已經(jīng)得到初步應用。澳大利業(yè)開發(fā)出一種評級系統(tǒng)，它能評價出牛胴體及各分割肉塊的食用品質(zhì)等級，并給予相應的烹飪方式建議。加拿大的牛胴體評級計算機圖像系統(tǒng)(CVQ可以在胴體移動時進行圖像拍攝。由于自動評級系統(tǒng)采用昂貴的硬件組成，造價過高，且比較笨重，應用不是很廣泛，總體上還是以專職牛肉等級評價師目測法進行評價分級。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)只能通過牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋分布情況對牛肉等級進行判定的問題，提出一種能全面評價牛肉等級的基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)及其方法。本發(fā)明的技術方案是一種基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)，它包括牛胴體放置平臺、帶有相機的暗箱和牛肉品質(zhì)分級模塊，暗箱中的相機作為牛胴體信息的采集裝置采集位于牛胴體放置平臺上待測牛胴體的圖像信號，相機的輸出與牛肉品質(zhì)分級模塊連接，牛肉品質(zhì)分級模塊的輸出作為基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)的輸出牛肉等級信息。本發(fā)明的牛胴體放置平臺包括牛胴體放置臺和背景板，背景板與牛胴體放置臺連接。本發(fā)明的背景板為黑色。一種利用如上的基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)的方法，包括以下步驟(a).牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫的建立牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫的建立包含牛外脊、眼肉和上腦三個部位的特征圖像；(b).牛胴體級別判定分類器的建立對牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫中的各圖像進行相應參數(shù)指標的提取，得到牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋分布情況、 牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋顏色等級和牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)的紅肉顏色等級，然后根據(jù)所得的三個指標得到對應的牛胴體整體綜合等級標準；(C).通過暗箱中的相機采集位于牛胴體放置平臺上待測牛胴體的圖像信號并將其輸入牛肉品質(zhì)分級模塊，采用牛胴體級別判定分類器對牛肉等級進行判定并輸出牛肉等級信息。一種利用如上的基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)的方法，包括以下步驟(a).牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫的建立牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫的建立包含牛外脊、眼肉和上腦三個部位的特征圖像；(b).牛胴體級別判定分類器的建立對牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫中的各圖像進行相應參數(shù)指標的提取，包括牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋分布情況、 牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋顏色等級和牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)的紅肉顏色等級，所述的牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋顏色及紅肉顏色情況的參數(shù)提取步驟為第一、將RGB色彩空間值轉(zhuǎn)換為HIS色彩空間值，辨別有效色彩區(qū)域，即提取脂肪色和紅肉顏色；脂肪色S 級230 ≤ R ≤ 255 ；230 ≤ G ≤ 255 ；225 ≤ B ≤ 255A 級130 ≤ R ≤ 170 ； 140≤ G ≤ 160 ；110 ≤ B ≤ 140B 級215 ≤ R ≤ 225 ；220 ≤ G ≤ 240 ；130 ≤ B ≤ 180C 級195≤ R ≤ 210 ； 190≤ G ≤ 210 ;0 ≤ B ≤ 145紅肉色S 級185 ≤ R ≤ 255 ；35 ≤ G ≤ 60 ;40 ≤ B ≤ 60 ;G ≤ B ； (G-B) < 10 ；A 級90 ≤ R ≤130 ;15 ≤ G≤45 ;15 ≤ B ≤ 50 ;G ≤ B ； (G-R) < 70 ； (B-G)≤5 ；B 級150 ≤ R ≤ 190 ；60 ≤ G ≤95 ;70 ≤ B ≤ 95 ;G ≤ B ； (G-R) < 70 ； (B-G)≤ 5 ；C 級40 ≤ R ≤ 60 ;0 ≤ G≤ 40 ;0 ≤ B ≤ 40 ； (R-B) < 15 ；第二、統(tǒng)計有效色彩區(qū)域內(nèi)脂肪色和肉色各像素點的RGB值；第三、分別對脂肪色和紅肉色各像素點RGB值疊加后取平均值；第四、得到脂肪色和紅肉色各像素點RGB值的平均值即為脂肪色及紅肉色的等級區(qū)間對應值；所述的牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋等級的參數(shù)提取步驟為第一、對牛肉分割橫切面圖像進行灰度化處理；
第二、對灰度化后的牛分割肉橫切面圖像進行閾值分割，脂肪和背景為白色，肌肉為黑色；第三、逐行逐列掃描圖像，將連續(xù)且數(shù)量最大的白點構成區(qū)域變成黑色，即去除了大部分背膘；第四、再對牛分割肉橫切面圖像進行輪廓提取，輪廓為黑色，其它點位白色；第五、對輪廓提取后的牛分割肉橫切面圖像進行斷點的補連；第六、逐行逐列掃描圖像，將周長最大的輪廓包圍的區(qū)域保留，除此以外的區(qū)域全部變成白色，記錄下該最大的周長為C；；第七、統(tǒng)計其它輪廓點的總周長，記為Cf ；第八、計算大理石花紋的密度分布律μ =C,/Cf;S級μ彡2. 5 % ;Α級1. 5 % 彡 μ < 2. 5% ；B 級0. 5%^ μ < 1. 5% ;C 級μ < 0. 5% ；第九、對處理后的輪廓圖像進行區(qū)域生長，統(tǒng)計出周長最大區(qū)域內(nèi)的白點，即大理石花紋的面積，記為第十、再對輪廓周長最大的區(qū)域進行區(qū)域生長，使得區(qū)域內(nèi)的所有點變?yōu)榘咨?，統(tǒng)計出這些白點的總數(shù)，記為民；第十一、計算大理石花紋的區(qū)域占有律η = Sf/Sr ；S 級η 彡 17% ；A 級10%彡 η < 17% ；B 級3%彡 η < 10% ；C 級η < 3%最后根據(jù)所得的三個指標得到對應的牛胴體整體綜合等級標準；(c).通過暗箱中的相機采集位于牛胴體放置平臺上待測牛胴體的圖像信號并將其輸入牛肉品質(zhì)分級模塊，采用牛胴體級別判定分類器對牛肉等級進行判定并輸出牛肉等級信息；所述的判定步驟與步驟(b)相同，對牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫中的各圖像進行相應參數(shù)指標的提取，然后與牛胴體級別判定分類器中的數(shù)據(jù)進行比對輸出相應等級。本發(fā)明的有益效果本發(fā)明集成利用數(shù)字圖像處理技術和多種語言編程技術開發(fā)了基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)，對采集到的牛胴體橫切面圖像進行相關所需處理，利用有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋、脂肪顏色和紅肉顏色三個指標進行分析，從而實現(xiàn)對整條牛胴體進行有效的定級，彌補了目前牛肉分級系統(tǒng)利用單一指標容易誤判的不足，大大提高了分級的準確性和客觀性。本發(fā)明中增加了一臺特制的為系統(tǒng)工作提供恒定光線環(huán)境的暗箱，該暗箱同時內(nèi)置可調(diào)高度及俯仰角的工業(yè)相機和專用，摒除了傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品信息檢測系統(tǒng)中由于所需檢測農(nóng)產(chǎn)品有規(guī)定擺放位置而帶來的操作繁瑣以及現(xiàn)有牛肉影像分級系統(tǒng)光源外置而帶來的系統(tǒng)臃腫繁瑣，結(jié)構簡單。相機高度和俯仰角可以根據(jù)需要適時調(diào)整，提高了整個系統(tǒng)整合時的便捷性；在進行牛胴體各參數(shù)指標級別判定時，牛胴體直接外置于特制的金屬平臺上， 不需要系統(tǒng)提供特殊的環(huán)境，系統(tǒng)的適應性較好；同時，暗箱內(nèi)部顏色、箱體的選材、光源和 CXD攝像機的布局都經(jīng)過了若干次試驗的反復論證。本發(fā)明中所用光源的打光方向、光源的亮度、光源的顏色以及光源的工作頻率也都是經(jīng)過精心設計和若干次試驗反復論證的，可以為系統(tǒng)的工作提供一個穩(wěn)定的光線環(huán)境，能夠做到無反光、無頻閃、打光方向可以根據(jù)需要實時調(diào)整以及光亮顏色穩(wěn)定。本發(fā)明中自主研發(fā)的特制牛胴體金屬放置平臺配有特制的背景板，該背景板為牛胴體切面在相機中的成像提供樂單一恒定且在很大程度上區(qū)別于牛胴體脂肪顏色及牛胴體紅肉顏色的背景，減小了牛胴體成像時的數(shù)據(jù)失真。同時，該平臺從選材到制造完全符合國家食品行業(yè)的衛(wèi)生標準。


圖1是本發(fā)明的結(jié)構示意圖。圖2是本發(fā)明的牛肉品質(zhì)智能分級示意圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的說明。如圖1所示，一種基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)，它包括牛胴體放置平臺、帶有相機的暗箱和牛肉品質(zhì)分級模塊，暗箱中的相機作為牛胴體信息的采集裝置采集位于牛胴體放置平臺上待測牛胴體的圖像信號，相機的輸出與牛肉品質(zhì)分級模塊連接，牛肉品質(zhì)分級模塊的輸出作為基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)的輸出牛肉等級信息。本牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)中所使用的牛胴體放置平臺包括牛胴體放置臺和背景板，背景板通過近無縫焊接實現(xiàn)與牛胴體放置臺即牛胴體放置金屬特制臺的連接。整個平臺采用獨立結(jié)構進行設計，與牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)中的其他功能模塊不相關聯(lián)，可以獨立移動，便于不同場合下系統(tǒng)各個功能模塊的匹配性調(diào)整。同時，該平臺使用高質(zhì)量不銹鋼材料加工制造，完全符合國家食品行業(yè)的衛(wèi)生標準，美觀實用。其中，牛胴體放置金屬特制臺用于放置牛胴體；背景板主要是為牛胴體橫切面在工業(yè)相機中的成像提供一個穩(wěn)定、無反光和低干擾的背景，該背景板經(jīng)過反復試驗后選用黑色作為背景色，同時為了在有光照時背景板不產(chǎn)生反光現(xiàn)象，故在其表面上通過特殊粘連方式密封繃上了一層黑色尼龍塔夫綢。一種利用如上所述的基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)的方法，包括以下步驟(a).牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫的建立牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫的建立包含牛外脊、眼肉和上腦三個部位的特征圖像；(b).牛胴體級別判定分類器的建立對牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫中的各圖像進行相應參數(shù)指標的提取，得到牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋分布情況、 牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋顏色等級和牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)的紅肉顏色等級，然后根據(jù)所得的三個指標得到對應的牛胴體整體綜合等級標準；(c).通過暗箱中的相機采集位于牛胴體放置平臺上待測牛胴體的圖像信號并將其輸入牛肉品質(zhì)分級模塊，采用牛胴體級別判定分類器對牛肉等級進行判定并輸出牛肉等級信息。一種利用如上的基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)的方法，包括以下步驟(a).牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫的建立牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫的建立包含牛外脊、眼肉和上腦三個部位的特征圖像；(b).牛胴體級別判定分類器的建立對牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫中的各圖像進行相應參數(shù)指標的提取，包括牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋分布情況、牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋顏色等級和牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)的紅肉顏色等級，
所述的牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋顏色及紅肉顏色情況的參數(shù)提取步驟為
第一、將RGB色彩空間值轉(zhuǎn)換為HIS色彩空間值，辨別有效色彩區(qū)域，即提取脂肪色和紅肉顏色；
脂肪色
S級230≤R≤255230≤G≤255225≤B≤255
A級130≤R≤170140≤G≤160110≤B≤140
B級215≤R≤225220≤G≤240130≤B≤180
C級195≤R≤2lo190≤G≤2loo≤B≤145
紅肉色
S級185≤R≤255；35≤G≤60；40≤B≤60；G≤B；(G—B)<lo；
A級90≤R≤130；15≤G≤45；15≤B≤50；G≤B；(G—R)<70；(B—G)≤5；
B級150≤R≤190；60≤G≤95；70≤B≤95；G≤B；(G—R)<70；(B—G)≤5；
C級40≤R≤60；o≤G≤40；o≤B≤40；(R—B)<15；
第二、統(tǒng)計有效色彩區(qū)域內(nèi)脂肪色和肉色各像素點的RGB值；
第三、分別對脂肪色和紅肉色各像素點RGB值疊加后取平均值；
第四、得到脂肪色和紅肉色各像素點RGB值的平均值即為脂肪色及紅肉色的等級區(qū)間對應值；
所述的牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋等級的參數(shù)提取步驟為
第一、對牛肉分割橫切面圖像進行灰度化處理；
第二、對灰度化后的牛分割肉橫切面圖像進行閡值分割，脂肪和背景為白色，肌肉為黑色；
第三、逐行逐列掃描圖像，將連續(xù)且數(shù)量最大的白點構成區(qū)域變成黑色，即去除了大部分背膘；
第四、再對牛分割肉橫切面圖像進行輪廓提取，輪廓為黑色，其它點位白色；
第五、對輪廓提取后的牛分割肉橫切面圖像進行斷點的補連；
第六、逐行逐列掃描圖像，將周長最大的輪廓包圍的區(qū)域保留，除此以外的區(qū)域全部變成白色，記錄下該最大的周長為C+；
第七、統(tǒng)計其它輪廓點的總周長，記為C+；
第八、計算大理石花紋的密度分布律u—C+／C+；
S級u≥2．5％；A級1．5％≤u<2．5％；B級o．5％≤u<1．5％；C級u<o．5％
第九、對處理后的輪廓圖像進行區(qū)域生長，統(tǒng)計出周長最大區(qū)域內(nèi)的白點，即大理石花紋的面積，記為孓；
第十、再對輪廓周長最大的區(qū)域進行區(qū)域生長，使得區(qū)域內(nèi)的所有點變?yōu)榘咨?，統(tǒng)計出這些白點的總數(shù)，記為S+；
第十一、計算大理石花紋的區(qū)域占有律刻一S+／S+；
S 級η ≥ 17% ；A 級10%≤ η < 17% ；B 級3%≤ η < 10% ；C 級η < 3%最后根據(jù)所得的三個指標得到對應的牛胴體整體綜合等級標準；(c).通過暗箱中的相機采集位于牛胴體放置平臺上待測牛胴體的圖像信號并將其輸入牛肉品質(zhì)分級模塊，采用牛胴體級別判定分類器對牛肉等級進行判定并輸出牛肉等級信息；所述的判定步驟與步驟(b)相同，對牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫中的各圖像進行相應參數(shù)指標的提取，然后與牛胴體級別判定分類器中的數(shù)據(jù)進行比對輸出相應等級。本發(fā)明未涉及部分均與現(xiàn)有技術相同或可采用現(xiàn)有技術加以實現(xiàn)。
權利要求
1.一種基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)，其特征是它包括牛胴體放置平臺、帶有相機的暗箱和牛肉品質(zhì)分級模塊，暗箱中的相機作為牛胴體信息的采集裝置采集位于牛胴體放置平臺上待測牛胴體的圖像信號，相機的輸出與牛肉品質(zhì)分級模塊連接，牛肉品質(zhì)分級模塊的輸出作為基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)的輸出牛肉等級信息。
2.根據(jù)權利要求1所述的基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)，其特征是所述的牛胴體放置平臺包括牛胴體放置臺和背景板，背景板與牛胴體放置臺連接。
3.根據(jù)權利要求2所述的基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)，其特征是所述的背景板為黑色。
4.一種利用如權利要求1-3之一所述的基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)的方法，其特征是它包括以下步驟(a).牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫的建立牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫的建立包含牛外脊、眼肉和上腦三個部位的特征圖像；(b).牛胴體級別判定分類器的建立對牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫中的各圖像進行相應參數(shù)指標的提取，得到牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋分布情況、牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋顏色等級和牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)的紅肉顏色等級，然后根據(jù)所得的三個指標得到對應的牛胴體整體綜合等級標準；(c).通過暗箱中的相機采集位于牛胴體放置平臺上待測牛胴體的圖像信號并將其輸入牛肉品質(zhì)分級模塊，采用牛胴體級別判定分類器對牛肉等級進行判定并輸出牛肉等級信肩、ο
5.一種利用如權利要求1-3之一所述的基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)的方法，其特征是它包括以下步驟(a).牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫的建立牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫的建立包含牛外脊、眼肉和上腦三個部位的特征圖像；(b).牛胴體級別判定分類器的建立對牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫中的各圖像進行相應參數(shù)指標的提取，包括牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋分布情況、牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋顏色等級和牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)的紅肉顏色等級，所述的牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋顏色及紅肉顏色情況的參數(shù)提取步驟為第一、將RGB色彩空間值轉(zhuǎn)換為HIS色彩空間值，辨別有效色彩區(qū)域，即提取脂肪色和紅肉顏色；脂肪色S 級230 ≤R ≤255 ；230 ≤G ≤255 ；225≤ B ≤ 255A 級130 ≤R ≤ 170 ;140 ≤ G ≤ 160 ；110 ≤ B ≤ 140B 級215≤ R≤ 225 ；220 ≤ G ≤240 ；130 ≤ B≤ 180C 級195 ≤ R ≤ 210 ;190 ≤ G ≤ 210 ;0 ≤ B≤145紅肉色S 級185 ≤ R ≤ 255 ;35 ≤ G ≤ 60 ;40 ≤ B ≤ 60 ;G ≤ B ； (G-B) < 10 ；A 級90 ≤ R ≤ 130 ； 15 ≤ G ≤ 45 ； 15 ≤ B ≤ 50 ;G ≤ B ； (G-R) < 70 ； (B-G)≤ 5 ；B 級150 < R < 190 ；60 彡 G 彡 95 ;70 彡 B 彡 95 ;G 彡 B ； (G-R) < 70 ； (B-G)彡 5 ； C 級40 彡 R 彡 60 ;0 彡 G 彡 40 ;0 彡 B 彡 40 ； (R-B) < 15 ； 第二、統(tǒng)計有效色彩區(qū)域內(nèi)脂肪色和肉色各像素點的RGB值； 第三、分別對脂肪色和紅肉色各像素點RGB值疊加后取平均值； 第四、得到脂肪色和紅肉色各像素點RGB值的平均值即為脂肪色及紅肉色的等級區(qū)間對應值；所述的牛胴體橫切面上有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋等級的參數(shù)提取步驟為 第一、對牛肉分割橫切面圖像進行灰度化處理；第二、對灰度化后的牛分割肉橫切面圖像進行閾值分割，脂肪和背景為白色，肌肉為黑色；第三、逐行逐列掃描圖像，將連續(xù)且數(shù)量最大的白點構成區(qū)域變成黑色，即去除了大部分背膘；第四、再對牛分割肉橫切面圖像進行輪廓提取，輪廓為黑色，其它點位白色； 第五、對輪廓提取后的牛分割肉橫切面圖像進行斷點的補連； 第六、逐行逐列掃描圖像，將周長最大的輪廓包圍的區(qū)域保留，除此以外的區(qū)域全部變成白色，記錄下該最大的周長為C；； 第七、統(tǒng)計其它輪廓點的總周長，記為Cf ； 第八、計算大理石花紋的密度分布律μ = Cr/Cf ；S 級μ 彡 2. 5 % ;Α 級1. 5 % 彡 μ < 2. 5 % ;Β 級0. 5 % 彡 μ < 1. 5 % ;C 級μ < 0. 5% ；第九、對處理后的輪廓圖像進行區(qū)域生長，統(tǒng)計出周長最大區(qū)域內(nèi)的白點，即大理石花紋的面積，記為第十、再對輪廓周長最大的區(qū)域進行區(qū)域生長，使得區(qū)域內(nèi)的所有點變?yōu)榘咨y(tǒng)計出這些白點的總數(shù)，記為民；第十一、計算大理石花紋的區(qū)域占有律η = Sf/Sr ；S 級η 彡 17% ；A 級10%彡 n < 17% ；B 級3%彡 η < 10% ；C 級η < 3% 最后根據(jù)所得的三個指標得到對應的牛胴體整體綜合等級標準； (c).通過暗箱中的相機采集位于牛胴體放置平臺上待測牛胴體的圖像信號并將其輸入牛肉品質(zhì)分級模塊，采用牛胴體級別判定分類器對牛肉等級進行判定并輸出牛肉等級信息；所述的判定步驟與步驟(b)相同，對牛胴體橫切面特征圖像數(shù)據(jù)庫中的各圖像進行相應參數(shù)指標的提取，然后與牛胴體級別判定分類器中的數(shù)據(jù)進行比對輸出相應等級。全文摘要
一種基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)及其方法，它包括牛胴體放置平臺、帶有相機的暗箱和牛肉品質(zhì)分級模塊，暗箱中的相機作為牛胴體信息的采集裝置采集位于牛胴體放置平臺上待測牛胴體的圖像信號，相機的輸出與牛肉品質(zhì)分級模塊連接，牛肉品質(zhì)分級模塊的輸出作為基于機器視覺的牛肉品質(zhì)智能分級系統(tǒng)的輸出牛肉等級信息。本發(fā)明集成利用數(shù)字圖像處理技術對采集到的牛胴體橫切面圖像進行相關所需處理，利用有效眼肌區(qū)域內(nèi)大理石花紋、脂肪顏色和紅肉顏色三個指標進行分析，從而實現(xiàn)對整條牛胴體進行有效的定級，彌補了目前牛肉分級系統(tǒng)利用單一指標容易誤判的不足，大大提高了分級的準確性和客觀性。
文檔編號G06K9/62GK102156129SQ20101056893
公開日2011年8月17日 申請日期2010年12月1日 優(yōu)先權日2009年12月2日
發(fā)明者仇金宏, 史杰, 吳海娟, 彭增起, 沈明霞, 諶啟亮 申請人:南京農(nóng)業(yè)大學