基于機器視覺的牛肉品質分級系統及其方法
一種基于機器視覺的牛肉品質智能分級系統，它包括牛胴體放置平臺、帶有相機的暗箱和牛肉品質分級模塊，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分級模塊連接，牛肉品質分級模塊的輸出作為基于機器視覺的牛肉品質智能分級系統的輸出牛肉等級信息。
本發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智能分級系統的方法，包括以下步驟：
(a).牛胴體橫切面特征圖像數據庫的建立：牛胴體橫切面特征圖像數據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據庫中的各圖像進行相應參數指標的提取，得到牛胴體橫切面上有效眼肌區域內大理石花紋分布情況、牛胴體橫切面上有效眼肌區域內大理石花紋顏色等級和牛胴體橫切面上有效眼肌區域內的紅肉顏色等級，然后根據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智能分級系統的方法，包括以下步驟：
(a).牛胴體橫切面特征圖像數據庫的建立：牛胴體橫切面特征圖像數據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據庫中的各圖像進行相應參數指標的提取，包括牛胴體橫切面上有效眼肌區域內大理石花紋分布情況、牛胴體橫切面上有效眼肌區域內大理石花紋顏色等級和牛胴體橫切面上有效眼肌區域內的紅肉顏色等級，
所述的牛胴體橫切面上有效眼肌區域內大理石花紋顏色及紅肉顏色情況的參數提取步驟為：
第一、將RGB色彩空間值轉換為HIS色彩空間值，辨別有效色彩區域，即提取脂肪色和紅肉顏色；
脂肪色：
S級：230≤R≤255；230≤G≤255；225≤B≤255
A級：130≤R≤170；140≤G≤160；110≤B≤140
B級：215≤R≤225；220≤G≤240；130≤B≤180
C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、統計有效色彩區域內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間對應值；
所述的牛胴體橫切面上有效眼肌區域內大理石花紋等級的參數提取步驟為：
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，將連續且數量最大的白點構成區域變成黑色，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域保留，除此以外的區域全部變成白色，記錄下該最大的周長為Cr；
第七、統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≥2.5％；A級：1.5％≤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域生長，統計出周長最大區域內的白點，即大理石花紋的面積，記為Sf；
第十、再對輪廓周長最大的區域進行區域生長，使得區域內的所有點變為白色，統計出這些白點的總數，記為Sr；
第十一、計算大理石花紋的區域占有律η＝Sf/Sr；
S級：η≥17％；A級：10％≤η＜17％；B級：3％≤η＜10％；C級：η＜3％
最后根據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據庫中的各圖像進行相應參數指標的提取，然后與牛胴體級別判定分類器中的數據進行比對輸出相應等級。
本發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智能分級系統的方法，包括以下步驟：
(a).牛胴體橫切面特征圖像數據庫的建立：牛胴體橫切面特征圖像數據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據庫中的各圖像進行相應參數指標的提取，得到牛胴體橫切面上有效眼肌區域內大理石花紋分布情況、牛胴體橫切面上有效眼肌區域內大理石花紋顏色等級和牛胴體橫切面上有效眼肌區域內的紅肉顏色等級，然后根據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智能分級系統的方法，包括以下步驟：
(a).牛胴體橫切面特征圖像數據庫的建立：牛胴體橫切面特征圖像數據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據庫中的各圖像進行相應參數指標的提取，包括牛胴體橫切面上有效眼肌區域內大理石花紋分布情況、牛胴體橫切面上有效眼肌區域內大理石花紋顏色等級和牛胴體橫切面上有效眼肌區域內的紅肉顏色等級，
所述的牛胴體橫切面上有效眼肌區域內大理石花紋顏色及紅肉顏色情況的參數提取步驟為：
第一、將RGB色彩空間值轉換為HIS色彩空間值，辨別有效色彩區域，即提取脂肪色和紅肉顏色；
脂肪色：
S級：230≤R≤255；230≤G≤255；225≤B≤255
A級：130≤R≤170；140≤G≤160；110≤B≤140
B級：215≤R≤225；220≤G≤240；130≤B≤180
C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、統計有效色彩區域內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間對應值；
所述的牛胴體橫切面上有效眼肌區域內大理石花紋等級的參數提取步驟為：
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，將連續且數量最大的白點構成區域變成黑色，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域保留，除此以外的區域全部變成白色，記錄下該最大的周長為Cr；
第七、統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≥2.5％；A級：1.5％≤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域生長，統計出周長最大區域內的白點，即大理石花紋的面積，記為Sf；
第十、再對輪廓周長最大的區域進行區域生長，使得區域內的所有點變為白色，統計出這些白點的總數，記為Sr；
第十一、計算大理石花紋的區域占有律η＝Sf/Sr；
S級：η≥17％；A級：10％≤η＜17％；B級：3％≤η＜10％；C級：η＜3％
最后根據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據庫中的各圖像進行相應參數指標的提取，然后與牛胴體級別判定分類器中的數據進行比對輸出相應等級。
Copyright(C) 1998-2025 生物器材網 電話：021-64166852;13621656896 E-mail：info@bio-equip.com