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基于机器视觉技术的牛肉大理石花纹自动检测系统

郭爱玲;马世榜;刘伟;李艳辉

【摘要】为实现牛肉大理石花纹自动分级,运用机器视觉技术开发了牛肉大理石花

纹自动检测系统.阐述了检测系统的构成原理及功能,利用图像预处理和分割算法对

牛肉大理石花纹进行提取,根据牛肉大理石花纹比率对牛肉进行分级.利用Matlab

GUI组件开发了能够交互可视化的软件操作系统,实现了牛肉大理石花纹的自动快

速分级.

【期刊名称】《南阳师范学院学报》

【年(卷),期】2017(016)006

【总页数】5页(P13-16,47)

【关键词】牛肉;大理石花纹;机器视觉;图像处理;检测系统

【作者】郭爱玲;马世榜;刘伟;李艳辉

【作者单位】南阳师范学院图书馆,河南南阳473061;南阳师范学院机电工程学院,

河南南阳473061;南阳师范学院机电工程学院,河南南阳473061;南阳师范学院图

书馆,河南南阳473061

【正文语种】中文

【中图分类】S237;TS251

牛肉含有丰富的蛋白质、维生素及矿物质，是人类主要的肉食产品之一，是中国人

的第二大肉类食品.牛肉大理石花纹是指肌肉脂肪含量和分布数量，也叫脂肪杂交，

根据行业标准NY/T676—2010规定由第11～13肋间背长肌横切面的肌内脂肪分

布程度进行判断[1].牛肉大理石花纹是确定牛肉品质和等级的重要指标之一，目前

肉品生产企业及消费者对牛肉大理石花纹的评价主要是由人工参照对比牛肉大理石

花纹标准图版或由经过培训的分级人员根据经验直接判断进行分级.这种传统的分

级评价方法，受评价人经验及主观因素影响大，并存在效率低、评价一致性差的缺

点.机器视觉技术是近年发展起来的无损快速检测技术，国内外已经有应用于农畜

产品的品质质量及分级检测的研究[2-5].

国内外学者利用机器视觉和图像处理技术对牛肉大理石花纹检测评价分级进行了研

究[6-8].吴海娟等[9]利用工业相机采集多幅牛肉眼肌切面图像，利用VC++进行

图像处理，采用自适应阈值法和数学形态法，通过数理统计的算法识别大理石花纹，

对大理石花纹进行分级.陈坤杰等[10]建立了牛肉大理石花纹等级判定的多元线性

模型和多元多项式模型，模型预测正确率分别为75%和87.5%.周彤等[11]利用机

器视觉技术提取反映大理石花纹的特征参数，建立主成分回归模型，对牛肉大理石

花纹等级进行预测，预测相关系数为0.88.目前，国内外在牛肉大理石花纹提取、

预测模型建立等方面的研究，已经取得了一定的成果，但大多处于实验室研究阶段，

还没有真正应用于牛肉产品企业.本文在前人研究的基础上，为满足牛肉产品行业

需要，利用机器视觉技术，建立牛肉大理石花纹自动检测系统，实现牛肉大理石花

纹的无损快速检测.

1.1系统构成原理

牛肉大理石花纹自动检测系统主要由硬件和软件构成，系统硬件示意图如图1所

示，主要由传输带、样品检测传感器、样品、光源、屏蔽罩、相机、控制器、数据

线和计算机构成.传输带主要起到传输待检测样品的作用，提高检测的效率；样品

检测传感器是判断传输带上进入屏蔽罩是否有样品，样品是否需要检测，触发相机

对样品进行图像信息采集；光源呈对称分布，为样品表面提供光亮，保证样品图像

信息的清晰度，为防止样品表面反光，光源外罩采用磨砂面；屏蔽罩主要是构成一

个独立空间，屏蔽外界光对图像信息的影响；相机是获取样品图像信息；控制器是

通过传感器对相机进行触发控制；数据线是传输获取的图像信息，并与计算机进行

通信；计算机是对获取的图像信息进行处理.

系统工作原理图如2所示，当待检测样品放在传输带上进入屏蔽罩内，样品检测

传感器检测装置检测到样品，通过控制器触发相机对样品进行拍照，获取样品的图

像信息，同时控制器给计算机发出触发信号，通知计算机对相机获取的图像信息进

行分析处理，根据在计算机中预置的处理程序及分级模型对样品进行分析计算，得

出样品的大理石花纹等级结果并实时显示出来.

1.2系统功能

系统功能如图3所示，主要包括图像实时采集显示、图像实时处理显示、检测结

果实时显示和检测数据库生成与管理等模块构成.图像实时采集模块主要实时显示

采集到的样品实际图像，便于实时监测样品采集情况；图像实时处理显示模块主要

是对采集后的样品图像进行大理石花纹提取后图像

的实时显示，有利于对处理后图像的监测；检测结果实时显示模块主要是经图像处

理分析后计算出的大理石花纹比率及判断出的等级结果的实时显示.

牛肉大理石花纹图像处理及