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计算机视觉技术作为一种无损检测的手段，目前在食品检测领域已经取得了较为广泛的应用，但是国内将计算机视觉技术应用于肉品质量的无损检测工作才刚刚起步。本论文初步探讨了计算机视觉技术在胴体分级、肉质评定两方面的应用研究，其中肉质评定涉及肉中大理石花纹分布和肉色评定两个方面。 基于以上目的，本论文完成的主要工作有： 1、利用图像分析原理，在VC++6.0的环境下开发了专用的胴体图像分析处理软件，可以实现图像采集、系统标定、形状特征值的提取和长度比例换算等功能。 2、在VC++6.0和MATLAB环境下，分析胴体图像和6～7肋横断面图像，提取出三点膘厚、眼肌面积和胴体长等形状特征值，结合胴体重，利用SAS(8.1版)中STEPWISE回归方法，建立了胴体主要分割肉产率预测方程：主要分割肉产率％=32.6354+0.1718×眼肌面积~a+0.0654×胴体重-1.4321×胸腰椎结合处膘厚~a-2`5798×6～7肋膘厚。(其中a表示该指标为图像特征值)(R~2=0.75，p＜0.01)。 3、对图像分析所得脂肪面积比率与化学分析方法所得肉中脂肪含量进行相关性分析，相关系数为0.89(p＜0.01)，呈极显著相关关系，二者建立的一元线性回归方程为y=0.1845x-0.1397(R~2=0.78，p＜0.01)。 4、运用MATLAB软件，提取出眼肌图像中的颜色特征值，并与感官评分结果进行比较。本研究所采用的颜色特征值是R、G、B分量和H、I、S分量的平均值与标准差。建立的多元线性回归方程为y=6.1375-8.3478×Hu+7.0459×(R-G)／(R+G)+0.1874×(2G-R-B)／2(R~2=0.55，p＜0.01)。 本论文对计算机视觉技术在肉质评定方面进行了探索，实验结果表明计算机视觉系统可以代替常规方法，对肉质做出准确客观的评定。