本文研究了牛肉的物理特性及品质的检测方法,并进行了牛肉的物理特性与品质之间的相关性研究。为探寻牛肉组织导电特性的变化规律,本文对牛肉的复阻抗频率谱进行了研究,实现了牛肉组织电特性参数的估计,为后续牛肉电特性检测电路提供合适的定值电阻。研究了牛肉的导电性与其品质的相关性,利用电导率预测牛肉中水分及脂肪含量的准确率分别为90.64±1.26%及94.79±5.02%。对牛肉的超声波特性进行了研究,超声波声速的测量采用基于单片机控制的信号测量系统,研究了超声波声速及衰减系数与水分含量的相关性,拟合了超声波声速预测牛肉水分含量的线性方程,预测准确率为96.11±2.73%。对牛肉的近红外分析及牛肉颜色等级的自动评定进行了探讨。分析牛肉水分、蛋白质及脂肪含量与近红外响应值的线性相关性,并与小波分解得到的多尺度特征参数与牛肉品质的相关性进行对比,结果表明多尺度特征参数对牛肉含水量的预测准确率高于近红外响应值。建立牛肉肌肉及脂肪颜色等级评定模型,对牛肉肌肉及脂肪颜色等级的评定正确率均较高。提出一种改进的分水岭分割方法及基于形状不变矩参数及Hopfield神经网络的图像检索方法用于对眼肌区域及胸椎末端软骨区域的分割,实现了基于计算机视觉的牛胴体等级的自动评定,正确率达到95.83%。