牛分割肉眼肌切面含有丰富的牛肉品质特征信息,是进行牛肉分级评价的重要部位。在传统的牛肉加工行业中,通常采用人工测量或目测法来获取这些信息。人工方法依赖于人员的个人经验及心理,存在相当大误差,效率低,认可性差,严重时能影响牛肉分级评价的整个环节。本课题根据我国牛肉分级现状,提出采用计算机技术代替人工方法,研究采用机器视觉及图像处理技术获取牛分割肉眼肌切面处的分级信息,实现牛肉品质分级智能化。本问主要研究内容和结论如下：1.本文对牛分割肉眼肌切面图像处理方法进行研究：采用加权平均值灰度化、3×3模板的改进型自适应中值滤波器噪声去处对眼肌切面图像进行预处理；采用Otus图像二值化法将图像变为黑白二值图像,通过区域逐步分割去除复杂背景,对眼肌区域进行粗提取；通过二值图像取反、区域标记法进行有效眼肌区域的精确提取；通过轮廓提取、空洞填充、高提升滤波器滤波步骤进行大理石花纹区域占有率、大理石花纹分布密度率、有效眼肌区域面积的检测。2.在大理石花纹提取方法的研究过程中,提出了一种基于改进型模糊C均值聚类算法的牛肉大理石花纹提取方法。该方法结合了快速模糊C均值聚类(FCM)算法,对传统FCM算法中的隶属度函数、聚类数C和初始聚类中心点选取方法进行了优化。试验表明,该方法将牛肉大理石花纹提取的准确度提高了9.5%,其准确度为85.7%。3.在大理石花纹等级判定模型的研究过程中,提出了一种基于非完全信息算法的牛肉大理石花纹提取方法。首先,在遍历理论和对象有效性相关原理的基础上构建了非完全信息算法。然后,结合加权平均值灰度化算法、自适应最佳阈值算法和改进的自适应模糊多级中值滤波算法实现了上述方法。研究表明,本文提出的该方法能够准确有效地反映出牛肉大理石花纹的真实情况。4.采用静态图像分析技术测量已知等级牛分割肉眼肌切面样本内肌肉和脂肪的颜色值,研究颜色值与颜色等级之间的关系,建立了基于RGB全分量颜色值的简易区间法,该方法具有操作简单、快速、便捷、效率高等优点,且符合人工评定的习惯。本文选择简易区间法作为肌肉、脂肪的颜色等级评定方法。