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肉质评定是养猪生产的一个重要内容。依靠人的感官进行评定的方法受到诸多因素的影响和制约，有很大的主观性和随机性，在准确性方面存在一定弊端。传统的实验室测定方法不仅耗时，而且耗费实验材料，所以它也不适用于实际生产中肉的等级分类。通过运用计算机视觉技术来对猪的肉质评定进行量化，可以提高肉质评定的准确性和工作效率。同时也消除了传统品评定方法的弊端。如果在不同品种、不同环境中进行较大规模试验，获得相应条件下的回归方程，此方法即可替代传统测定方法的大部分工作而获得更大范围的应用。
本研究选取大×长二元猪56头，采用KODAKDX7630数码相机固定物距和焦距，对屠宰分割后的6-7肋处眼肌横截面进行拍照。同时测定眼肌面积、肌内脂肪和肉色。利用图像处理技术对眼肌图像进行处理，提取图像特征，建立实测指标与相应图像特征的关系模型。
研究的结果为：
眼肌面积与对应图像特征的相关性显著(P＜0.05)，建立了回归方程Y=0.142X+1.624(r2=0.58).
肌内脂肪与对应图像特征的相关性极显著(P＜0.01)，建立了回归方程Y=0.4763X+0.1421(r2=0.79)。
计算机视觉技术在猪肉质无损评定中的应用是可靠的，既克服了传统方法的缺陷，又具有较高的效率和准确性。