基于计算机视觉的牛肉大理石花纹分级设计技术研究

马伟民，祝 贺，邢艳霞

（1.临清市君博食品有限公司，山东 聊城 252600；2.山东农业工程学院，山东 济南 250100）

畜牧业作为衡量一个国家农业发展水平的专业标杆，发展畜牧业对农业国家来说有着非凡的意义[1]。伴随着我国国民经济的不断提升，人们对生活质量的要求更是精益求精，作为充斥着国民点滴生活的牛肉消费也出现了较大的改变。2019年，我国已成为世界最大牛肉进口国，2020年我国牛肉进口量已超过200万吨。随着国民经济水平的不断攀升，消费者对肉牛类消费品的质量要求也在不断提高，孕育出极为可观的高档牛肉市场，未来我国对牛肉的消费潜力将迅猛提升。但我国当前牛肉消费多依赖于进口，无法依靠自身生产完成市场供给。

我国肉牛业起步较晚，且目前多以低质量、低产量的普通肉牛发展为主，高速发展的背景之下，低水平的肉牛发展已不能满足我国农业发展的需求，因此，追求高质量化肉牛建设将成为我国未来畜牧业发展的主流趋势。

高档雪花牛肉通常表面呈现色泽鲜艳的大理石花纹外形，为了规范市场、加强牛肉的生产销售一体化，促进牛肉产业快速发展，目前日本、澳大利亚等主要牛肉生产及消费国均已建立较为完善的牛肉评级体系[2]。尽管我国也颁布了相关评级标准，但目前国内高档牛肉的评级仍然依靠人工肉眼识别判定，极易受到主观因素影响，从而影响牛肉评级工作的展开，不利于我国高档牛肉市场规范化建设。因此，本文拟采用计算机视觉技术，建立牛肉评级系统，以机械代替人工，建立高效、规范的高档牛肉市场。

1 牛肉分级系统研究进展

我国传统牛肉大理石花纹评级，通常由专业人员经过培训后，通过肉眼识别将真实样品与标准牛肉等级图示进行比对，达到评级的目的。该方法存在较大的人为主观判断，且效率低下，并不利于建立规范、高质量的高档牛肉市场。

因此，通过计算机视觉技术建立高效、自动的牛肉评级系统对生产高效、市场发展均有着深远的意义。

1.1 计算机视觉评级标准

我国牛肉质量分级标准包括胴体质量等级及胴体产量等级标准，牛肉质量评级包括对肌肉颜色、大理石纹、脂肪丰富程度以及生理成熟度等多个指标的评定[3]，较为复杂。因此在牛肉等级评定过程中，主要评定对象通常以牛肉眼肌横切面为主。

所谓计算机视觉即利用成像系统取代传统视觉器官，建立一种视觉系统[4]。通过多样的获取方式获取牛肉的图像信息，后通过计算机对获取的图像进行数据处理，对雪花牛肉中大理石花纹等级做出合理的评定。其中重点在于分割牛肉胴体眼肌切面图像以及对大理石花纹的提取。参考当下对于牛肉分级技术的研究进展，利用计算机视觉进行图像处理的方法进行牛肉分级是当前公认最为理想的解决方法[5]。

1.2 国内牛肉分级系统研究进展

早在20世纪80年代初，国外便已经展开了对牛肉大理石花纹评级系统的相关研究，而国内相关方面研究起步较晚，21世纪初才刚刚开始[6]。目前，国内基于计算机视觉技术对牛肉评级的研究主要集中于对眼肌横切面特征参数的图像分析。

通过利用MATLAB识别牛肉肌间脂肪比例，任发政[6]等得出可以采用MATLAB图像域值化方法来判定牛肉大理石花纹等级。杨伟龙[7]等在手持设备的基础上，设立人机交互界面，利用VC++开发设计，建立牛肉大理石花纹自动监测系统，对所拍摄照片进行图像处理，提取大理石花纹比例进而达到评级的目的。周彤[8]等提出一种能够快速提取大理石花纹及其特征参数的算法，结合多个指标建立预测模型，进而对检测样品进行等级评定。马鹏鹏[9]在其研究中提出多种图像分割方法，并得出OTSU阈值分割法优于其他几种方法的结论。逄滨[2]则对牛肉样本图像进行图像分割算法，得到牛肉多个区域的二值化图像，对大理石花纹、肌肉颜色以及脂肪颜色分别建立了相对应的分级模型。

计算机视觉技术除了在牛肉大理石花纹分级方面有所应用，也有一些研究将其与其他肉食品质联系在一起。赵慧[10]等则利用计算机视觉系统对午餐肉进行色彩测定，将得到的L，a，b值进行线性回归，从而达到准确测定午餐肉颜色，代替色差计的目的。孙永海[11]等运用大理石纹与灰度空间相关矩阵两种方法，就是否含有脂肪组织进行图像特征分析，并利用线性回归方法对牛肉的嫩度做出等级评定。吴贵茹[5]分别利用OTSU分割、色差法两种方法对采集到的12-13胸肋处眼肌切面的图像信息进行分割，以胴体重、眼肌面积。背膘厚度三个参数进行线性回归，建立预测雪花牛胴体产量的模型。

尽管目前国内对牛肉分级技术以及牛肉品质检测技术确定了一定的研究，但利用计算机通过图像分割法对大理石花纹牛肉样品进行等级评定尚缺乏一种通用的算法流程，且对于评级结果的也没有一个较为权威的标准[9]。当前，大部分研究并没有实际应用于市场，较多的尚停留在实验室科研阶段。实际生产过程中，较多的外界环境因素均会干扰计算机对牛肉分级造成影响，为确保牛肉大理石花纹分级系统与实际生产相结合，单靠计算机进行图像处理是远不够的，本文研究拟创建一套手持式牛肉大理石花纹评级体系，确保在生产过程中能够取代人工，达成机械智能化牛肉评级的目的。

2 研究目标及内容

2.1 工作内容

计算机视觉牛肉大理石花纹分级系统工作原理如图2所示，由图像采集系统以及计算机两部分组成。

图像采集系统以黑色罩台为背景，以防外界光线对图像采集带来的干扰，利用LED光源以及CCD摄像头对牛肉表面图像进行采集。采集好的牛肉样品图像手动输入至系统，通过计算机对采集到的图像进行分析。

系统将对采集到的图像进行颜色识别，以此来区分肌肉与脂肪分区，遍历牛肉样品整体颜色区块后，系统将返还输出牛肉样品的RGB值。依据得到的结果与现有牛肉标准比对能够量化表示牛肉大理石花纹的分布。

2.2 目标建设

考虑到想要将牛肉大理石花纹牛肉分级系统真正投入到实际生产过程中，除了在图像分割处理、设备便携度方面有待改进外，还需要系统能够对牛肉样品进行自动识别，以此实现快速、高效的生产效率。以下，本文将阐述未来一段时间内对系统的完善思路。

在采集学习多幅牛肉眼肌切面图像（其中包括多幅牛肉中国大理石状牛肉标准图谱）后，系统通过提取其中多个特征参数（大理石花纹丰富程度的量化指标、脂肪颗粒、肌肉颜色等），用于学习标准大理石花纹等级，建立用于评级的系统模型。依据前文得到的牛肉样品RGB值进行建模，系统能够自动与评级模型进行比对，输出得到待检测牛肉样品的相应等级。

2.3 待解决问题

大理石花纹牛肉分级评定工作需要在牛肉加工现场进行，因此系统需要考虑在实际生产过程中产生的一系列问题，如处理由于周围环境影响造成的图像识别误差，将系统便捷一体化处理、上手简单等问题。

本文拟定采用RGB色彩空间的目标亮度自动调节法，能够有效解决杂乱背景色彩对图像识别判定的影响。

此外，为确保本系统投入至实际生产现场后，方便检测人员操作，考虑后期开发手机应用程序，能够在手机上直接操作，通过摄像头拍摄直接提取图像信息，进而达到自动评级的目的。

3 牛肉大理石花纹牛肉评级系统的前景展望

综上所述，近几年国内外针对牛肉大理石花纹的计算机视觉分级技术有了一定的研究进展，符合中国食品工业的前进路线。中国自加入世贸组织后，我国畜牧业与国际市场直接接轨，我国肉牛产业面临着巨大的冲击。参照其他肉牛业发达的国家，其牛肉评级方法以及质量评定系统无一例外均自成体系且已趋近完善。随着国民经济生活水平不断提高，对食品品质也更加看重。因此，想要形成高档牛肉售卖体系，就必须建立一套规范的、符合本国肉牛的优质高档牛肉大理石花纹分级系统，从而使我国肉牛业更加优质化、规范化、国际化，促进高档肉牛产业健康稳步、快速发展。