基于机器视觉的牛肉结缔组织特征和嫩度关系研究

[目的]嫩度是肉品质量的首要指标,其影响牛肉的消费和商业价值;寻找合适的嫩度指标,快速、无损、客观地预测牛肉嫩度一直是肉品学研究的热点之一。[方法]本文基于机器视觉技术和图像处理方法,分割牛肉图像的肌间结缔组织区域,提取肌间结缔组织的特征参数,运用统计学方法关联该特征参数和熟肉剪切力值,结合经过专门训练的评级小组的分级,采用Stepwise多元线性回归(Stepwise-MLR)建模,对牛肉嫩度进行预测和分级。[结果]70个样本图像的结缔组织特征数据全部用于训练模型,采用留一法交叉验证(Leave-one-out cross validation)测试模型,验证模型的牛肉嫩度判别系数(R^2)为0.857,剩余标准误差(residual standard error,RSEC)为6.453;将牛肉分为嫩、中等、老3个等级,全部预测集的总体等级预测正确率为88.57%。[结论]肌间结缔组织特征是预测牛肉嫩度的重要指标,本文所用的软硬件方法对牛肉嫩度的快速、无损、客观预测和分级具有一定的实用价值及指导意义。

基于无线传感网的雪花牛肉信息溯源系统设计

为实现雪花牛肉生产信息高效采集与追溯,研发了基于无线传感网的雪花牛肉信息溯源系统。系统利用由STM32芯片、CC1101射频模块和SHT10传感器模块组成的节点采集温湿度数据,利用电荷耦合器件相机采集雪花牛肉等级信息,并发送信息至服务器储存。通过设计牛肉产品溯源编码将不同信息表链接,实现Web端雪花牛肉信息的远程追溯。结果表明:在低温高湿的生产环境中,系统采集温度误差在±0.3℃内,湿度误差在±1.0%内,牛肉图片采集时间在6 s左右,Web平台牛肉信息溯源成功率可达100%。雪花牛肉信息溯源系统能够稳定可靠地运行,从而实现各项功能。

基于决策树雪花牛肉大理石花纹分级模型

为建立雪花牛肉大理石花纹等级评价方法,根据不同等级雪花牛肉大理石花纹图像特征及人工评级的标准,确定了影响大理石花纹的等级主要因素。本研究提出影响大理石花纹等级的几何参数特征、几何分布参数特征和统计参数特征。其中几何参数特征主要反映大理石花纹面积、周长等;几何分布特征主要反映大理石花纹图像中脂肪颗粒沉积的密度,根据脂肪颗粒沉积情况可分为大颗粒脂肪、中颗粒脂肪、小颗粒脂肪等;统计参数特征主要反映大理石花纹丰富程度以及大理石花纹分布均匀性。利用相关性分析提取影响雪花牛肉大理石花纹等级的特征参数。建立基于C4.5和CART算法的决策树模型,结果表明:对于C4.5算法建立的决策树分级模型,三级和五级大理石花纹分级预测精度分别为91.80%、92.31%,而该模型针对四级样本建立的模型无效,其结果多数误判为三级;对于CART算法建立的决策树模型同样存在这样的问题,即三级和五级大理石花纹分级预测精度高,而对四级样本分级无效。

基于AT89C52的红外点滴报警系统研究

输液是现代临床医疗的重要治疗手段之一,但传统的输液过程存在一定的安全隐患。当药液输完时,若医护人员或家属未及时换药或拔针头,会造成空气进入血管,形成凝血、空气栓塞等问题,轻则会使患者感到不适。

最富有经济潜力优势的矿藏—高岭土

同安县的地下,埋藏着一种储量极为丰富的非金属矿物——高岭土。非金属矿物高岭土,用途很广泛。它除了用作各种类型的瓷器坯釉料之外,还可制造高级耐火材料,也是造纸、橡胶、塑料、油漆等不可缺少的涂料和填料,并可作为原子反应堆、飞机、火箭及其他航天工业等耐高温复合材料。它的经济价值很高。