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Position: Home > Articles > Mensurating Intramuscular Fat Content Based on Computer Image Analysis FOOD SCIENCE 2005,26 (7) 200-204

基于计算机图像分析的肌内脂肪含量测定

作者：

王笑丹;孙永海;胡铁军;郭建;王占博;马旭

单位：

吉林大学生物与农业工程学院;中国人民解放军军需大学军需工程系;吉林省华正农牧业开发股份有限公司技术部

关键词：

优质猪肉;肌内脂肪;大理石花纹;理化指标

摘要：

开发了一种快捷、准确的方法对肌内脂肪含量进行了测定。在Matlab操作平台下,应用计算机图像分析方法对大理石花纹含量的特征进行了提取;对与肌内脂肪含量相关性较强的理化指标,如:固体电导率、剪切力值、肌内干物质、灰分等进行了研究。并应用多元线性回归、非线性回归和神经网络等三种不同的数学方法,对肌内脂肪含量进行计算测定。其中,非线性回归模型正确率达到85%以上。

译名：

Mensurating Intramuscular Fat Content Based on Computer Image Analysis

作者：

WANG Xiao-dan1,SUN Yong-hai1,HU Tie-jun2,GUO Jian3,WANG Zhan-bo3,MA Xu1(1.School of Biological and Agricultural Engineering, Jilin University,Changchun 130022, China;2.Departmentof Quartermaster Engineering, The Quartermaster University of PLA, Changchun 130062, Ching;3.Technology Department, Jilin Hua Zheng Farming Development Co. Ltd., Changchun 136100, China)

关键词：

high quality pork;intramuscular fat content;marbling;physical and chemical indexes

摘要：

An effective and exact method was developed to evaluate intramuscular fat content. Marbling content feature wasgathered by image analysis with Matlab. Some physical and chemical indexes such as solid conductance rate, shear force, dry matter,ash etc were studied. The research showed that the indexes had high correlationship with intramuscular fat content. Those indexeswere used to predict intramuscular fat content by 3 different mathematical models, such as poly-linearity regression, non-linearity regression and artificial neural network. Among those 3 models, non-linearity regression model had highest veracity andits correct rate is above 85%.

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