论文部分内容阅读
本文针对我国牛肉生产存在的分级技术落后的问题,比较国外肉类行业发展的成功经验和我国肉类行业发展的实际情况,对我国已经引进的牛肉影像分级设备(CSB-FuzzyMeater)的精确性和适用性进行研究,来提高我国牛肉的分级技术。本研究内容共分为四部分。研究的第一部分首先调查了CSB-FuzzyMeater的基本原理及操作流程,调查对象包括CSB-FuzzyMeater的硬件主要组成及其工作原理、CSB-FuzzyMeater分级程序和企业ERP程序的工作流程、背脊部切块的分割流程以及机器分级流程、外脊和眼肉的分级流程。调查结果表明CSB-FuzzyMeater主要由工业计算机、摄像头、电子秤等兼容配件组成,是整个企业管理系统中的一部分,主要用来完成背脊部切块的分级和切块产品信息的管理,它与热胴体评价系统、冷胴体评价系统相比更面向切块产品。第二部分包含了3个试验,分别对CSB-FuzzyMeater检测大理石花纹的精确性、位置因素对CSB-FuzzyMeater检测大理石花纹数量的影响以及抑制眼肉表面反光对于测得的大理石花纹数量的影响进行了研究。结果表明CSB-FuzzyMeater所存在的系统误差对于不同的外脊群影响差异基本相同,差异不显著(p＞0.05),CSB-FuzzyMeater评价大理石花纹数量的精确性较高。另外,位置因素可以影响机器测得的大理石花纹数量,测得的大理石花纹数量随位置点变化的规律与照度随位置点变化的规律相似,各个外脊群均是在中间位置花纹数量最低,由中间向两边逐渐升高。研究还发现眼肌切面产生的反光可以影响测得的大理石花纹数量,切面的不平整性是产生反光的根本原因,光照通过切面的不平整性来产生反光从而影响CSB-FuzzyMeater的分级效果。第三部分首先对CSB-FuzzyMeater的外脊分级标准进行研究,结果表明CSB-FuzzyMeater的外脊的分级标准很有可能是一个同时参考了重量和花纹数量的标准。再对CSB-FuzzyMeater的分级结果与人工分级的吻合度进行研究,通过对416块外脊分级,结果表明CSB-FuzzyMeater与人工分级的总体吻合程度为0.7284。第四部分对该企业的总共618头商品牛的外脊的眼肌切面特征进行了调查,结果表明高低等级的外脊/眼肉数量比重极不均衡,所占有的比例由F级到SS级依次减小,F级所占的比重最大,为47.53%,SS等级所占的比重最小,为0.68%。调查的结果以我国《牛肉质量分级》标准评定,在大理石花纹面积方面上,绝大部分的外脊的花纹面积没有达到“少量”标准。在大理石花纹面积百分比方面上,绝大部分的外脊在第3等级以及第3等级以下。本试验还对眼肌面积和背膘平均厚度进了调查,调查结果表明总体眼肌面积分布接近于正态分布,屠宰肉牛的眼肌面积平均是(60.71±12.033cm),眼肌面积在50cm~2～70cm~2之间的分布最多(占61.69%),另外,A、B、S、SS等级的背膘平均厚度总体上也呈正态分布,0.28cm～0.85cm之间的分布最多(占82.28%)。