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　　畜禽如何實(shí)現(xiàn)智能化加工，技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)怎樣？

智能化加工裝備與技術(shù)代表著生產(chǎn)力，是提高生產(chǎn)效率、轉(zhuǎn)變發(fā)展方式的物質(zhì)基礎(chǔ)，智能化裝備技術(shù)在畜禽加工過程中的應(yīng)用，除了保證穩(wěn)定、可靠的生產(chǎn)過程，還有顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外畜禽智能化加工過程中，主要應(yīng)用機(jī)器視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、紅外光檢測(cè)、虛擬仿真和智能控制等技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)具有自動(dòng)分割、在線分級(jí)、故障診斷與遠(yuǎn)程監(jiān)控等功能的集成化智能檢測(cè)與控制。

機(jī)器視覺技術(shù)

表面污染物檢測(cè)

機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)是通過圖像獲取設(shè)備將目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，通過圖像處理系統(tǒng)得到目標(biāo)的形態(tài)信息，根據(jù)像素信息運(yùn)算獲取目標(biāo)特征進(jìn)而得到相應(yīng)的參數(shù)。在畜禽加工過程中，機(jī)器視覺主要被用來進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與顏色識(shí)別，以實(shí)現(xiàn)對(duì)胴體的精準(zhǔn)定位與品質(zhì)檢測(cè)。

1. 機(jī)器視覺胴體分割定位技術(shù)

在畜胴體分割中，國(guó)外大多采用激光掃描技術(shù)，澳大利亞Craig Mostyn公司在自動(dòng)切割系統(tǒng)中通過激光對(duì)豬胴體掃描獲得三維外形和骨骼結(jié)構(gòu)，驅(qū)使機(jī)器人進(jìn)行胴體分割。澳大利亞CSRO實(shí)驗(yàn)室引入視覺圖像系統(tǒng)進(jìn)行定位，設(shè)計(jì)了頭部肉類分割設(shè)備，提高了肉產(chǎn)出量。

在家禽胴體分割中，主要依靠機(jī)器視覺定位技術(shù)，通過在線采集圖像獲取胴體外形輪廓質(zhì)心坐標(biāo)及各切分割處位置。

國(guó)內(nèi)有研究采用尋找家禽胴體外形輪廓質(zhì)心及膛口中心的方式進(jìn)行定位，實(shí)現(xiàn)了家禽凈膛的工序，其輪廓質(zhì)心、膛口中心坐標(biāo)重復(fù)定位精度分別為±1.6像素、±1.52像素。

2. 機(jī)器視覺肉質(zhì)分級(jí)技術(shù)

機(jī)器視覺技術(shù)在肉品分級(jí)中主要應(yīng)用于大理石花紋、脂肪含量、肉顏色和嫩度等關(guān)鍵指標(biāo)檢測(cè)。

20世紀(jì)80年代，丹麥開始利用視覺圖像分析技術(shù)對(duì)牛肉進(jìn)行分級(jí)，分別在燈光和臨界光條件下拍攝圖像，通過圖像比較分析消除臨界光影響，從圖像中獲得牛胴體輪廓信息。

1991年，國(guó)外有研究采用機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)對(duì)牛肉產(chǎn)品進(jìn)行分級(jí)量化研究，將肌肉和脂肪進(jìn)行區(qū)分，通過布爾運(yùn)算模型來描述大理石花紋的空間分布，并且提出僅根據(jù)可見的總脂肪面積來區(qū)分不同種類的大理石紋，但效果不理想。

在大理石紋和牛肉顏色等級(jí)研究方面，有學(xué)者通過在預(yù)測(cè)模型中加入圖像紋理參數(shù)，可提高模型預(yù)測(cè)能力，結(jié)果表明圖像紋理特征可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)牛肉新鮮度。而采用RGB和Lab色彩紋理可成功預(yù)測(cè)顏色和牛肉大理石花紋等級(jí)。

國(guó)內(nèi)也有不少學(xué)者，基于視覺圖像技術(shù)，通過分割提取邊緣輪廓，以達(dá)到對(duì)胴體相關(guān)檢測(cè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)定。

在對(duì)禽肉分級(jí)中，機(jī)器視覺主要通過顏色、外形輪廓對(duì)禽肉質(zhì)量進(jìn)行判定。

光譜檢測(cè)分析技術(shù)

X射線掃描雞胴體及雞胴體CT圖像

光譜分析技術(shù)集成了光譜測(cè)量技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù)和基礎(chǔ)測(cè)試技術(shù)，通過選擇合適的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，將樣品光譜信息和指標(biāo)參考值相關(guān)聯(lián)，構(gòu)建高精度、高穩(wěn)定性的數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)位置樣品參考值，具有無損、快捷和環(huán)保的特點(diǎn)。

20世紀(jì)90年代初，有學(xué)者提出可以利用多光譜技術(shù)對(duì)雞胴體表面進(jìn)行檢測(cè)，可以檢測(cè)出雞胴體表面皮膚病。之后，有學(xué)者提出利用高光譜圖像對(duì)牛肉大理石紋進(jìn)行檢測(cè)，具有較高的分割精度。隨著高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)方面的應(yīng)用，研究人員在檢測(cè)胴體表面污染物方面取得了研究進(jìn)展。

雖然高光譜圖像技術(shù)可較準(zhǔn)確地檢測(cè)，但由于檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)，無法很好地應(yīng)用于在線生產(chǎn)中。

隨著光譜檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展，線掃描高光譜技術(shù)和可見近紅外檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于雞胴體表面污染物在線檢測(cè)，但線掃描高光譜成像設(shè)備由于價(jià)格昂貴，國(guó)內(nèi)大多數(shù)企業(yè)仍采用人工目測(cè)的方式。

國(guó)內(nèi)有學(xué)者提出一種通過機(jī)器視覺在線采集圖像特征并快速識(shí)別的方法，實(shí)現(xiàn)雞胴體表面污染物的在線檢測(cè)，檢測(cè)正確率為90.5%，但污染點(diǎn)的位置和污染物水分稀釋會(huì)降低污染物的可識(shí)別度，進(jìn)而影響檢測(cè)質(zhì)量。

近紅外光譜（NIR）技術(shù)是發(fā)展相對(duì)較為成熟的光譜分析技術(shù)之一，在肉品行業(yè)中已得到廣泛應(yīng)用，能實(shí)現(xiàn)生鮮肉快速、在線、準(zhǔn)確無損檢測(cè)，是各類生鮮肉品質(zhì)安全分析的重要技術(shù)之一。

近紅外光譜在肉質(zhì)檢測(cè)方面主要用于肉品物理屬性、化學(xué)組分和有害物質(zhì)等肉類品質(zhì)檢測(cè)的特征指標(biāo)分析。

多傳感器融合技術(shù)

基于融合技術(shù)的豬肉TVB-N含量檢測(cè)

在肉品檢測(cè)中，單一檢測(cè)技術(shù)往往出現(xiàn)指標(biāo)信息不足、檢測(cè)方法局限性、應(yīng)用范圍小等問題，研究人員通過對(duì)比研究發(fā)現(xiàn)，通過多源信息融合建立的肉品分級(jí)預(yù)測(cè)模型精確度更高。

研究人員提出了基于近紅外光譜與機(jī)器視覺等技術(shù)檢測(cè)肉類品質(zhì)的分析方法，近紅外光譜分析可定量檢測(cè)肉制品pH值、肌內(nèi)脂肪、蛋白質(zhì)、TVB-N（揮發(fā)性鹽堿基氮）等指標(biāo)，機(jī)器視覺可檢測(cè)顏色、紋理等物理特征，并且可以實(shí)現(xiàn)快速便捷的無損檢測(cè)，適合應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的研究，有專家利用近紅外光譜（NIRS）、計(jì)算機(jī)視覺（CV）和電子鼻（E-nose）技術(shù)3種技術(shù)融合，檢測(cè)豬肉中TVB-N含量，建立數(shù)據(jù)庫(kù)，預(yù)測(cè)結(jié)果表明，3種技術(shù)融合優(yōu)于單一技術(shù)的判定準(zhǔn)確率。

國(guó)內(nèi)也有學(xué)者基于機(jī)器視覺與近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)對(duì)牛肉新鮮度進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過主成分分析將特征層信息融合，建立了牛肉新鮮度的評(píng)判模型，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)98.31%。

X射線掃描和CT成像技術(shù)

超聲波檢測(cè)豬脂肪厚度模型

X射線斷層技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)胴體3個(gè)主要組分的檢測(cè)：瘦肉、肥肉、骨，這一技術(shù)可以用來虛擬分割胴體以進(jìn)行分級(jí)。法國(guó)學(xué)者采用X射線斷層掃描技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)瘦肉、肥肉、骨3個(gè)組分的檢測(cè)。

歐洲科學(xué)家致力于研究建立一個(gè)歐洲的瘦肉率掃描參考技術(shù)用于肉類分級(jí)。X射線掃描技術(shù)根據(jù)肌肉緊密程度的測(cè)量，對(duì)火腿不同切面的成像研究獲得了理想的試驗(yàn)結(jié)果，可在加工結(jié)束前對(duì)火腿質(zhì)量進(jìn)行評(píng)定。

隨著試驗(yàn)研究的進(jìn)行，X射線掃描技術(shù)開始應(yīng)用于實(shí)際檢測(cè)，有學(xué)者利用CT成像技術(shù)對(duì)三黃雞胴體進(jìn)行掃描以獲得其物理特征，確定雞胴體主要器官的相對(duì)位置，為機(jī)械手摘取提供引導(dǎo)，為自動(dòng)凈膛裝置的設(shè)計(jì)提供數(shù)據(jù)。

超聲波掃描成像技術(shù)

超聲波檢測(cè)屬于無損檢測(cè)，可在保證動(dòng)物軀體完整的情況下迅速測(cè)量機(jī)體組分，并提供直觀圖像結(jié)果。其不需要刺進(jìn)胴體內(nèi)部對(duì)肉本身進(jìn)行損壞，可利用超聲波的穿透性獲取反射信息，對(duì)胴體脂肪層厚度進(jìn)行推算。

在畜肉檢測(cè)方面，國(guó)外有學(xué)者利用超聲波檢測(cè)技術(shù)建立了背膘厚和大理石紋評(píng)定預(yù)測(cè)模型，結(jié)果顯示應(yīng)用超聲波檢測(cè)技術(shù)預(yù)測(cè)屠宰后胴體性狀是可行的。也有分別采用CVT-2、UltraFom 300和AutoFom超聲波檢測(cè)儀對(duì)生豬出肉率和質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，并設(shè)計(jì)了對(duì)豬胴體的大理石花紋和肌內(nèi)脂肪的實(shí)時(shí)超聲波在線檢測(cè)系統(tǒng)，但檢測(cè)效果并不理想。

國(guó)內(nèi)有學(xué)者通過超聲波掃描從圖像中獲得不同組織的特征參數(shù)，建立了豬肉組織結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法。還有學(xué)者利用超聲波活體檢測(cè)技術(shù)，建立了羊活體預(yù)測(cè)模型，可預(yù)測(cè)宰后背膘厚度和眼肌面積?；蚶镁€性回歸方法，通過背膘厚和眼肌面積數(shù)據(jù)建立肉質(zhì)形狀的預(yù)測(cè)模型。

在禽肉檢測(cè)方面，研究表明家禽的胸肌厚度與胸肌重、胸肌率之間存在高度相關(guān)性，可通過超聲波測(cè)定肉鴨胸肌厚度、皮脂厚度，預(yù)估鴨肉生產(chǎn)性能。國(guó)外有學(xué)者通過對(duì)鴨活體進(jìn)行檢測(cè)預(yù)測(cè)其產(chǎn)肉性能。也有專家通過超聲波檢測(cè)剔骨雞胸肉中的碎骨，提高雞胸肉的品質(zhì)。

發(fā)展趨勢(shì)

信息化、智能化技術(shù)的發(fā)展和滲透應(yīng)用，對(duì)畜禽加工行業(yè)將是一次變革性創(chuàng)新，不僅會(huì)促進(jìn)畜禽加工領(lǐng)域的發(fā)展，更會(huì)實(shí)現(xiàn)畜禽產(chǎn)業(yè)的全面進(jìn)步。

比如近紅外光分析技術(shù)可用化學(xué)成分的檢測(cè)，多光譜和高光譜技術(shù)可同時(shí)對(duì)肉品的內(nèi)外品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)，機(jī)器視覺圖像技術(shù)可對(duì)顏色、肌肉脂肪含量、紋理等信息進(jìn)行分級(jí)，但目前仍停留在實(shí)驗(yàn)研究階段，要進(jìn)一步加強(qiáng)檢測(cè)方法、模型及儀器設(shè)備的研發(fā)，在生產(chǎn)過程中實(shí)現(xiàn)在線快速準(zhǔn)確檢測(cè)。

在肉品檢測(cè)方面，多測(cè)量結(jié)果融合分析是發(fā)展方向，應(yīng)根據(jù)需要，結(jié)合多種檢測(cè)方法，通過不同的評(píng)價(jià)機(jī)制與指標(biāo)對(duì)檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。單一的檢測(cè)手段往往不能對(duì)肉品品質(zhì)進(jìn)行理想且全面的檢測(cè)，需要將技術(shù)融合與集成，通過信息互補(bǔ)提高品質(zhì)檢測(cè)精度與擴(kuò)大監(jiān)測(cè)范圍，使評(píng)價(jià)機(jī)制具有很好的穩(wěn)定性、綜合度。

文章來源：2019年7期《農(nóng)業(yè)工程》（中國(guó)科技核心期刊）

原標(biāo)題：面向畜禽加工的智能化裝備與技術(shù)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)