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牛ロース芯への新適応二値化処理を用いた画像解析によるBMSの判定

机译:用新的自适应二值化处理对牛下芯的图像分析确定BMS

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摘要

従来の画像解析ではロース芯内の肉色の濃淡により二値化に失敗し脂肪面積割合を過小評価する場合があった.本研究では,より高精度な新手法による画像解析を用いたBMS判定を目的とした.2017年 1月から12月に北海道内の枝肉市場に上場された黒毛和種,乳用種,交雑種2.508頭の格付BMSおよび新 適応二値化処理(新手法)による画像解析形質を用いた.脂肪面積割合,あらさ指数および新細かさ指数の 組み合わせごとに格付BMSの平均値を求め,最大あらさ指数および口一ス芯面積によって条件付きの補正 を行うことでBMSを判定した.新手法を用いることで,従来法より適切に脂肪交雑を認識でき(58.0— 69.0%),推定BMSと格付BMSとの差が±1以内の割合は96.5%と高い値を示した.黒毛和種,交雑種 および乳用種における±1以内割合は,それぞれ95.9, 99.5および100%となった.
机译:在传统的图像分析中,由于松散芯中的肉颜色的阴影,二值化失效,并且脂肪面积比可以低估。在本研究中,使用更准确的新方法使用图像分析来确定目的。图像分析黑色鞘翅类物种,牛奶物种,双螺纹2.508头BMS和新的自适应二值化加工(新方法)的黑发,守护守护程序种类,增生和新的自适应二值化处理(新方法)被使用。平均值确定额定BMS的脂肪面积比,粗指数和新批量图索引的每个组合,并且通过通过最大程度指数和嘴芯区域进行条件校正来确定BMS。通过使用新方法,它可以从常规方法(58.0-69.0%)中适当地识别脂肪杂交,估计的BMS与评级BMS的比率为评级BMS的比例显示出96.5%的高值。日语±1的黑发部分或杂交和牛奶物种分别为95.9,99.5和100%。

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