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

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)濟效益。

當前，國內(nèi)外畜禽智能化加工過程中，主要應(yīng)用機器視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、紅外光檢測、虛擬仿真和智能控制等技術(shù)，以實現(xiàn)具有自動分割、在線分級、故障診斷與遠程監(jiān)控等功能的集成化智能檢測與控制。

機器視覺技術(shù)

表面污染物檢測

機器視覺檢測系統(tǒng)是通過圖像獲取設(shè)備將目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，通過圖像處理系統(tǒng)得到目標的形態(tài)信息，根據(jù)像素信息運算獲取目標特征進而得到相應(yīng)的參數(shù)。在畜禽加工過程中，機器視覺主要被用來進行目標檢測與顏色識別，以實現(xiàn)對胴體的精準定位與品質(zhì)檢測。

1. 機器視覺胴體分割定位技術(shù)

在畜胴體分割中，國外大多采用激光掃描技術(shù)，澳大利亞Craig Mostyn公司在自動切割系統(tǒng)中通過激光對豬胴體掃描獲得三維外形和骨骼結(jié)構(gòu)，驅(qū)使機器人進行胴體分割。澳大利亞CSRO實驗室引入視覺圖像系統(tǒng)進行定位，設(shè)計了頭部肉類分割設(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)心坐標及各切分割處位置。

國內(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行定位，實現(xiàn)了家禽凈膛的工序，其輪廓質(zhì)心、膛口中心坐標重復(fù)定位精度分別為±1.6像素、±1.52像素。

2. 機器視覺肉質(zhì)分級技術(shù)

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

20世紀80年代，丹麥開始利用視覺圖像分析技術(shù)對牛肉進行分級，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，國外有研究采用機器視覺檢測技術(shù)對牛肉產(chǎn)品進行分級量化研究，將肌肉和脂肪進行區(qū)分，通過布爾運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研究方面，有學(xué)者通過在預(yù)測模型中加入圖像紋理參數(shù)，可提高模型預(yù)測能力，結(jié)果表明圖像紋理特征可準確預(yù)測牛肉新鮮度。而采用RGB和Lab色彩紋理可成功預(yù)測顏色和牛肉大理石花紋等級。

國內(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，以達到對胴體相關(guān)檢測指標進行評定。

在對禽肉分級中，機器視覺主要通過顏色、外形輪廓對禽肉質(zhì)量進行判定。

光譜檢測分析技術(shù)

X射線掃描雞胴體及雞胴體CT圖像

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

20世紀90年代初，有學(xué)者提出可以利用多光譜技術(shù)對雞胴體表面進行檢測，可以檢測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牛肉大理石紋進行檢測，具有較高的分割精度。隨著高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測方面的應(yīng)用，研究人員在檢測胴體表面污染物方面取得了研究進展。

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

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

國內(nèi)有學(xué)者提出一種通過機器視覺在線采集圖像特征并快速識別的方法，實現(xiàn)雞胴體表面污染物的在線檢測，檢測正確率為90.5%，但污染點的位置和污染物水分稀釋會降低污染物的可識別度，進而影響檢測質(zhì)量。

近紅外光譜（NIR）技術(shù)是發(fā)展相對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，能實現(xiàn)生鮮肉快速、在線、準確無損檢測，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)檢測的特征指標分析。

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

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

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

國內(nèi)外學(xué)者進行了大量的研究，有專家利用近紅外光譜（NIRS）、計算機視覺（CV）和電子鼻（E-nose）技術(shù)3種技術(shù)融合，檢測豬肉中TVB-N含量，建立數(shù)據(jù)庫，預(yù)測結(jié)果表明，3種技術(shù)融合優(yōu)于單一技術(shù)的判定準確率。

國內(nèi)也有學(xué)者基于機器視覺與近紅外光譜檢測技術(shù)對牛肉新鮮度進行評價，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判模型，預(yù)測準確率達98.31%。

X射線掃描和CT成像技術(shù)

超聲波檢測豬脂肪厚度模型

X射線斷層技術(shù)可以實現(xiàn)對胴體3個主要組分的檢測：瘦肉、肥肉、骨，這一技術(shù)可以用來虛擬分割胴體以進行分級。法國學(xué)者采用X射線斷層掃描技術(shù)，實現(xiàn)了對瘦肉、肥肉、骨3個組分的檢測。

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

隨著試驗研究的進行，X射線掃描技術(shù)開始應(yīng)用于實際檢測，有學(xué)者利用CT成像技術(shù)對三黃雞胴體進行掃描以獲得其物理特征，確定雞胴體主要器官的相對位置，為機械手摘取提供引導(dǎo)，為自動凈膛裝置的設(shè)計提供數(shù)據(jù)。

超聲波掃描成像技術(shù)

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

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

國內(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)測方法。還有學(xué)者利用超聲波活體檢測技術(shù)，建立了羊活體預(yù)測模型，可預(yù)測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)測模型。

在禽肉檢測方面，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，可通過超聲波測定肉鴨胸肌厚度、皮脂厚度，預(yù)估鴨肉生產(chǎn)性能。國外有學(xué)者通過對鴨活體進行檢測預(yù)測其產(chǎn)肉性能。也有專家通過超聲波檢測剔骨雞胸肉中的碎骨，提高雞胸肉的品質(zhì)。

發(fā)展趨勢

信息化、智能化技術(shù)的發(fā)展和滲透應(yīng)用，對畜禽加工行業(yè)將是一次變革性創(chuàng)新，不僅會促進畜禽加工領(lǐng)域的發(fā)展，更會實現(xiàn)畜禽產(chǎn)業(yè)的全面進步。

比如近紅外光分析技術(shù)可用化學(xué)成分的檢測，多光譜和高光譜技術(shù)可同時對肉品的內(nèi)外品質(zhì)進行檢測，機器視覺圖像技術(shù)可對顏色、肌肉脂肪含量、紋理等信息進行分級，但目前仍停留在實驗研究階段，要進一步加強檢測方法、模型及儀器設(shè)備的研發(fā)，在生產(chǎn)過程中實現(xiàn)在線快速準確檢測。

在肉品檢測方面，多測量結(jié)果融合分析是發(fā)展方向，應(yīng)根據(jù)需要，結(jié)合多種檢測方法，通過不同的評價機制與指標對檢測目標進行綜合評價。單一的檢測手段往往不能對肉品品質(zhì)進行理想且全面的檢測，需要將技術(shù)融合與集成，通過信息互補提高品質(zhì)檢測精度與擴大監(jiān)測范圍，使評價機制具有很好的穩(wěn)定性、綜合度。

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

原標題：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