تحلیل رنگ بافت عضلانی و چربی گاو با روشهای مبتنی بر بینایی ماشین: یک بررسی جامع

کیفیت گوشت گاو به ویژه رنگ بافت عضلانی و چربی نقشی حیاتی در پذیرش مصرف کننده و ارزش اقتصادی محصول ایفا می کند. روش های سنتی، ارزیابی که بر قضاوت ذهنی انسانی استوارند، با محدودیت هایی نظیر عدم دقت ذهنی بودن و تکرارپذیری پایین روبرو بوده اند. این مقاله، پیشرفت های اخیر در به کارگیری فناوری های بینایی ماشین و هوش مصنوعی را برای ارزیابی عینی و غیر مخرب رنگ گوشت گاو بررسی می کند. در این پژوهش مروری سیستم ها و الگوریتم های مورد استفاده در مطالعات پیشگام، از جمله روش های مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان، SVM با دقت ۹۷.۴ برای طبقه بندی رنگ چربی و تحلیل همبستگی با ضریب ۰.۹۳۹ = r برای رنگ بافت عضلانی مورد تحلیل قرار گرفته اند. همچنین، این مقاله به واکاوی جزئیات فنی روش ها مانند استفاده از فضاهای رنگی *L*a*b و HSI و الگوریتم های پردازش تصویر برای تقسیم بندی بافت ها، می پردازد. تحلیل انتقادی نقاط قوت و ضعف، و شناسایی خلاهای تحقیقاتی نیز بخش مهمی از این پژوهش است. در نهایت روندهای آتی این حوزه از جمله تسلط فزاینده یادگیری عمیق، لزوم ادغام داده های چندحسی و توسعه سیستم های بلادرنگ و پایدار برای محیط های صنعتی ترسیم می شود. این رویکرد به ارائه یک چارچوب جامع برای درک تحولات این حوزه و هدایت تحقیقات آینده کمک شایانی می کند. این چکیده خلاصه ای از پژوهش های صورت گرفته است که نشان می دهد بینایی ماشین می تواند جایگزینی موثر برای روش های ارزیابی سنتی باشد و به بهبود استانداردسازی و اتوماسیون در صنعت گوشت کمک کند.

کلیدواژه ها:

رنگ گوشت گاو و چربی ، ارزیابی غیر مخرب کیفیت ، بینایی ماشین ، یادگیری ماشین ، تصویربرداری فراطیفی