家禽分割產(chǎn)品質(zhì)量分級(jí)技術(shù)的研究進(jìn)展

中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院 北京 100083

中國(guó)是禽肉生產(chǎn)和消費(fèi)大國(guó)，其中，肉雞生產(chǎn)量與消費(fèi)量居世界第2位，隨著我國(guó)肉雞規(guī)模化和產(chǎn)業(yè)化飼養(yǎng)水平的不斷提高，其生產(chǎn)和消費(fèi)水平呈持續(xù)增加趨勢(shì)[1]。消費(fèi)者越來(lái)越重視肉類(lèi)的安全、健康和質(zhì)量，對(duì)肉類(lèi)產(chǎn)品的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值、口感以及味道等都將提出更高要求[2]。當(dāng)前，家禽分割產(chǎn)品的消費(fèi)占禽肉產(chǎn)品消費(fèi)的主導(dǎo)地位，將家禽分割產(chǎn)品分級(jí)可以提高產(chǎn)品附加值、滿(mǎn)足多元化飲食消費(fèi)的市場(chǎng)需求，從而增加家禽加工企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。根據(jù)市場(chǎng)需求，提升我國(guó)家禽分割產(chǎn)品快速分級(jí)技術(shù)，形成禽肉產(chǎn)品梯次加工生產(chǎn)線(xiàn)將成為提高禽肉品質(zhì)的關(guān)鍵。

我國(guó)家禽分割產(chǎn)品有其各自的分級(jí)指標(biāo)[3，4]，例如：雞分割肉主要根據(jù)分割肉形態(tài)、肉色和分割肉脂肪沉積程度進(jìn)行分級(jí)；鴨腿主要根據(jù)鴨腿的肉塊是否完整，是否骨折，表皮是否有破損、異常色斑、殘留長(zhǎng)絨毛、可見(jiàn)異物等，并結(jié)合重量進(jìn)行分級(jí)；鴨翅主要根據(jù)全翅是否完整，是否骨折，表皮是否有破損、異常色斑、殘留長(zhǎng)絨毛、可見(jiàn)異物等，同時(shí)，結(jié)合重量進(jìn)行分級(jí)。

家禽分割產(chǎn)品分級(jí)方法主要有稱(chēng)重分級(jí)和質(zhì)量分級(jí)2種[5]，稱(chēng)重分級(jí)是根據(jù)宰后胴體或分割產(chǎn)品的重量進(jìn)行分級(jí)，國(guó)內(nèi)外對(duì)重量分級(jí)研究較早，目前稱(chēng)重分級(jí)技術(shù)和系統(tǒng)相對(duì)成熟并廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)線(xiàn)。

本文重點(diǎn)介紹國(guó)內(nèi)外家禽分割產(chǎn)品質(zhì)量分級(jí)技術(shù)的研究進(jìn)展。荷蘭Meyn、丹麥Linco公司在家禽分級(jí)方面處于領(lǐng)先地位，單線(xiàn)最大加工能力可達(dá)7 000只/h。Meyn公司開(kāi)發(fā)的家禽質(zhì)量分級(jí)系統(tǒng)，可依據(jù)家禽顏色快速分級(jí)；Linco公司生產(chǎn)的質(zhì)量分級(jí)系統(tǒng)采用4組攝像頭進(jìn)行拍攝，分級(jí)的同時(shí)統(tǒng)計(jì)羽毛殘留、表皮磨損、擦傷或骨折等缺陷。禽肉產(chǎn)品經(jīng)過(guò)系統(tǒng)評(píng)定、分級(jí)后被送入不同的加工通道，進(jìn)入相應(yīng)的加工工序，分級(jí)流程如圖1所示。

圖1 禽肉分級(jí)流程圖

目前，我國(guó)中小型家禽加工企業(yè)主要以人工、半自動(dòng)化為主，生產(chǎn)效率低于5 000只/h，存在勞動(dòng)效率低，勞動(dòng)力成本高，制約生產(chǎn)線(xiàn)產(chǎn)能；給產(chǎn)品帶來(lái)二次污染；受主觀(guān)因素影響導(dǎo)致分級(jí)結(jié)果不穩(wěn)定等問(wèn)題。因此，研發(fā)基于禽肉質(zhì)量的在線(xiàn)快速、精準(zhǔn)分級(jí)技術(shù)，對(duì)于提升我國(guó)家禽分割加工自動(dòng)化水平和衛(wèi)生安全水平具有重要意義。

1 肉品質(zhì)量無(wú)損檢測(cè)技術(shù)

無(wú)損檢測(cè)(也叫非破壞檢測(cè)和非接觸檢測(cè))可以提高產(chǎn)品分級(jí)速度和精準(zhǔn)度，最大限度地避免主觀(guān)因素的影響，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品等級(jí)評(píng)定的客觀(guān)性和一致性。目前，用于肉品的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)主要有近紅外光譜技術(shù)、超聲波技術(shù)、機(jī)器視覺(jué)技術(shù)、高光譜成像技術(shù)和嗅覺(jué)可視化技術(shù)等。以上幾種無(wú)損檢測(cè)技術(shù)在實(shí)驗(yàn)階段均取得了良好的效果，部分已應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)且分級(jí)準(zhǔn)確率高。

1.1 近紅外光譜技術(shù)

近紅外光譜技術(shù)可以定量分析并預(yù)測(cè)雞肉顏色值、pH值、雞肉化學(xué)成分(脂肪、蛋白質(zhì)及水分)，該技術(shù)在肉品動(dòng)物來(lái)源、雞肉產(chǎn)地溯源及質(zhì)量等級(jí)劃分的定性分析中展現(xiàn)出良好的實(shí)用性[6～8]，已被證明是一種檢測(cè)家禽、肉品等安全的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)。近紅外光譜技術(shù)通過(guò)可見(jiàn)/近紅外光照射家禽胴體或肉品表面，利用家禽胴體或肉品對(duì)各波長(zhǎng)的反射率作為分級(jí)參數(shù)對(duì)家禽胴體或肉品分級(jí)[9～18]。為了能夠在線(xiàn)區(qū)分家禽屠宰前是否健康，美國(guó)儀器與傳感器實(shí)驗(yàn)室、Beltsville農(nóng)業(yè)研究中心、美國(guó)農(nóng)業(yè)研究局和美國(guó)農(nóng)業(yè)部共同探究了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的家禽胴體分類(lèi)識(shí)別技術(shù)[9]。技術(shù)原理如圖2所示。光纖探頭2由光源出口、反射光接收裝置和特氟龍(Teflon)材料反光塊組成。鹵鎢光源9發(fā)出光，經(jīng)分叉光纖束3和光纖探頭2照射到家禽胴體和Teflon反光塊；光纖探頭的反射光接收裝置分別接收家禽胴體和反光塊反射的光，并通過(guò)光譜攝制儀、光二極管陣列檢測(cè)器和計(jì)算機(jī)等后續(xù)裝置得到家禽胴體反射的190個(gè)波長(zhǎng)的能量與反光塊反射的相應(yīng)波長(zhǎng)的能量比率。

將每個(gè)波長(zhǎng)反射比率作為一個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，形成190個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，25個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)，2個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過(guò)訓(xùn)練該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到190個(gè)波長(zhǎng)的反射率與家禽生病、未生病兩個(gè)等級(jí)間的函數(shù)關(guān)系，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該模型可達(dá)到94%以上的準(zhǔn)確率。

圖2 在線(xiàn)近紅外光電二極管列陣分光光度計(jì)系統(tǒng)1.掛拍 2.光纖探頭 3.分叉光纖束 4.光譜攝制儀 5.光二極管陣列檢測(cè)器 6.計(jì)算機(jī) 7.計(jì)算機(jī)接口卡 8.電燈電源 9.鹵鎢光源 10.家禽樣品

Juan Xing，Michael Ngadi[11](2007)等根據(jù)肉品外觀(guān)(顏色、視覺(jué)肌理等因素)研究了可見(jiàn)光譜在豬肉質(zhì)量分類(lèi)的應(yīng)用。該研究采集反射光的波長(zhǎng)在400～700nm范圍，波長(zhǎng)每增加10nm采集一個(gè)數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析，將新鮮豬肉和變蒼白豬肉區(qū)分的準(zhǔn)確率可達(dá)85%。M.Monroy, S. Prasher[12](2010)等利用光譜技術(shù)并將光譜細(xì)分，在波長(zhǎng)350～2 500nm范圍，波長(zhǎng)每增加1nm采集一個(gè)數(shù)據(jù)，利用逐步回歸分析選擇重要的波段對(duì)樣品分析，通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法將豬肉分成四個(gè)等級(jí)的正確率可達(dá)79%。Everton J. Santana , Bruna C. Geronimo[13](2014)等利用兩種模型研究可見(jiàn)/近紅外光譜技術(shù)在肉類(lèi)分級(jí)中的應(yīng)用，兩種模型分別為統(tǒng)計(jì)學(xué)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，研究結(jié)果表明，機(jī)器學(xué)習(xí)支持向量機(jī)模型明顯優(yōu)于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型。Yi Yang, Hong Zhuang[16](2018)等利用基于可見(jiàn)光/近紅外光譜的偏最小二乘回歸模型，將150個(gè)雞肉片正確分為三個(gè)質(zhì)量等級(jí)。研究選取了影響雞肉質(zhì)量的五個(gè)主成分，提出一種基于主成分評(píng)分的質(zhì)量等級(jí)分類(lèi)方法。用這種方法將150個(gè)雞肉片正確分為三個(gè)質(zhì)量等級(jí)校準(zhǔn)和預(yù)測(cè)集的分類(lèi)精度分別為85%和80%。

吉林大學(xué)謝新月[18](2013)在基于光譜特性肉品種類(lèi)及新鮮度識(shí)別方法研究中采用小波變換與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，首先，對(duì)牛肉、豬肉和雞肉三種肉品測(cè)量，獲得可見(jiàn)光區(qū)域內(nèi)的肉品原始光譜信號(hào)；隨后，對(duì)光譜信號(hào)進(jìn)行小波變換消除噪聲影響；最后，分析光譜特征，建立四級(jí)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)表明，肉品光譜信號(hào)經(jīng)小波預(yù)處理后，可達(dá)到消噪和平滑的目的，提高了識(shí)別的有效性和準(zhǔn)確性。

綜上所述，近紅外光譜技術(shù)在分析肉品的內(nèi)在質(zhì)量，如脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量，以及肉品顏色等方面呈現(xiàn)出較好的效果；分類(lèi)越少準(zhǔn)確率越高；對(duì)采集到的信號(hào)有效的去噪聲處理可以提高準(zhǔn)確率；如何提取有效特征是模型訓(xùn)練成功的關(guān)鍵；參數(shù)分析方面，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。目前，近紅外光譜技術(shù)多用于羊胴體的質(zhì)量檢測(cè)和分級(jí)，將該技術(shù)應(yīng)用于禽類(lèi)分割產(chǎn)品分級(jí)生產(chǎn)線(xiàn)中具有可行性。

1.2 超聲波技術(shù)

超聲波檢測(cè)技術(shù)是依據(jù)聲波在肉品中傳播時(shí)的反射、散射、透射、吸收，以及衰減系數(shù)、傳播速度、自身聲阻抗和固有頻率等特性，反映肉品與聲波相互作用時(shí)產(chǎn)生的特征信息,據(jù)此實(shí)現(xiàn)對(duì)肉品質(zhì)量的快速無(wú)損檢測(cè)[19]。研究表明，超聲波可以測(cè)量豬胴體背膘厚度和肌肉厚度，得到豬肉的瘦肉率，以瘦肉率為標(biāo)準(zhǔn)將胴體分級(jí)[5,20]。該裝置的示意如圖3所示，16個(gè)2.0MHZ的超聲波傳感器以25mm的間距嵌入到U型槽中。傳感器每5mm測(cè)定一個(gè)點(diǎn)，每個(gè)豬胴體大約可以測(cè)量3 200個(gè)點(diǎn)的背膘厚度和肌肉厚度，從而生成三維超聲圖像計(jì)算瘦肉率，并通過(guò)瘦肉率對(duì)豬胴體分級(jí)。

圖3 超聲波測(cè)量豬胴體瘦肉率裝置1.U型槽 2.超聲波傳感器

目前，超聲波技術(shù)主要應(yīng)用于豬胴體瘦肉率的檢測(cè)及質(zhì)量分級(jí)，在家禽類(lèi)產(chǎn)品中未見(jiàn)相關(guān)研究，超聲波技術(shù)是否適用于家禽產(chǎn)品質(zhì)量分級(jí)有待進(jìn)一步探究。

1.3 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，它通過(guò)光學(xué)成像傳感器代替人眼獲取被檢對(duì)象的圖像信息，利用圖像處理和模式識(shí)別算法模擬人的判別準(zhǔn)則去理解圖像，被認(rèn)為是一種有前景的食品質(zhì)量客觀(guān)評(píng)估方法[21]。

Titin Yulianti, Afri Yudamson[22](2017)等研究了基于顏色強(qiáng)度測(cè)量法的肉質(zhì)分類(lèi)技術(shù)，該研究通過(guò)測(cè)量牛肉圖像R、G和B通道的平均顏色強(qiáng)度百分比，區(qū)分新鮮與不新鮮的牛肉。經(jīng)特征提取分析得到R通道顏色強(qiáng)度百分比有明顯差異，新鮮牛肉的R通道強(qiáng)度平均值為56.38%～66.33%；不新鮮的牛肉R通道強(qiáng)度的平均值為37.76%～51.71%。

丁筱玲[23](2017)、吳玉紅[24](2016)等研究了基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的雞翅質(zhì)量預(yù)測(cè)，運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)采集140根雞翅的俯視和側(cè)視圖像建立圖像庫(kù)，并對(duì)庫(kù)中圖像灰度化、形態(tài)學(xué)運(yùn)算等處理；分別提取雞翅俯視圖和側(cè)視圖的面積、輪廓周長(zhǎng)、長(zhǎng)軸、短軸特征，采用相機(jī)標(biāo)定方法計(jì)算出實(shí)際各項(xiàng)特征值，分別建立雞翅實(shí)際質(zhì)量和樣本實(shí)際特征值之間的一元線(xiàn)性、冪指數(shù)及多元混合預(yù)測(cè)模型，應(yīng)用于雞翅質(zhì)量分級(jí)。

涂冬成[25](2011)在禽肉肉色、彈性和嫩度的圖像和激光誘導(dǎo)熒光無(wú)損檢測(cè)技術(shù)研究中以雞、鴨、鵝禽肉為研究對(duì)象，利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)提取禽肉的肉色特征參數(shù)，分別采用SVM(支持向量機(jī))和F-KNN(應(yīng)用模糊k-近鄰法)方法，研究結(jié)果表明：采用SVM(支持向量機(jī))方法建立的禽肉肉色分類(lèi)器對(duì)肉色分級(jí)比采用F-KNN(應(yīng)用模糊k-近鄰法)分類(lèi)器分別對(duì)雞、鴨、鵝禽肉色分級(jí)的檢測(cè)準(zhǔn)確率高。

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)可以通過(guò)RGB通道分析技術(shù)分析肉質(zhì)顏色和影響顏色的特征，如新鮮度、水分含量等，通過(guò)顏色將肉品分級(jí)；也可以提取圖像的面積、輪廓周長(zhǎng)等特征信息，將雞腿、雞翅等需要通過(guò)輪廓大小分級(jí)的產(chǎn)品分級(jí)。目前，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)主要應(yīng)用于牛胴體、家禽質(zhì)量分級(jí)生產(chǎn)線(xiàn)中，具有簡(jiǎn)單、快速、環(huán)保等優(yōu)點(diǎn)。

1.4 高光譜成像技術(shù)

近年來(lái)，高光譜成像技術(shù)在肉品質(zhì)量檢測(cè)和評(píng)價(jià)中的應(yīng)用成為研究熱點(diǎn)，該技術(shù)被廣泛應(yīng)用于食品安全與農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)中，并取得了較好的研究成果[26,27]。姜新華、薛河儒[28](2018)等研究基于高光譜的冷鮮羊肉新鮮度分級(jí)技術(shù)，以揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)值對(duì)冷鮮羊肉新鮮度等級(jí)進(jìn)行劃分，利用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別驗(yàn)證，將羊肉新鮮程度分為三個(gè)等級(jí)的識(shí)別準(zhǔn)確率為93.93%。范中建、朱榮光[29](2018)等同樣以揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)值對(duì)冷鮮羊肉新鮮度等級(jí)進(jìn)行劃分，通過(guò)建立Adaboost-BP模型，將羊肉新鮮程度分為三個(gè)等級(jí)的準(zhǔn)確率提高到94.44%。

高光譜成像技術(shù)融合了傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)成像技術(shù)和光譜技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，可以同時(shí)獲取被檢測(cè)物體的空間信息和光譜信息。由此可見(jiàn)，高光譜成像技術(shù)既可以像傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)一樣檢測(cè)物體的外觀(guān)質(zhì)量，又可以像光譜技術(shù)一樣檢測(cè)物體的內(nèi)在質(zhì)量和質(zhì)量安全，在禽類(lèi)分割產(chǎn)品分級(jí)中具有較高的研究?jī)r(jià)值。

1.5 嗅覺(jué)可視化技術(shù)

嗅覺(jué)可視化技術(shù)是一種氣體成像的新技術(shù)，利用敏感化合物(金屬卟啉、原卟啉和pH指示劑)做顯色劑，與受測(cè)物質(zhì)揮發(fā)性氣體發(fā)生顯色反應(yīng)，通過(guò)顯色劑的顯色情況，判斷氣體的濃度變化。肉類(lèi)變質(zhì)的一個(gè)主要原因是優(yōu)勢(shì)腐敗菌利用豬肉中的蛋白質(zhì)、碳水化合物、脂肪等營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)進(jìn)行自身代謝，產(chǎn)生代謝產(chǎn)物如硫化物、胺類(lèi)等，變質(zhì)過(guò)程中伴隨著豬肉氣味和pH值的變化。因此，可以通過(guò)微生物計(jì)數(shù)來(lái)判斷豬肉的新鮮程度。

趙杰文[30](2013)等以卟啉和pH指示劑作為嗅覺(jué)可視化傳感器陣列的氣敏材料，通過(guò)檢測(cè)接種優(yōu)勢(shì)致腐菌的豬肉樣本，在特定溫度和時(shí)間反應(yīng)前后的圖像信息，成功檢測(cè)豬肉中的優(yōu)勢(shì)致腐菌和新鮮度。黃星奕[31](2011)等利用嗅覺(jué)可視化技術(shù)對(duì)豬肉新鮮度等級(jí)進(jìn)行評(píng)判，通過(guò)提取豬肉的揮發(fā)性氣體與可視化傳感器陣列進(jìn)行反應(yīng)，用圖像處理技術(shù)分析反應(yīng)前后傳感器陣列的顏色變化，獲取反映新鮮度的氣味特征信息。通過(guò)主成分分析，選取前10個(gè)主成分作為建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，構(gòu)建豬肉新鮮度等級(jí)判別模型，模型的預(yù)測(cè)正確率為84.62%。電子鼻(即氣味掃描儀)能識(shí)別并檢測(cè)復(fù)雜的嗅味和揮發(fā)性成分，具有響應(yīng)時(shí)間短、檢測(cè)速度快、測(cè)定范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，目前該技術(shù)已應(yīng)用于家禽分級(jí)生產(chǎn)線(xiàn)中且分級(jí)效果較好。

綜上所述，近紅外光譜技術(shù)分析肉品的內(nèi)在質(zhì)量，如蛋白質(zhì)、脂肪含量、含水率等方面效果顯著；機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在分析肉品的外觀(guān)質(zhì)量，如顏色、輪廓等方面效果顯著；高光譜技術(shù)可以同時(shí)獲取被檢測(cè)物體的空間信息和光譜信息，對(duì)于綜合評(píng)定肉質(zhì)有較高的研究?jī)r(jià)值；嗅覺(jué)可視化技術(shù)可以通過(guò)檢測(cè)肉品的氣味來(lái)判斷微生物的多少進(jìn)而判斷肉質(zhì)的新鮮程度。

2 基于質(zhì)量的家禽分割產(chǎn)品自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)的應(yīng)用

基于質(zhì)量的家禽分割產(chǎn)品自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)主要由信號(hào)采集設(shè)備、中央控制系統(tǒng)和執(zhí)行機(jī)構(gòu)組成。其中，信號(hào)采集設(shè)備采集產(chǎn)品的特征信號(hào)；中央控制系統(tǒng)分析處理采集的信號(hào)得到分級(jí)結(jié)果，同時(shí)根據(jù)分級(jí)結(jié)果產(chǎn)生控制信號(hào)；執(zhí)行機(jī)構(gòu)接收控制信號(hào)并執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作，將家禽產(chǎn)品有效分級(jí)。

圖4為Meyn公司開(kāi)發(fā)的雞爪識(shí)別、分級(jí)系統(tǒng)原理圖。其中，7高速攝像機(jī)為信號(hào)采集設(shè)備，其作用是采集雞爪的圖像信息；9計(jì)算機(jī)為中央控制系統(tǒng)，其作用是分析并處理高速攝像機(jī)采集的圖像信息，根據(jù)圖像中雞爪的顏色和足墊損傷的大小分級(jí)并產(chǎn)生控制信號(hào)；其余機(jī)械裝置為執(zhí)行機(jī)構(gòu)，其作用是運(yùn)輸雞爪并根據(jù)控制信號(hào)將不同等級(jí)的雞爪輸送到相應(yīng)的加工通道，進(jìn)入下一步加工工序。

圖4 雞爪分級(jí)生產(chǎn)線(xiàn)原理圖1.雞胴體輸送線(xiàn) 2.雞爪輸送線(xiàn) 3.切爪機(jī) 4.內(nèi)臟輸送線(xiàn) 5.胴體儲(chǔ)藏箱 6.雞爪擺正裝置 7.高速攝像機(jī) 8.卸爪裝置 9.計(jì)算機(jī) 10.計(jì)數(shù)器

3 結(jié)束語(yǔ)

根據(jù)我國(guó)家禽分割產(chǎn)品的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，家禽分割產(chǎn)品的等級(jí)一般根據(jù)產(chǎn)品的顏色、輪廓、是否破損、水分、脂肪、新鮮程度和重量等多方面判斷。充分發(fā)揮無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，在現(xiàn)有肉品質(zhì)量分級(jí)技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上，依據(jù)家禽分割產(chǎn)品分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，分析借鑒國(guó)外快速分級(jí)技術(shù)，結(jié)合我國(guó)家禽分割產(chǎn)品的分級(jí)現(xiàn)狀及市場(chǎng)需求，優(yōu)化家禽分割產(chǎn)品分級(jí)方案，擬采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)與近紅外光譜技術(shù)、嗅覺(jué)技術(shù)、稱(chēng)重分級(jí)技術(shù)相結(jié)合的分級(jí)方法。通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)快速檢測(cè)家禽分割產(chǎn)品的外形輪廓、表面顏色、是否存在破損等；通過(guò)近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)家禽分割產(chǎn)品的水分、脂肪等；通過(guò)氣味掃描儀識(shí)別家禽分割產(chǎn)品的新鮮程度；通過(guò)快速稱(chēng)重分級(jí)將家禽產(chǎn)品按照不同規(guī)格、重量分級(jí)。以上四種快速無(wú)損檢測(cè)分級(jí)技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)家禽分割產(chǎn)品的在線(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)、識(shí)別分析、快速稱(chēng)重和自動(dòng)分級(jí)。以低成本、快速、精準(zhǔn)為主要目標(biāo)，探究滿(mǎn)足國(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求的自動(dòng)化、智能化、精準(zhǔn)化的家禽分割產(chǎn)品質(zhì)量分級(jí)技術(shù)、系統(tǒng)和設(shè)備，提升我國(guó)家禽分割加工自動(dòng)化技術(shù)水平，對(duì)促進(jìn)我國(guó)國(guó)產(chǎn)自動(dòng)化屠宰加工設(shè)備向高速、智能化、集成化方向發(fā)展具有重要的引領(lǐng)和促進(jìn)作用。此外，進(jìn)一步優(yōu)化家禽分割產(chǎn)品行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范家禽產(chǎn)品市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)優(yōu)價(jià)，對(duì)于促進(jìn)我國(guó)家禽產(chǎn)業(yè)良性循環(huán)具有重要意義。