基于點云變形分析的羊胴體最佳宰后成熟時間確定方法

張一馳，王樹才*，郝廣釗，趙世達(dá)，孫勝斌

(1. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，武漢 430070；2. 青島建華食品機(jī)械制造有限公司，青島 266300)

宰后成熟過程，又稱排酸處理，是羊胴體屠宰加工過程中的一個重要環(huán)節(jié)。在常規(guī)屠宰流程之后，需要將胴體靜置于4 ℃的恒溫環(huán)境中一段時間再進(jìn)行進(jìn)一步的分解，只有在該時間合適的情況下，肉中部分酶的活性和微生物的生長繁殖被較好抑制的同時羊肉品質(zhì)也能達(dá)到最佳[1-4]，因此確定胴體最佳成熟時間在畜禽屠宰加工工作中具有重要意義。傳統(tǒng)確定胴體最佳成熟時間的方法主要通過分析宰后不同時間點胴體部分理化指標(biāo)的變化情況來進(jìn)行判斷。不少學(xué)者對此進(jìn)行了大量的研究，如郭建鳳等[5]提出pH 值是反映肌肉屠宰后肌糖酵解速率的重要指標(biāo)以及判斷正常肉和異常肉的主要依據(jù)，其下降速度決定了肉品系水力，蒸煮損失率和耐貯性；陳檳穎等[6]將肉羊胴體吊掛后，分別在不同時間測定各項理化指標(biāo)，研究得出在pH 值首次下降到最小值時，胴體蒸煮損失率較高，剪切力較大，之后兩者隨著pH 值的上升而減小，通過綜合研判，pH值開始趨于平穩(wěn)時其水分損失率和嫩度指標(biāo)較好，作為最佳成熟時間；高桂梅等[7]通過測定雞胸肉排酸前后pH 值和剪切力的變化情況，將兩個指標(biāo)開始趨于穩(wěn)定的時間定為最佳宰后成熟時間；許蘭嬌等[8]提出，在成熟過程胴體中血液和占體重約18%～20%的體液將會排出體外；劉冠勇等[9]提出，胴體成熟過程中肌肉中發(fā)生無氧糖酵解，產(chǎn)生乳酸，肌肉 pH 值的下降使蛋白質(zhì)分子的多肽鏈更加緊密，蛋白質(zhì)分子空間結(jié)構(gòu)間距縮小，肌肉中的水分子被部分?jǐn)D出，使得胴體因僵直而產(chǎn)生變形。目前，尚未發(fā)現(xiàn)有關(guān)胴體成熟過程中變形情況的詳細(xì)研究，同時也尚未找到上述研究成果在畜禽規(guī)?；a(chǎn)與加工過程中應(yīng)用的方法。

三維激光掃描技術(shù)通過激光測距原理將物體以空間點云的形式表示出來，經(jīng)過去噪、精簡等一系列處理，能夠高精度地實現(xiàn)物體的模型重構(gòu)，因此具有精確檢測物體表面在不同時間點產(chǎn)生的微小變形的能力，在農(nóng)業(yè)智慧倉儲、建筑和橋梁體的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性分析[10-11]、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測與預(yù)防[12]等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。本研究以胴體宰后成熟過程中的變形為切入點設(shè)計了一系列試驗，通過激光掃描重建的方法觀測胴體成熟過程中的變形情況，探究它與理化指標(biāo)間的變化關(guān)系并進(jìn)一步驗證通過觀測胴體變形來判斷其最佳成熟時間的可行性，以此來探索胴體在排酸過程中的變形情況與理化指標(biāo)之間的關(guān)系，以期為肉品屠宰加工中最佳宰后成熟時間的確定工作提供新的解決方案。

1 材料與方法

1.1 試驗樣本準(zhǔn)備

試驗分別以3 ～ 4 個月齡公白頭杜泊綿羊和公巴美肉羊為兩個初始樣本集對象，由于宰前外界環(huán)境會對宰殺后肉樣的pH 值和含水量造成較大影響[9]，因此宰前應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)羊的飼養(yǎng)管理，防止應(yīng)激，使其充分休息，停食24 h 并停水2 h 后按照標(biāo)準(zhǔn)流程進(jìn)行屠宰。排酸時將胴體懸掛置于4 ℃的恒溫環(huán)境中，按照圖1 中的流程進(jìn)行試驗。

圖1 試驗方案流程圖Figure 1 The flow diagram of the trial protocol

試驗以點云變形檢測技術(shù)為主要手段，分別選擇同批次宰殺的杜泊綿羊和巴美肉羊胴體各16 只作為兩個初始樣本集，從其中各選1 只進(jìn)行預(yù)備試驗，在宰后0、4、8、12、16、20、24、28、36 和44 h 共10 個時間點采集胴體的三維模型信息，經(jīng)過去噪精簡預(yù)處理，以宰后0 h 的胴體為基準(zhǔn)，將多期點云與基準(zhǔn)點云配準(zhǔn)到最大程度重合狀態(tài)，借助三維色譜圖確定胴體上變形顯著的區(qū)域為感興趣區(qū)域(regions of interest, ROI)。正式試驗則是在預(yù)試驗相同流程基礎(chǔ)上再采集樣本ROI 的肉樣，測定其pH 值和含水量隨時間的損失率（以下稱水分損失率）兩項指標(biāo)作為對照試驗，通過分析各樣本兩項指標(biāo)初始值的分布與一致性情況從正式試驗中篩選出初始值一致性較高的樣本作為相關(guān)性分析試驗的樣本集，計算其ROI 的變形量并與其兩個理化指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性檢驗。

1.2 pH 值與水分損失率的測定

pH 值的測定參考楊文婷等[13]的方法。在待測胴體上稱取3.00 g 肉樣后切成碎末后碾磨成肉泥置于容器中，將40 mL 水邊攪拌邊逐漸加入容器中，在常溫條件下靜置10 min；采用PHS-25 復(fù)合電極型pH 計，在標(biāo)準(zhǔn)緩沖溶液中校準(zhǔn)后測量溶液pH值。

水分損失率的計算首先在待測胴體上稱取10 g，切碎后置于稱量瓶中，肉樣的厚度控制在5 mm以內(nèi)。稱量瓶需要預(yù)先經(jīng)101～105 ℃干燥箱多次干燥，直至前后質(zhì)量差不超過2 mg，以避免殘留水分的影響。將稱量瓶置于恒溫干燥箱中，每隔2 和3 h取出冷卻0.5 h 稱量，重復(fù)該操作直至前后2 次質(zhì)量差不超過2 mg 時，取2 次測得的質(zhì)量值為恒重。水分含量的計算方法如下：

式（1）中，m1為稱量瓶與試樣的總質(zhì)量，m2為干燥完成后稱量瓶與試樣的總質(zhì)量，m3為稱量瓶的質(zhì)量，水分含量X單位為每百克1 g·100 g-1。當(dāng)水分含量不小于1 g·100 g-1時，計算結(jié)果保留3 位有效數(shù)字；水分含量小于1 g·100 g-1時，計算結(jié)果保留兩位有效數(shù)字。9 個時間點中，以排酸前肉樣的水分含量X0為標(biāo)準(zhǔn)，計算各個時間肉樣Xi的水分損失率A。如式(2)所示，所有理化指標(biāo)均測量3次后取平均值作為最后參數(shù)。

1.3 點云采集平臺

點云采集平臺硬件采用北京天遠(yuǎn)三維科技股份有限公司的FreescanX7 三維激光掃描儀，軟件平臺采用與掃描儀配套的FreeScan 軟件獲取點云。為盡可能減少外部環(huán)境對掃描精度的影響，選擇排酸間中光線較弱的位置進(jìn)行采集，清潔之后對整只樣本胴體進(jìn)行掃描，在掃描過程中需保持掃描儀勻速移動。

2 點云處理及配準(zhǔn)方法

2.1 點云去噪

采集到的點云數(shù)據(jù)中存在著少量的孤立點和表面噪聲點，采用K 鄰近點距離統(tǒng)計算法對遠(yuǎn)離目標(biāo)物體的噪聲點進(jìn)行去除。K 鄰近點距離統(tǒng)計算法是由Rusu 等[14]在2008 年提出，對于點云集合Pi(xi,yi,zi) (i=1,2,…,N)中的任意一點Pi，建立八叉樹搜索結(jié)構(gòu)，搜索距離其最近的K 個近鄰點Pj(xj,yj,zj)(j=1,2,…,N)，計算該點到其K 個近鄰點的平均距離di，全局距離平均值μ 和標(biāo)準(zhǔn)差σ，計算公式為：

式(3)中，M為去噪的閾值，m為標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)，對點云集合中每個點的K個近鄰點的平均距離di進(jìn)行判斷，當(dāng)di＞M時，該點就被標(biāo)記為離群點，并將其剔除。相關(guān)研究表明[15-16]，K值主要影響去噪細(xì)節(jié)，在合理范圍內(nèi)時對去噪結(jié)果的影響不明顯；而當(dāng)m值較小時，會損失點云數(shù)據(jù)中的部分細(xì)節(jié)點。根據(jù)實際掃描過程中受干擾的情況，取K=10，m=2的濾波效果相對較好。

2.2 點云精簡

掃描儀采集得到的點云數(shù)據(jù)量龐大，影響之后的配準(zhǔn)和精度，因此對具有八叉樹結(jié)構(gòu)的點云數(shù)據(jù)進(jìn)行柵格采樣。如圖2 所示，柵格采樣原理是使用等分柵格把點云劃分為若干個小的集合，然后用柵格中所包含的點的平均值點來代替柵格中的點，對點云集合Pi(xi,yi,zi) (i=1,2,…,N)進(jìn)行柵格采樣的步驟如下。

圖2 柵格采樣原理示意圖Figure 2 The schematic of principle of grid sampling

（1）首先找到能夠包括所有點云數(shù)據(jù)的最大的柵格，計算所有方向上的最大和最小值；

（2）選取柵格的大小，即分辨率r，計算每個方向上的分辨率大?。?/p>

最高法消息稱，《規(guī)劃》作為今后五年最高人民法院司法解釋立項修改廢止的指導(dǎo)意見，旨在培育和踐行社會主義核心價值觀，統(tǒng)一裁判標(biāo)準(zhǔn)和裁判尺度，努力讓人民群眾在每一個司法案件中感受到公平正義。

（3）確定一個柵格中所包含的點。對點云中每個點按照其坐標(biāo)賦予標(biāo)簽h，將所有的h存放到一個數(shù)組中進(jìn)行排序，將標(biāo)簽相同的點劃分為一個子數(shù)組，該子數(shù)組中所有的點即為落在一個柵格中的點；

2.3 多期點云的配準(zhǔn)

為了更好地觀測胴體間的變形情況，需要將多期點云數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，使其最大程度上地重合。傳統(tǒng)迭代最近點算法對點云間的初始位姿較為敏感，相差過大時容易陷入局部最小值。針對上述問題，試驗通過采用關(guān)鍵點描述子和隨機(jī)采樣一致性算法對初始點云進(jìn)行粗配準(zhǔn)[17]，為精確配準(zhǔn)提供一個好的初始位姿。

點云關(guān)鍵點的確定主要依據(jù)局部法向量的協(xié)方差矩陣，其特征值代表點P 的法向量沿著坐標(biāo)軸方向上的變化率，當(dāng)各個方向上的變化率都足夠大時，就可以認(rèn)為P 點為關(guān)鍵點。據(jù)此，關(guān)鍵點判定閾值可以設(shè)置為：

式(4)中，λi為協(xié)方差矩陣的3 個特征值，τ為關(guān)鍵點閾值。表1 記錄了不同閾值下關(guān)鍵點個數(shù)及算法運行時間。

表1 不同閾值范圍下關(guān)鍵點個數(shù)及算法運行時間Table 1 Number of keypoints and running time of the algorithm with different thresholds

由表1 可知，當(dāng)閾值范圍越大時，得出的關(guān)鍵點數(shù)量越多，計算所需要的時間也越長，而當(dāng)關(guān)鍵點過少時也會影響配準(zhǔn)精度。因此本次試驗設(shè)置τ為0.1，能夠保證關(guān)鍵點數(shù)量合適的前提下提升算法速度。

在使用采樣一致性算法進(jìn)行迭代前，使用快速點特征直方圖對兩期點云求得的關(guān)鍵點進(jìn)行特征描述[18]，通過尋找近似的描述子來建立對應(yīng)關(guān)鍵點之間的配對，同時將近鄰點視為特征點重復(fù)上述操作，得到一系列點對。每次迭代時取3 對特征點，通過普式變換和奇異值分解求出旋轉(zhuǎn)平移矩陣(R, t)，對目標(biāo)點云特征點施加變換(R, t)后，計算變換后的點與其轉(zhuǎn)換點云中對應(yīng)特征點之間的距離。當(dāng)距離處在合適的閾值范圍內(nèi)時，將這一對特征點視作內(nèi)點[19]，選擇內(nèi)點最多的旋轉(zhuǎn)平移矩陣(R, t)作為整個點云初始配準(zhǔn)的變換標(biāo)準(zhǔn)。圖3 所示為一對羊胴體點云的初始位姿(a)和粗配準(zhǔn)結(jié)果(b)，可以看出兩點云的位姿被調(diào)整到了一個相似的狀態(tài)，為精配準(zhǔn)提供了一個好的初始值。

圖3 一對點云的粗配準(zhǔn)結(jié)果Figure 3 Results of initial registration between two point clouds

在精確配準(zhǔn)過程中，直接計算散亂點云之間的歐式距離可能無法準(zhǔn)確反映最佳的匹配位置，如圖4(a)和4(b)所示，而通過計算目標(biāo)點與匹配點附近切平面之間的距離之和作為判斷依據(jù)[20]能夠更加準(zhǔn)確地找到最佳匹配位置。

圖4 點到點與點到面的距離計算方法示意圖Figure 4 Calculation method of point to point and point to surface distance

當(dāng)改用計算點到面的距離時，則需要借助點云法向量的信息。如圖4(c)所示，法向量ni與點點距離di、點面距離li3 個向量構(gòu)成封閉的三角形。通過向量之間的幾何關(guān)系可以求得對應(yīng)點之間的點面距離li=diTni，進(jìn)而將兩點云pi與qi之間經(jīng)過旋轉(zhuǎn)平移矩陣(R, t)變換后的距離寫為：

最后，試驗需要對整個迭代過程進(jìn)行閾值控制，主要分為限制迭代距離D(R,t)和限制迭代次數(shù)兩種方法[21]。對于控制迭代距離D(R,t)而言，由于試驗缺少可參考的迭代距離經(jīng)驗閾值，導(dǎo)致在計算最佳閾值時費時費力，難以確定最優(yōu)的閾值范圍。因此，我們采用可視化分步迭代的方法，觀察整個迭代過程中胴體的位姿變化情況，可以快速地找到迭代最大閾值次數(shù)。圖5 所示的依次為初始位姿以及迭代1、3、6、9 和10 次時兩胴體的位姿情況。

圖5 點云分步迭代結(jié)果示意圖Figure 5 Results of two point clouds after iteration

通過整個迭代過程的位姿變化情況，可以看出當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到9 次以上時，兩點云之間的位置關(guān)系將不再發(fā)生明顯變化，因此在多期點云配準(zhǔn)過程中，為同時滿足迭代效率和迭代精確度的要求，將迭代次數(shù)最大閾值設(shè)置為10 次，能夠很好地滿足配準(zhǔn)的要求。

3 結(jié)果與分析

3.1 ROI 的確定及變形量計算

首先需要通過三維色譜圖確定胴體變形較為顯著的感興趣區(qū)域的大致位置。將排酸開始后的多期點云分別與排酸0 h 時的基準(zhǔn)點云配準(zhǔn)，用于確定對照試驗中肉樣的采集位置以及變形量的計算。以杜泊綿羊為例，圖6 所示為預(yù)備試驗樣本中變形較為顯著的時間節(jié)點胴體與基準(zhǔn)胴體配準(zhǔn)后的色譜圖。可以看出胴體在排酸過程中變形較為顯著的區(qū)域主要集中在骨架較少的兩個前臂三頭肌以及兩個后臀部位的4 個區(qū)域，將這4 個區(qū)域分別定為感興趣區(qū)域ROI1 ～ ROI4。

圖6 3D 色譜圖中得到的4 個感興趣區(qū)域Figure 6 Four regions of interest from 3D chromatogram

對配準(zhǔn)后兩點云的變形分析，本質(zhì)上就是計算感興趣區(qū)域點云之間的距離值。目標(biāo)點云中的點與參考點云之間的距離通常采用最近鄰搜索的方法，計算參考點云距離目標(biāo)點最近點之間的距離，這種方法通常具有運算效率高的特點，但無法用于精度要求較高的場合。本次試驗采用2.3 節(jié)中介紹的點到面的距離計算方法，能夠最大程度地減小因點云分布稀疏造成的誤差[20]。

根據(jù)三維色譜圖中確定的感興趣區(qū)域位置，在基準(zhǔn)點云坐標(biāo)系中提取出配準(zhǔn)后ROI 區(qū)域的點云，如圖7(a)所示。計算目標(biāo)點云中每個點到基準(zhǔn)點云的點面距離并以直方圖的形式進(jìn)行統(tǒng)計，如圖7(b)所示。為了保證計算變形量的準(zhǔn)確性，選擇前10%大的距離值的平均值作為這個感興趣區(qū)域的變形量。

圖7 提取出的ROI 及其點到面距離分布Figure 7 Extracted ROI and its point-surface distances distribution

3.2 樣本一致性分析

為了提高后續(xù)相關(guān)性分析的準(zhǔn)確度，需要對正式試驗樣本的初始水分損失率與初始pH 值兩項指標(biāo)的分布與一致性情況進(jìn)行分析，包括上述兩指標(biāo)之間的相關(guān)性程度和各個指標(biāo)的收斂程度。其中初始水分損失率按照排酸4 h 時的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，同時為考慮單個樣本的內(nèi)部差異，試驗以樣本的單個感興趣區(qū)域為樣本對象進(jìn)行統(tǒng)計。圖8(a)顯示正式試驗樣本感興趣區(qū)域的初始pH 值和水分損失率的分布情況，可以看出各個區(qū)域的兩項指標(biāo)的初始值存在較多的離群點，影響相關(guān)性的分析，因此需要將具有離群數(shù)據(jù)的對象剔除后，剩余樣本作為后續(xù)相關(guān)性分析試驗的樣本。

圖8 樣本感興趣區(qū)域初始pH 值和水分損失率(a)及其平均偏差(b)的分布情況Figure 8 Distribution of the original pH value and water loss rate(a) and their mean variation(b)

為選取合適的閾值范圍對離群數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，首先對每個數(shù)據(jù)相對于樣本均值的偏差分布情況進(jìn)行統(tǒng)計，結(jié)果如圖8(b)所示。在設(shè)定閾值范圍時，需要將顯著離群的數(shù)據(jù)點剔除的同時保留合適數(shù)量的數(shù)據(jù)點，本次試驗將初始pH 值偏差在0.1 以上或初始水分損失率偏差在0.02以上的數(shù)據(jù)點視為離群點進(jìn)行剔除，剩余數(shù)據(jù)的分布情況如圖9 所示。剔除前后兩項指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)偏差和離散系數(shù)變化情況以及兩項指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)變化情況如表2 所示。

圖9 剔除離群點后初始pH 值和水分損失率分布情況Figure 9 Distribution of the original pH value and water loss rate after outlier elimination

從表2 可以看出，在剔除離群點前后，兩項指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)偏差與離散系數(shù)均顯著下降(P＜ 0.05)，與此同時，兩項指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)從弱相關(guān)提升至強(qiáng)相關(guān)，基本能夠保證剔除后相關(guān)性分析樣本的初始pH 值和水分損失率具有較高的一致性，較大程度地提高后續(xù)相關(guān)性分析的準(zhǔn)確性。

表2 剔除離群點前后初始pH 值和水分損失率的相關(guān)系數(shù)及兩項指標(biāo)各自的標(biāo)準(zhǔn)偏差、離散系數(shù)的變化情況Table 2 Correlation coefficient between two indicators and standard deviation and dispersion coefficient of each indicator before and after outlier elimination

3.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

從相關(guān)性分析樣本集中分別選擇巴美肉羊和杜泊綿羊各12 處感興趣區(qū)域作為相關(guān)性分析樣本，使用折線圖分別統(tǒng)計10 個時間點中各樣本的pH 值、水分損失率和變形量的變化情況，結(jié)果如圖10 和圖11 所示。

圖10 杜泊綿羊樣本各項指標(biāo)的變化情況Figure 10 Curves of parameters in four ROI of three Dober sheep samples

圖11 巴美肉羊樣本中各項指標(biāo)的變化情況Figure 11 Curves of parameters in ROI of Bamei mutton sheep samples

從折線圖10 和11 中可以看出，各個樣本的3個參數(shù)變化趨勢總體上是相近的。按照肉品排酸過程中理化指標(biāo)的變化原理[9]，排酸初期因供氧途徑受阻，肌肉中發(fā)生無氧糖酵解產(chǎn)生乳酸，導(dǎo)致pH值明顯下降，從而使蛋白質(zhì)分子的多肽鏈更加緊密，蛋白質(zhì)分子空間結(jié)構(gòu)間距縮小，肌肉中的部分水分子被擠出，使胴體系水力下降并進(jìn)入僵直階段，胴體變形量逐漸增大；在pH 值達(dá)到極小值后開始緩慢回升，隨后開始趨于平緩，蛋白質(zhì)與鈣、鎂陽離子結(jié)合，肌原纖維蛋白的自由電荷逐漸增加，水分損失率也會有所提高并與變形量和pH 值在大致相同時間點附近開始趨于平緩，這與現(xiàn)有關(guān)于排酸過程中理化指標(biāo)變化情況的研究結(jié)論基本相同[5-9]。

3.4 相關(guān)性分析

為進(jìn)一步驗證變形量與pH 值和水分損失率變化的相關(guān)性程度，需要選取合適時間點的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。從圖10 和圖11 中可以看出，在宰后36 ～ 44 h 時各項指標(biāo)均不再發(fā)生明顯變化，因此選取4、8、12、16、20、24、28 和36 h 共8 個時間點計算水分損失率和變形量的相關(guān)性系數(shù)。按照現(xiàn)有的研究結(jié)論，胴體成熟過程中理化指標(biāo)的變化原理，pH 下降和上升至平穩(wěn)兩個階段的變化均與水分含量有關(guān)，而水分含量的變化是是胴體產(chǎn)生變形的主要原因，因此在計算pH 值與變形量的相關(guān)性系數(shù)時，以pH值的極小值時間點為分界點，分別計算pH 值下降和上升至平穩(wěn)兩階段與變形量的相關(guān)性系數(shù)。

對每一個感興趣區(qū)域，分別計算在上述8 個時間點時水分損失率和變形量的相關(guān)系數(shù)，以及pH值下降過程和上升至平穩(wěn)過程兩部分與變形量的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果見表3 和表4。

表3 水分損失率-變形量相關(guān)性分析結(jié)果Table 3 Result of correlation analysis between water retention rate and deformation quantity

表4 pH 值-變形量相關(guān)性分析結(jié)果Table 4 Results of correlation analysis between pH value and deformation quantity

4 討論與結(jié)論

從表3 和表4 中可以得出，在8 個時間點中，相關(guān)性分析樣本的水分損失率與變形量的平均相關(guān)性系數(shù)達(dá)到0.975 和0.944，呈現(xiàn)高度負(fù)相關(guān)性；在pH 下降和pH 上升至平穩(wěn)兩個階段，杜泊綿羊樣本集pH 值與變形量的平均相關(guān)性系數(shù)分別達(dá)到0.875和0.919，巴美肉羊樣本集則分別達(dá)到0.894 和0.881，相比水分損失率而言相關(guān)性有所下降，但仍維持在高相關(guān)性的范圍。通過圖10 和圖11 中各項指標(biāo)的變化趨勢也可以看出，胴體成熟過程中各感興趣區(qū)域的變形量與pH 值和水分損失率均在相同的時間點附近開始趨于平穩(wěn)變化，按照引言中總結(jié)的現(xiàn)有研究結(jié)論[5-9]，肉品pH 值和水分損失率在宰后成熟過程中開始趨于平穩(wěn)變化時，其蒸煮損失率較小，保水力較好，同時其剪切力較小，此時肉品的嫩度指標(biāo)最能夠被消費者所喜愛，同時pH 值能夠保持在避免異常肉出現(xiàn)的一個合適范圍內(nèi)。綜合以上結(jié)論，胴體感興趣區(qū)域變形量開始趨于平穩(wěn)變化的時間點可以作為胴體最佳宰后成熟時間的判斷依據(jù)，驗證了通過觀測胴體的變形來判斷其最佳宰后成熟時間的可行性。

試驗將在地質(zhì)與土木工程測量領(lǐng)域中的變形檢測技術(shù)運用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)加工領(lǐng)域，初步探索了胴體宰后成熟過程中的理化指標(biāo)與胴體變形量之間的變化關(guān)系，驗證了它們之間的變化存在較高的相關(guān)性，但是采用手持式激光掃描儀無法解決實時監(jiān)測的問題。因此基于本次研究的結(jié)論，接下來可以考慮對牛、雞、鴨等家禽進(jìn)行類似研究，同時可以考慮采用實時性更高的深度相機(jī)或激光雷達(dá)等設(shè)備對畜禽胴體成熟過程中的變形進(jìn)行實時監(jiān)測，報告胴體最佳成熟時間，并與畜禽自動化生產(chǎn)線相結(jié)合，實現(xiàn)胴體宰后成熟過程的實時監(jiān)測與轉(zhuǎn)運裝置一體化，對提升畜禽屠宰加工的效率具有重要意義。