一种自动生猪屠宰线上的多元、精细、智能化胴体肉品分级方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及自动生猪屠宰线上禍体肉品分级技术领域，尤其设及一种自动生猪屠 宰线上的多元、精细、智能化禍体肉品分级方法。
【背景技术】
[0002] 猪肉品质是一个多方面的、综合的性状。养殖者、屠宰加工者、销售者和消费者在 相同环节有不同要求，例如肉品的系水力、蛋白结合能力和乳化能力、瘦肉率、猪后躯丰满 度和体型结实度、新鲜度、安全性、营养性、适口性等。同时，猪肉品质也受处理（场内管理 和宰前处理）、屠宰、冷冻和加工等不同环节的多方面影响。猪禍体分级的目的是确定屠体 某些特性，并根据该些特性指标决定屠体及其产品的价值，使产销双方有共同标准可遵循， 在公平合理交易原则下，防止产生纷争。猪禍体分级已成为影响生猪养殖和屠宰加工企业 经济效益的重要因素。
[0003] 目前，多数国内屠宰企业一般采用"毛猪称重结算"和"头皮肉过宰"。"毛猪称重 结算"既不科学，也无法做到W质论价，同时对食品安全带来一定的危害。"头皮肉过宰"模 式，由于生猪品种、养殖方式的不同，屠宰猪肉的质量差异很大，虽解决了不同商品肉猪具 有不同的屠宰率的问题，但并没解决不同商品肉猪具有不同的禍体瘦肉率的问题，也就是 产肉量的问题，并且没有充分体现养殖、屠宰过程对肉品的影响。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于提供一种适用于自动化生猪屠宰线上的，多元、精细、智能化禍 体肉品分级方法，融合猪只全生命周期中的饲养过程信息、肉品质检验检疫信息、猪肉肥瘦 率、等多元信息，进行智能精细化禍体分级的方法，将猪只养殖信息、禍体特性和肉质特性 该=类信息进行多元智能综合评定来进行肉品分级。
[0005] 为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案是：
[0006] 一种自动生猪屠宰线上的多元、精细、智能化禍体肉品分级方法，其中首先获取肉 品特性指柄：
[0007] 屠宰前，利用猪只的标记号跟踪并采集猪只养殖过程中的历史养殖饲喂信息，包 括猪只品种、猪只性别、猪只年龄、放养模式、采食方式、饲料蛋白质含量、生病喂药和养殖 场地理位置。并建立猪只养殖饲喂等级评定模型，计算猪只养殖饲喂等级；
[000引在自动化屠宰过程中，测定的猪只屠宰信息；实时采集计算猪只禍体特性与肉质 特性信息，包括屠宰率、背腰厚、瘦肉率、肉色等级、大理石纹等级、抑值。
[0009] 按照两阶段，根据获得的肉品特性指标，进行禍体肉品分级：第一阶段，根据生猪 屠宰前获取的历史养殖饲喂信息，划分猪只养殖饲喂等级；第二阶段，在屠宰过程中，根据 屠宰线上检测与分析得到的猪只屠宰信息，W及结合第一阶段的猪只养殖饲喂等级，采用 灰色AHP-白化权函数聚类综合分级评定模型的方法，建立智能猪禍体分级模型，进行猪禍 体肉品综合智能分级。
[0010] 将在自动化生产线屠宰过程中，实时获取禍体各项指标值输入所述的智能猪禍体 分级模型中，执行运算程序就可W实现猪只禍体肉品的自动分级。
[0011] 所述的自动生猪屠宰线多元、精细、智能化禍体肉品分级方法，具体包括W下步 骤：
[0012] (1)在生猪屠宰前，读取猪只的标记号，获取历史养殖饲喂信息：
[0013] 通过读取终端来读取猪只的耳标中的标记号，所述的读取终端将耳标信息发送给 信息查询系统，所述的信息查询系统在生猪养殖场数据库中依据猪只的耳标信息，捜寻对 应猪只的饲养过程中在生猪养殖场数据库记录下来的历史养殖饲喂信息，将所述的历史养 殖饲喂信息保存入本地数据库；
[0014] 所述的历史养殖饲喂信息包括：猪只品种、猪只性别、年龄、放养模式、采食方式、 饲料蛋白质含量、生病喂药和养殖场地理位置；
[0015] (2)生猪屠宰并劈半后，通过读取终端读取猪只的标记号，测定猪只屠宰信息；
[0016] 所述的猪只屠宰信息包括猪禍体腿横长、腿竖长、腿臀围面积、屠宰率、猪禍体背 腰厚度和瘦肉率、猪禍体肉色等级分数、大理石纹和猪禍体pH值；
[0017] 将所述的猪只屠宰信息保存入本地数据库：
[001引 i .巧憶猪禍体腿横长、腿竖长、腿臀围面积、屠宰率：
[0019] 通过计算机图像采集系统，利用机器视觉与图像处理技术，从猪禍体二分体的正 面和侧面图像中提取劈半后的猪禍体的腿横长和腿竖长，计算猪禍体腿臀围面积和猪只的 屠宰率；ii .测定猪禍体背腰厚度和瘦肉率：
[0020] 采用CMG瘦肉率测定仪，在猪禍体第3和第4肋骨中间离分割线6公分处进行测 定，获取猪禍体背腰厚度，计算猪禍瘦肉率；
[0021] 化.巧憶猪禍体肉色等级分数、大理石纹：
[0022] 通过计算机图像分析软件，识别分析猪禍体的肉色，并对照标准比色进行分级评 分，1分为苍白肉，即PSE肉，2分为轻度灰白色肉，3分为正常鲜红肉，4分为正常紫红色肉， 5分为暗黑色肉，即D抑肉；通过计算机图像处理软件，对猪禍体第5-6根肋骨背最长肌横 切面，进行分析大理石纹图像，依据图像信息划分为1级、2级和3级；
[002引 iv .巧1]定猪禍体抑值；
[0024] 屠宰的猪禍体经排酸后，通过禍体肌肉抑值直测仪测定猪禍体抑值；
[0025] (3)建立猪只养殖饲喂等级评定模型，计算猪只养殖饲喂等级：
[0026] 建立猪只养殖饲喂等级评定模型，步骤如下：
[0027] 步骤1 ;采用层次分析法，构建猪只养殖饲喂层次分析模型，W营养安全和肉质口 感作为猪只养殖饲喂层次分析模型中的目标层，W历史养殖饲喂信息为猪只养殖饲喂层次 分析模型中的准则层；
[002引步骤2 所述的猪只养殖饲喂层次分析模型中的准则层中的历史养殖饲喂信息 作为指标构造饲喂等级指标关联判断矩阵，所述的饲喂等级指标关联判断矩阵中的指标的 元素值采用1-9标度方法设定，元素的大小表示与目标的关联或重要性程度；
[0029] 步骤3 ;计算所述的饲喂等级指标关联判断矩阵的最大特征根和对应的特征向 量；
[0030] 步骤4 ;对所述的饲喂等级指标关联判断矩阵进行矩阵指标一致性检验，计算一 致性比率，判定是否小于0. 1，若满足条件，则通过一致性检验；若大于0. 1，则返回步骤2， 检查调整饲喂等级指标关联判定矩阵值，直至满足一致性检验；
[0031] 步骤5 ;将步骤4中获得的满足一致性检验的特征向量进行归一化处理，获得对应 各个指标的权重；
[0032] 步骤6 ;将猪只养殖信息档案中的猪只历史养殖饲喂信息与所述指标对应的数据 进行无量纲处理，依据各指标权重，采用加权平均计算判别猪只养殖饲喂等级；
[0033] 优选的，所述的准则层中包括猪只品种、猪只性别、猪只年龄、放养模式、采食方 式、饲料蛋白质含量、生病喂药和养殖场地理位置。
[0034] 计算猪只养殖饲喂等级；按照猪只的标记号，提取本地数据库中的历史养殖饲喂 信息数据；将历史养殖饲喂信息按照各个养殖饲喂等级指标进行无量纲处理；按照各指标 权重，计算获得猪只养殖饲喂等级，并将计算所得猪只养殖饲喂等级信息保存入本地数据 库；
[0035] (4)依据所述的猪只养殖饲喂等级与猪只屠宰信息，建立多元精细化的矩阵式智 能猪禍体分级模型，编制所述矩阵式智能猪禍体分级模型的计算机程序：
[0036] 所述的矩