内容摘要
食品安全是社会广泛关注的敏感问题，与消费者权益密切相关。本文针对当前影响较大的肉类食品瘦肉精残留问题，研究了现有瘦肉精检测技术及其不足，提出了一种基于数字图像处理与多元信息融合的瘦肉精快速检测方法，详细论述了计算机视觉技术在瘦肉精快速检测中的应用，给出了肌肉颜色、脂肪层厚度等特征参数的图像信息获取、处理、识别与描述方法。
全文共分四部分。论文首先论述瘦肉精检测的意义和现有的检测方法、原理以及不足之处，引出基于数字图像处理与多元信息融合的瘦肉精快速检测的必要性与可行性。
其次，本文介绍基于数字图像处理与多元信息融合的瘦肉精快速检测系统的构成与工作原理，给出系统数字图像采集部分的硬件选择与图片文件格式选择方法，探讨系统的关键研究技术。
再次，本文针对系统的关键研究技术之一——计算机视觉技术在瘦肉精快速检测中的应用进行深入研究，重点研究基于计算机视觉的肌肉颜色判定与脂肪层厚度检测方法。
最后，总结本文的创新与不足，介绍项目研究的后续工作，展望基于数字图像处理与多元信息融合的瘦肉精快速检测方法的应用前景。
在附录中，本文还将给出一些重要的程序设计，供参考之用。
关键词
瘦肉精快速测定；计算机视觉；肌肉颜色；脂肪厚度
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附录2 肌肉红色度判断仿真程序
I=imread('meat.tif');
R=I(:,:,1);
figure,imshow(I);
figure,imshow(R);
figure,imhist(R);
figure (1);impixel
r=ans(:,1)
r=sort(r)
x=1:1:size(r)
figure,plot(x,r),grid on;
figure (1);impixel
w=ans(:,1)
w=sort(w)
y=1:1:size(w)
figure,plot(y,w),grid on;
figure,plot(x,r,y,w),grid on;
BW=roicolor(R,100,140);
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