猪胴体重在线分级预测线性回归模型研究

TS251.1; [目的]针对国内大多数屠宰企业仍通过人工测量猪胴体背膘厚度,再结合胴体重对其进行分级,存在劳动强度大、作业效率低、人畜交叉污染风险高等问题,本文旨在建立猪胴体重预测模型,以便利用图像处理等技术获取模型中的相关参数,进而获得胴体重.[方法]在 14:00-15:00、15:20-16:20、16:30-17:30 三个时段内,随机选取按照标准化工艺屠宰后15 min左右、胴体重 50～90 kg的猪胴体 60 头,在完成各试样前腿处横长(Lf)、1/2 处横长(L1/2)、后腿处横长(Lr)、1/2 处背膘厚度(t1/2)、胴体直长(Lt)及胴体重(w)等参数测定的基础上,建立...

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Published in南京农业大学学报 Vol. 47; no. 4; pp. 803 - 808
Main Authors 陈鲁晟, 陈祺祥, 陈玉仑, 王胜, 李毅念, 李春保
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 南京农业大学农业农村部畜产品加工重点实验室/教育部肉品加工与质量控制重点实验室,江苏 南京 210095 2024
南京农业大学食品科学技术学院,江苏 南京 210095%南京农业大学工学院,江苏 南京 210031%南京农业大学工学院,江苏 南京 210031
南京农业大学农业农村部畜产品加工重点实验室/教育部肉品加工与质量控制重点实验室,江苏 南京 210095%南京农业大学食品科学技术学院,江苏 南京 210095
Subjects
characteristic parameters
预测
模型
prediction
linear regression
model
猪胴体重
特征参数
线性回归
pig carcass weight
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ISSN1000-2030
DOI10.7685/jnau.202309011

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Summary:TS251.1; [目的]针对国内大多数屠宰企业仍通过人工测量猪胴体背膘厚度,再结合胴体重对其进行分级,存在劳动强度大、作业效率低、人畜交叉污染风险高等问题,本文旨在建立猪胴体重预测模型,以便利用图像处理等技术获取模型中的相关参数,进而获得胴体重.[方法]在 14:00-15:00、15:20-16:20、16:30-17:30 三个时段内,随机选取按照标准化工艺屠宰后15 min左右、胴体重 50～90 kg的猪胴体 60 头,在完成各试样前腿处横长(Lf)、1/2 处横长(L1/2)、后腿处横长(Lr)、1/2 处背膘厚度(t1/2)、胴体直长(Lt)及胴体重(w)等参数测定的基础上,建立不同的胴体重预测模型并进行优化及准确率验证.[结果]采用横长加权均值(Le)代替背膘厚度,与直长建立的胴体重预测模型为w=4.05Le+0.45Lt-116.32,其决定系数由0.48 提高到 0.96(P=0.01),预测准确率最高达 94.16%.[结论]采用横长加权均值减小了误差,建立的猪胴体重预测模型准确性较其他模型高.
ISSN:1000-2030
DOI:10.7685/jnau.202309011