1. 研究目的与意义
分割肉的分等可以实现按质定价既满足不同需求用户，又课题排除在买卖过程中以次充好、肆意加价或压价现象。在国外早已广泛采用肉品分等制度，按质定价，在国内尚未开展。其中一个主要原因是缺乏客观评价肉质的设备。根据国家标准与国际惯例，肉品新鲜度与品质人工检测分等从感官角度看，可以从肉色、大理石花纹的多少与清晰程度（表征肌间脂肪含量，肌间脂肪可以在加热烹调过程中更好得保持嫩度与产生良好的肉汁滋味）、气味、弹性与粘度角度评判。为减少人工视觉检测的主观性与专业技能要求，本课题拟采用机器视觉方法对大理石花纹进行客观检测。
2. 国内外研究现状分析
Yoshikawa[17]等用Ostu阈值法分割图像中脂肪和肌肉像素，获得较高的分割精度和大理石纹分级准确性。Shiranita[34]等用人工神经网络来分割图像中的脂肪和肌肉像素，用图像纹理特征-灰度共生矩阵来表征大理石纹的分值，结果表明这种方法是非常有效的。Kazuhiko[35]等通过采用计算行程长度和大理石花纹面积的方法研究了大理石花纹等级的机器视觉检测技术。中国目前也正在研究开发计算机自动评级系统,将图像处理技术、超声波技术等与微电脑技术结合,实现评级的客观性和一致性。陈坤杰[33]研究了牛肉大理石花纹的分形特征，对牛胴体眼肌切面图像进行分割，基于分形理论建立大理石花纹等级评价模型具体研究情况。孙永海[36]等通过对提取的牛肉纹理特征进行回归分析和神经网络技术建立预测模型，分级精度达到了87.5%（具体情况与引文内容见文献概述）。
3. 研究的基本内容与计划
研究内容：基于鲜肉大理石花纹提取，纹理特征分析与机器视觉和图像技术结合对大理石花纹、生理成熟度对鲜肉品质的影响进行研究。
研究计划：第1-3周查阅资料，撰写开题报告与文献综述。
第4-5周学习并熟悉研究鲜肉大理石花纹的机器视觉技术知识。
第6周准备实验器材与实验材料。
4. 研究创新点
基于改进型FCM算法的牛肉大理石花纹提取方法可以实现牛肉大理石花纹的快速精确提取
