摘要
本发明属于食品工业化、人工智能领域,公开一种基于高光谱技术实现猪五花瘦肉率检测的方法。该方法包括猪五花光谱特征提取模块、猪五花瘦肉融合分割网络模块和平滑填孔模块,猪五花瘦肉融合分割网络模块包括融合分割网络子模块、混合注意力子模块和深度可分离残差卷积子模块。通过上述模块与子模块的创新设计,可以更有效地提取猪五花图像中的空间信息和通道信息,整体提高了模型对猪五花肥、瘦肉的识别准确性,增强了模型的鲁棒性和泛化能力。本发明通过高光谱技术和深度学习方法精准检测猪五花的瘦肉率,在解决两个关键问题:人工检测效率低、成本高和缺乏客观性;阈值分割算法会受到血污、肉糜等无关特征的干扰,导致分割不准确。