专利名称：肉质的非侵入测量方法
技术领域：
本发明包括一种利用双能量X射线吸收(DEXA)扫描仪对肉质的非侵入测量方法。
背景技术：
肉的一种重要品质是出肉率。出肉率是对一块肉的脂肪的百分比和该块肉瘦肉的百分比的测量。脂肪和瘦肉一起组成了这块肉。肉的其它重要品质包括肉的重量、肉的鲜嫩、肉的有效原子序数和肉中杂质的数量。
双能量X射线吸收扫描仪以不同方式产生两个不同的X射线能量输出强度。在某个电压下如150keV工作的X射线管将产生从150keV到0keV能量的X射线。要从这种分布中选择两组X射线能量，可以使用二个检测器，其中每个检测器能测量所需的二组X射线能量中的一组。这些检测器可以是在传送带上安置的串状检测器，沿直线穿过扫描仪表面。这两个检测器可以一个放在另一个上面，或者并排放在扫描表面。产生双能量输出的第二种办法是在两个能级之间迅速切换X射线源。在一个这类的X射线吸收扫描仪中可以使用单一检测器用于检测在两个X射线能量上X射线的强度。
发明内容
本发明的目的是要提供一种改进或至少对肉质非侵入测量的替换方法。
概括地说，一方面本发明包括评定肉的一种或多种品质的方法，该方法包括以下步骤利用双能量X射线吸收扫描仪扫描该肉，以便在两个能级上产生代表X射线强度的两幅图像或数组，以及处理该图像或数组以确定所扫描的肉的至少一种品质。
最好该方法包括以下步骤对评定作可能影响肉的一种或多种品质评定的仪器影响方面的修正。
最好该方法包括以下步骤沿着图像或数组的至少一个轴线评定质量中心并用于仪器影响的修正。
最好该方法包括以下步骤利用图像或数组评定肉的质量并在仪器影响修正中利用它。
最好该方法包括只处理在高强度X射线图像或数组中落在阈值以下的象素或数据点。
图像或数组也可以被存储用于将来的检索和/或再处理。
评定肉的一种或多种品质的方法还可以包括下列步骤将在原子序数中改变的至少一个红-绿-蓝图像转换成强度图像并从至少一幅强度图像评定肉的鲜嫩。
评定肉的一种或多种品质的方法还可以包括以下步骤分别提取在原子序数中变化的红-蓝-绿图像中的每个成分，将每个提取的成分处理成强度图像，分析每幅图像以确定图像强度的变化，基于强度变化对于每个成分产生一个二进制数组，及由二进制数组的改变评定肉的鲜嫩。
另一方面，本发明包括用于评定肉的一种或多种品质的装置，它包括用于扫描肉并被配置为在二个能级上产生代表X射线强度的两个图像或数组的双能量X射线吸收扫描仪，和被配置为处理该图像或数组以确定所扫描肉的至少一个品质的相关计算机系统。
最好该装置的计算机系统被配置为用于对评定作可能影响肉的一种或多种品质评定的仪器影响方面的修正。
最好该装置的计算机系统被配置为用于沿图像或数组的至少一个轴线评定质量中心并在对仪器影响的修正中利用它。
本发明装置的计算机系统最好被配置为利用图像或数组评定肉的质量并在对仪器影响的修正中利用它。
本发明中装置的计算机系统最好被配置为只处理在高强度X射线图像或数组中落到阈值以下的象素或数据点。
本发明的装置也可以被配置为存储用于以后检索和/或再处理的图像或数组。
本发明中装置的计算机系统还可以配置为将在原子序数中变化的至少一个红-绿-蓝图像转换成强度图像并根据从该至少一个强度图像评定肉的鲜嫩。
本发明中装置的计算机系统还可以被配置为分别提取在原子序数中变化的红-绿-蓝图像的每个成分，将每个提取的成分处理成强度图像，分析每个图像以确定在图像强度上的变化，基于强度变化产生每个成分的二进制数组，及根据二进制数组的改变评定肉的鲜嫩。
本发明的方法将根据附图被进一步描述，其中图1A是表示处理通过扫描肉所产生的数据以进行瘦肉百分比测量的流程图；图1B是表示由DEXA扫描仪和标准扫描仪所扫描的肉的Z-分类相互关系曲线；图1C是表示与DEXA扫描仪有关的软件标定，以便扫描仪能被用于确定肉中的瘦肉；图1D是表示利用DEXA扫描仪确定肉的瘦肉值的曲线；图1E是表示利用DEXA扫描仪确定肉的瘦肉值的曲线；图1F是表示肉罐中样品的脂肪含量的曲线；图1G是表示小块肉样中脂肪含量的曲线；图1H是表示肉罐重量和通过扫描肉罐所确定的重量之间的相互关系曲线；图2A是利用本发明的方法所计算的肉的鲜嫩与实际值的曲线；图2B是利用本发明的方法所计算的肉的鲜嫩与实际值的曲线；图2C是利用本发明的方法所计算的肉的鲜嫩与实际值的曲线。
具体实施例方式
双能量X射线吸收扫描仪通过在位于扫描仪舱内扫描仪表面下的放射源组件中产生一束X射线来操作。该放射源被校准为窄的扇形穿过要扫描的物品并由直线排列的检测器所截获。扫描仪包括适当的辐射屏蔽。
通常该检测器是一个线检测器，它包括在扫描仪表面上跨过扫描仪并由检测设备支撑的一串小的独立检测器。检测器在二个不同能级上检测X射线的强度，因此叫做双能量X射线吸收扫描仪。检测器和检测设备能在穿过扫描仪表面上的物品后检测X射线的能量。
在本发明的方法中，使肉经过双能量X射线吸收扫描仪来扫描它。该扫描仪最好利用一个能量源以产生具有140keV左右的能量的X射线。X射线源最好放在扫描仪表面下并且X射线被校准形成一个扇形或直线通过扫描仪表面。X射线穿过肉并到达位于扫描仪表面上的检测器。由扫描仪所使用的检测系统最好对应于分出两组平均值分别约为100keV和80keV的X射线能量。关于穿过肉后的高和低能量X射线束的强度的信息被传送到扫描仪的输出端。
应注意尽管能量源被描述成为140keV，但这只是举例。可以使用不同能量的扫描仪。例如可以想象肉的容器装载可以用能量达500keV的扫描仪来扫描。
材料的有效原子序数由形式为CzWzZ的能量和除以形式CzWz的能量和来计算，其中Z是在材料基体中每个起作用的元素的原子数，Cz是每单位质量的相应原子数而Wz是代表该元素相对测量偏差的相应权重。测量偏差由作为测量处理的基础的物理原理所确定。很多利用X射线的测量仪器系统对较高原子序数的元素都具有更高的灵敏度，因为光吸收过程与Zn/A成正比，其中A是中子数而“n”理论上可达到5。
由扫描仪所使用的检测系统最好对应于分成两组平均值分别约为100keV和80keV的X射线能量。关于穿过肉质后的高和低能量X射线的强度的这个信息被传送到扫描仪的输出端。用于确定穿过扫描仪的物质有效原子序数的算法具有下列形式有效原子序数＝A*[(H-L)/L]+B*H+C其中H和L分别表示高能束和低能量束的强度而A、B和C是系数。A、B和C最初通过对双能量X射线吸收扫描仪的输出和实验室计算的有效原子序数的比较来计算。这些系数对于所用的扫描仪和扫描仪的应用都是特定的。在应用上，当A、B和C已知时，有效原子序数可以用上述公式计算。
其它公式也可以被用于从穿过材料后检测的高和低能量X射线束来确定材料的有效原子序数。这些变化包括下列公式有效原子序数＝A1*[(H-L)/H]+B1*H+C有效原子序数＝A2*[(H-L)/(H+L)]+B2*H+C有效原子序数＝A3*[(H-L)/L]+B3*L+C有效原子序数＝A4*[(H-L)/H]+B4*L+C有效原子序数＝A5*[(H-L)/(H+L)]+B5*L+C其中系数A、B和C对于各等式是不同的。其它类似的变化也可以被采用。
一旦肉已被扫描，可以产生代表高和低能量X射线束强度的强度图像。这些图像随后被处理以产生关于所扫描的肉的信息，如上述的肉的有效原子序数。
瘦肉是对一罐肉的肉和脂肪含量的测量。更高的瘦肉测量结果，表示该罐内中有更少的肥肉。瘦肉测量范围从0至100。
图1A表示在双能量X射线吸收扫描仪扫描后从肉的X射线强度图像确定肉的瘦肉的最佳形式的算法。在1上，两个图像作为带有同样下标的二维数组都被读入处理器。这里h[i、j]代表扫描的肉的高能量X射线强度图像而l[i、j]代表扫描的肉的低能级X射线强度图像。在这种情况下，i代表方向或在肉和扫描仪之间的相对运动而j代表穿过罐的方向。然而i和j的其它表示也可以被使用而不会脱离本发明的范围。在数据中，数组j被设置为在0和jmax之间，其中jmax是一个整数。
在2上选择每个数组的第一个数据点。接着决定数据点是否应该被处理。这在判决框3进行。如果其高能量强度值在阈值以下，处理每个数据点。代表未被肉覆盖的一个空间的任何数据点不被处理。如果肉没有覆盖那一点，则射向检测器的X射线只是穿过肉放置其上的材料，在检测器上产生高强度值。通过只处理落到阈值以下的数据，在扫描仪表面上肉的朝向不会对强度数据的处理产生问题。
如果高强度级X射线落在阈值以下，则数据点在步骤4中被处理。对于每个数据点，该数据点瘦肉百分比，该数据点肉的质量，质量乘以数据点下标j及数据点下标j都被存储。该数据点瘦肉百分比被计算如下 其中KA、KB和KC是常数。如通过比较这个等式和上面有效原子序数等式可以看出，数据点瘦肉百分比从类似在该数据点上肉的评定的有效原子序数来确定。类似的替换上述有效原子序数等式的其它等式可以再次被用于构成瘦肉百分比等式的一部分。对于等式的每个变化系数可以不同。
数据点质量被计算如下 其中KMA和KMB是常数。
在步骤5中，算法询问它是否已完成对数组中所有数据点的处理。如果算法还未处理所有数据点，则转移到下一个数据点并返回步骤3以确定是否处理该数据点。当算法完成对所有数据点的处理时，平均的瘦肉百分比，质量，j下标的质量中心及j下标的形心被计算。
利用j下标的质量中心和j下标的形心，可以计算修正的瘦肉百分比。在计算该值以前，由j值的和除以处理的数据点数目n，然后除以jmax，计算形心Y(CY)值。质量中心Y(MCY)值也由数据点质量j倍的和除以数据点的质量和，然后除以jmax来计算。修正的瘦肉百分比随后可以被计算如下
修正的CL％＝CL％+[KCA*(MCY_CY)+KCB]其中KCA和KCB是常数。
这个修正的瘦肉百分比值补偿在检测器排列方向上在罐中肉的不均分布，并能使瘦肉百分比的更准确评定被完成。该修正考虑在从X射线源穿过肉到检测器列的X射线通道几何形状(角度和长度)上的变化和其它仪器影响。肉的脂肪的百分比可以用一组类似的等式或从瘦肉百分比确定。
如上所述，类似有效原子序数这样的数可以被用于计算扫描的肉和用于肉中瘦肉的确定。瘦肉测量响应已被实现，它与从DEXA扫描仪的输出计算的有效原子序数成正比，它用于60和100之间的瘦肉测量。这个测量响应在标准的瘦肉范围从20至1000。图1B表示使用DEXA扫描仪和另一个标准扫描仪所扫描的肉的相互关系。在曲线上瘦肉(CL)数表示瘦肉测量和DEXA扫描仪测量的比例数。
图1C表示DEXA扫描仪的校正结果，比便本发明的方法可以被用于确定肉中的瘦肉。重量在25和30千克之间的内罐中的瘦肉通过化学试样分析来确定并且随后用于校正连接于DEXA扫描仪的计算机。这提供了对扫描仪和/或相关软件的校正，以使扫描仪能被用于确定瘦肉值。
图1D和1E表示利用DEXA扫描仪确定肉的瘦肉值。图1D表示在扫描选择的同种肉罐后DEXA扫描仪评定的瘦肉输出值相对于实验室计算的瘦肉值的关系曲线。用于评定从DEXA扫描仪输出的瘦肉值的软件包括对质量分布变化的修正。DEXA瘦肉测量的平均标准偏差是0.8CL。
图1E表示绘制的DEXA扫描仪的输出评定的平均瘦肉值相对于由DEXA扫描仪的输出评定和对罐的质量分布变化进行的修正。用于该曲线的罐以不同的方向被送过扫描仪。测量进行达50次并得到约1CL的平均标准偏差。更多的试验重现了该结果。
图1F表示利用双能量X射线吸收扫描仪方法的重27kg肉罐样品(工业标准规格)的脂肪含量百分比，相对于校正值和利用中子/伽马仪器评定的该样品脂肪含量百分比的曲线。如图1F所能见到的，利用本发明的方法所扫描的肉提供一种27kg内罐的脂肪百分比的准确表示法。
图1G表示脂肪校准值重量百分比与使用本发明的方法测量的脂肪重量百分比的一个曲线。对于该图，扫描了120ml羊肉包装和羊肉与牛肉的混合包装。如由图1G可以看出，使本发明的方法所扫描的肉提供了一种在120ml包装中脂肪百分比的准确表示法。
肉的杂质也可以到用本发明的方法来评定。一旦肉已被扫描，产生的高和低X射线能量强度数据的有效原子序数图像或者数组可以被扫描以检测肉中的任何杂质。例如在肉中可以出现的金属件和骨头。这些杂物对于肉和脂肪具有不同的原子序数并且将在扫描的图像上或者在数组中显示出不同的强度，且可以通过视觉、电子学方法或者用其它的方法扫描该图像来检测。利用DEXA扫描仪可以检测直径大于5mm的杂物。一旦来自DEXA扫描仪的图像被进一步扫描，可以检测肉罐内的杂物，还可以数出它们的数量以及藏在肉罐内每个杂物的位置。
肉罐的重量也可以利用DEXA扫描仪和本发明的方法来评定。X射线穿过肉罐的衰减与在X射线束通道上产品的总质量有关。在扫描肉时，X射线穿过肉的衰减可以被测量并随后综合得出肉罐的重量。图1H表示在标出的肉罐的重量与利用DEXA扫描仪评定的罐重之间的对应关系。如从该图可以看出，两个数值之间有很好的对应关系，表示重量可以由DEXA扫描仪准确地评定。实验发现，DEXA扫描仪可以用少于100g的标准偏差用于确定肉罐(重量在20和35千克之间)的重量。
一旦肉质，如瘦肉，重量或杂质数量已被评定，该肉可以基于该评定指定一个等级。可以评定一种以上的品质，而等级则以对该肉的一种以上品质的评定为基础。例如，可以评定肉的瘦肉(或脂肪百分比)和重量或者可以评定肉的瘦肉(或脂肪百分比)和鲜嫩。
被提供有肉的DEXA扫描输出的软件被配置为用于确定至少下面的某一项肉罐的重量、罐中杂质的数量和位置、在罐内肉中的瘦肉或者罐内肉的脂肪百分比及罐内肉的有效原子序数。相关的计算机系统也可以为后面的评定存储从DEXA扫描产生的图像，最好带有识别特定肉罐的信息，及肉原产农场。图像在数据库中的存储如果需要可供后面的复原和分析之用。软件理论上考虑了DEXA扫描仪中可以影响计算的小的仪器影响。这种仪器影响包括在经过扫描仪的输送带上肉罐的横向位置，扫描仪启动和工作循环的影响以及在肉罐中质量和瘦肉的不平衡。
用本发明的系统也有可能分析由DEXA扫描仪所产生的图像，以检测在物品结构中的变化并评定肉的鲜嫩。
DEXA扫描仪的输出可能以带有表示不同原子序数范围的不同颜色的“缺省颜色”图像的形式产生。例如，橙色可以表示原子序数在1和10之间，绿色可以表示原子序数在11和20之间而蓝色表示原子序数大于20。
利用图像处理技术，图像文件可以被分成各用于图像的红、绿和蓝成分的象素数组。随后该数组中的每个值在表示强度的0和1之间被换算，0相当于黑色或更低的强度而1相当于白色或更高的强度。三个灰度强度数组存在于线-绿-蓝图像中，每个代表一个成分。该灰度强度图像以最佳方式被过滤，以产生只包括0与1分别代表黑和白的二进制图像。要做到这点，每个数组受到一个非线性函数，若强度值在阈值以下将该值设为0，若强度值在阈值以上将该值设为1。例如通常阈值为0.5。强度值等于阈值时，被人为地指定为1或0。一旦灰度强度数组已被过滤，二进制数组的平均强度是对各种原子序数范围的组成的测量。
在灰度强度和鲜嫩次序之间的关系被找到。由DEXA扫描仪扫描肉的小试样(250克左右)并把输出图像文件传送到用于图像处理的计算机。图2A是表示相对于采用本发明的方法找出的鲜嫩绘出的评定鲜嫩的曲线。
利用本发明的方法找出的鲜嫩由等式1给出，它以灰度强度和鲜嫩次序大小之间的关系为基础。
肉的鲜嫩＝CRL*ri+CGL*gi+CBL*bi+C (1)其中ri由过滤的灰度红色数组计算的平均红色强度，gi是由过滤的灰度绿色数组计算的平均绿色强度，bi是由过滤的灰度蓝色数组计算的平均蓝色强度，CRL是红层系数＝-0.012，CGL是绿层系数＝0.056，CBL是蓝层系数＝-0.054，和C＝8.9通过利用来自单一颜色成分的灰度信息，也有可能计算肉的鲜嫩。图2B是相对于只利用蓝层信息测量的鲜嫩评定鲜嫩的曲线。用于从蓝层信息计算肉的鲜嫩的公式为肉的鲜嫩＝CBL′*bi+C′ (2)其中bi是从过滤的灰度蓝色数组计算的平均蓝色强度，CBL′是蓝层系数＝-0.025，及C′＝8.42该方法的优点是，对于薄试样由试样厚度所导致误差较小，而且避免了随着试样厚度的增加而增加。
利用DEXA扫描仪测量肉的鲜嫩的第二种方法是测量图像的组织结构中的变化而不是灰度强度。
要利用在图像强度上的变化计算肉的鲜嫩，如前面所叙述的，可以利用DEXA扫描仪扫描肉样。红-绿-蓝图像被传送给用于处理和分成成分数组的计算机。每上成分数组基于前面的数组要素的强度是灰度。从灰度强度数组找出快速强度变化范围并通过图像数组链接成轮廓线。该轮廓线或边缘结构随后被转换成二进制图像和通过图像标准偏差评定边缘结构的范围。图像标准偏差越大边缘结构的范围就越大。这个分析显然与整个图像的强度无关。对于红-绿-蓝二进制边缘结构数组中每个的标准偏差随后利用等式3被用于计算肉的鲜嫩。
肉的鲜嫩＝CRL*rsd+CGL*gsd+CBL*bsd+C (3)其中rsd是红成分二进制边缘结构数组的标准偏差，
gsd是绿色成分二进制边缘结构数组的标准偏差，bsd是蓝色成分二进制边缘结构数组的标准偏差，CRL是红层系数＝-0.29，CGL是绿层系数＝0.11，CBL是蓝层系数＝0.005，及C＝14.4图2C是如上所述相对于利用周边缘结构的方法计算的肉的鲜嫩表示利用测绘的主观刻度评定肉的鲜嫩的曲线，并带有鲜嫩刻度上8所指定的上等牛排。
前面描述了包括其最佳实施方式的本发明。对于熟练的技术人员显而易见的替换和修改将包括在由附加的权利要求所规定的范围中。
权利要求
1.一种评定肉的一种或多种品质的方法，包括如下步骤利用双能量X射线吸收扫描仪扫描肉，以在两个能级上产生代表X射线强度的两幅图像或数组，及处理该图像或数组以确定所扫描肉的至少一种品质。
2.根据权利要求1所述的评定肉的一种或多种品质的方法还包括如下步骤对评定作可以影响内的一种或多种品质评定的仪器影响方面的修正。
3.根据权利要求2所述的评定肉的一种或多种品质的方法包括下列步骤沿图像或数组的至少一条轴线评定质量中心并在仪器影响的修正中利用它。
4.根据权利要求2或3所述的评定肉的一种或多种品质的方法包括下列步骤利用图像或数组评定肉的质量并在对仪器影响的修正中利用它。
5.根据权利要求2至4中任意一项所述的评定肉的一种或多种品质的方法包括以下步骤沿图像或数组的至少一条轴线确定形心并在对仪器影响的修正中利用它。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的方法，其中处理图像或数组的步骤包括，在高强度X射线图像或数组中，确定图像中的象素或数组中的数据点是否落在阈值以下的步骤。
7.根据权利要求6所述的评定肉的一种或多种品质的方法包括，只处理在高强度X射线图像或数组中落在阈值以下的象素或数据点。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的方法包括基于评定的肉的一种或多种品质为肉分等级的步骤。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的方法包括，为以后复原和/或再处理用一个标识符在数据库中存储图像和/或数据数组的步骤。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的方法，其中评定品质是肉中的瘦肉。
11.根据权利要求1至9中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的方法，其中评定的品质是肉中的脂肪百分比。
12.根据权利要求1至9中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的方法，其中评定的品质是肉的重量。
13.根据权利要求1于9中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的方法，其中评定的品质是肉中的杂质。
14.根据权利要求1至9中任一项所述的评定肉的一种或多种品质方法，其中评定的品质是肉的鲜嫩。
15.根据权利要求14所述的评定肉的一种或多种品质的方法包括将在原子序数上变化的至少一种红-绿-蓝图像转换成强度图像并从该至少一幅强度图像评定肉的鲜嫩的步骤。
16.根据权利要求14所述的评定肉的一种或多种品质的方法还包括以下步骤对在原子序数中变化的红-绿-蓝图像单独提取每个成分；将每个提取的成分处理成强度图像；分析每个图像以确定在图像强度上的变化；基于强度上的变化对于每个成分产生一个二进制数组；及从二进制数组的变化评定肉的鲜嫩。
17.根据权利要求1至16中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的方法包括执行上述方法以评定脂肪或瘦肉及重量。
18.根据权利要求1至16中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的方法包括执行所述方法以评定脂肪或瘦肉及鲜嫩。
19.一种用于评定肉的一种或多种品质的装置包括用于扫描肉被配置为在两个能级上产生代表X射线强度的二幅图像或数组的一个双能量X射线吸收扫描仪，和被配置为处理该图像或数组以确定所扫描肉的至少一种品质的一个相关的计算机系统。
20.根据权利要求19所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中相关的计算机系统还被配置为用于为评定作可以影响肉的一种或多种品质评定的仪器影响方面的修正。
21.根据权利要求20所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中相关的计算机系统还被配置为用于沿图像或数组的至少一条轴线确定质量中心并在对仪器影响的修正中利用它。
22.根据权利要求20或21所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中相关的计算机系统被配置为用于利用图像或数组评定肉的质量并在对仪器影响的修正中利用它。
23.根据权利要求20至22中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中相关的计算机系统被配置为用于沿图像或数组的至少一条轴线评定形心并在对仪器影响的修正中利用它。
24.根据权利要求19至23中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中被配置为处理图像或数组的计算机系统被配置为用于在高强度X射线图像或数组中确定图像中的象素或数组中的数据是否落在阈值以下。
25.根据权利要求24所述评定肉的一种或多种品质的装置，其中计算机系统被配置为只处理在高强度X射线图像或数组中落在阈值以下的象素或数据点。
26.根据权利要求19至25中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中计算机系统被用于基于评定的肉的一种或多种品质为肉评定等级。
27.根据权利要求19至26中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中计算机系统被配置为通过一个标识符在数据库中存储图像和/或数组以便以后的复原和/或再处理。
28.根据权利要求19至27中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中相关的计算机系统被配置为评定的品质是肉中的瘦肉。
29根据权利要求19至27中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中相关的计算机系统被配置为评定的品质是肉中的脂肪百分比。
30.根据权利要求19至27中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中相关的计算机系统被配置为评定的品质是肉的重量。
31.根据权利要求19至27中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中相关的计算机系统被配置为评定的品质是肉中的杂质。
32.根据权利要求19至27中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中相关的计算机系统被配置为评定的品质是肉的鲜嫩。
33.根据权利要求32所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中计算机系统还被配置为将在原子序数中变化的至少一幅红-绿-蓝图像转换成强度图像，并从该至少一幅强度图像评定肉的鲜嫩。
34.根据权利要求32所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中相关计算机系统被配置为对在原子序数中变化的红-绿-蓝图像单独提取每个成份；将每个提取的成份处理成强度图像；分析每幅图像以确定在图像强度中的变化；根据在强度上的变化，对每个成分生成一个二进制数组；以及由二进制数组的变化评定肉的鲜嫩。
35.根据权利要求19至34中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中计算机系统被配置为评定脂肪或瘦肉与重量。
36.根据权利要求19至34中任一项所述的评定肉的一种或多种品质的装置，其中计算机系统被配置为评定脂肪或瘦肉与鲜嫩。
全文摘要
利用非侵入双能量X射线吸收扫描仪评定肉的品质。在二个能级上产生代表X射线强度的两幅图像或数组(1)。然后处理这些图像或数组以确定所扫描肉的品质，如瘦肉、脂肪百分比、重量、出现的杂质和鲜嫩(2－5)。肉的评定包括一个修正步骤，以克服不希望有的仪器影响。
文档编号G01N23/04GK1618013SQ01812712
公开日2005年5月18日 申请日期2001年6月11日 优先权日2000年6月11日
发明者科林·玛瑞·巴特尔 申请人:地质研究院及核科学有限公司