基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法及系统

技术领域

本发明涉及畜肉屠宰生产线品质检测技术领域，尤其涉及一种基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法及系统。

背景技术

生猪屠宰线胴体指宰杀、放血后除去毛、内脏、头、尾及四肢后的躯体部分，胴体的品质决定了猪的出肉质量，准确评价胴体等级将有助于猪肉等级划分，优质优价。生猪屠宰线胴体的等级主要由感官评分、胴体背膘厚度以及胴体质量综合评价。

目前国内外屠宰企业主要采用人工测量的方式检测胴体等级，即工人用标有刻度的钢尺测量猪二分体背膘厚度，记录数据并手动输入计算机进行评级。这种人工测量方法存在人为误差，且评价标准单一，检测速度慢，结果不准确。对于日屠宰量过万的大型企业，每天都需要投入大量的人力去测量读数与手动输入无疑制约了企业的现代化与智能化发展。

因此，如何提供一种基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法及系统，在生猪屠宰线上，能够有效的自动将猪胴体进行品质分级，提高生猪屠宰线胴体分级的工作效率与自动化水平，减少人力成本，消除由于分级工作人员主观因素产生的误差，成为亟待解决的问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法及系统。

本发明提供一种基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，包括：

获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息；

将所述图像信息输入感官识别模型中，确定所述待评价猪胴体的降级标志；

基于所述重量信息、所述背膘厚度信息和所述降级标志确定待评价猪胴体等级；

其中，所述感官识别模型由样本猪胴体图像信息训练得到。

根据本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，所述将所述图像信息输入感官识别模型中，确定所述待评价猪胴体的降级标志，具体包括：

将所述图像信息输入感官识别模型中，确定待评价猪胴体外表缺陷程度，并根据所述待评价猪胴体外表缺陷程度确定所述待评价猪胴体的降级标志。

根据本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，所述基于所述重量信息、所述背膘厚度信息和所述降级标志确定待评价猪胴体等级，具体包括：

基于所述重量信息、所述背膘厚度信息以及第一预设猪胴体分级规则确定第一待评价猪胴体预分等级；

基于所述降级标志和所述第一待评价猪胴体预分等级，确定第一待评价猪胴体等级。

根据本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，还包括：

根据所述图像信息，基于所述感官识别模型，确定待评价猪胴体体态特征，并根据所述待评价猪胴体体态特征确定所述待评价猪胴体的瘦肉率信息；

其中，所述感官识别模型由样本猪胴体图像信息和样本猪胴体瘦肉率实测值训练得到。

根据本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，还包括：

基于所述重量信息、所述背膘厚度信息、所述瘦肉率信息以及第二预设猪胴体分级规则确定第二待评价猪胴体预分等级；

基于所述降级标志和所述第二待评价猪胴体预分等级，确定第二待评价猪胴体等级。

根据本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，所述基于所述重量信息、所述背膘厚度信息和所述降级标志确定待评价猪胴体等级步骤之后，还包括：

基于所述待评价猪胴体的序号、来源信息和所述待评价猪胴体等级，确定猪胴体信息数据库；

其中，所述猪胴体信息数据库包括猪胴体的序号、来源信息和猪胴体等级的映射关系。

根据本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，还包括：

读取用户价格查询请求；

基于所述价格查询请求确定目标猪胴体；

基于所述猪胴体信息数据库中目标猪胴体相关信息确定所述目标猪胴体价格；

向所述用户发送所述目标猪胴体价格。

本发明还提供一种基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控系统，包括：

信息获取单元，用于获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息；

感官识别单元，用于将所述图像信息输入感官识别模型中，确定所述待评价猪胴体的降级标志；

胴体分级单元，用于基于所述重量信息、所述背膘厚度信息和所述降级标志确定待评价猪胴体等级；

其中，所述感官识别模型由样本猪胴体图像信息训练得到。

本发明还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如上述基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法的各个步骤。

本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法的各个步骤。

本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法及系统，通过获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息，基于猪胴体的感官评价、重量以及背膘三个角度综合进行猪胴体品质自动分级，在生猪屠宰线上，提高生猪屠宰线胴体分级的工作效率与自动化水平，减少人力成本，消除由于分级工作人员主观因素产生的误差。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法流程图；

图2为本发明提供的SB/T 10656-2012猪肉分级标准示意图；

图3为本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法原理示意图；

图4为本发明提供的第一预设猪胴体分级规则示意图；

图5为本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控系统结构示意图；

图6为本发明提供的电子设备的实体结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

胴体指的是经宰杀、放血后除去毛、内脏、头、尾及四肢(腕及关节以下)后的躯体部分。背膘指的是猪脊背部皮下的脂肪。背膘厚度指第六肋骨和第七肋骨中间平行至第六胸椎棘突前下方位置背膘的厚度。瘦肉率指瘦肉质量占整个胴体质量的百分比。

图2为本发明提供的SB/T 10656-2012猪肉分级标准示意图，如图2所示，依据我国现行标准《SB/T 10656-2012猪肉分级》，将感官指标、胴体质量、瘦肉率、背膘厚度作为评定指标(其中，瘦肉率、背膘厚度可由企业根据自身情况选择1项或者2项)，将猪胴体的等级从高到低分为1、2、3、4、5、6六个级别，其中，1级最优。

由于我国生猪品种杂、改良差、地区差异比较大，与国外畜牧业发达的国家和地区相比，生猪的屠宰经济性能特征差距很大，不同屠宰企业对于不同类别的猪胴体分级时，标准并不统一。并且，屠宰企业大多采用人工测量的方法检测胴体等级，人工检测背膘厚度和人工划分感官等级的方法均依赖于工作人员的经验，容易受主观意识影响，可重复性差。

一般来说，背膘厚度一定程度上可以反映胴体的瘦肉率，背膘厚度的数值越大说明猪的瘦肉率就越低，相反则越高。由于在屠宰线上，考虑到胴体的瘦肉率难以检测，检测成本高，采用检测背膘厚度的方法检测间接反映胴体的瘦肉率。

图1为本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法流程图，如图1所示，本发明提供一种基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，包括：

本发明提供一种基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，包括：

步骤S1，获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息；

步骤S2，将所述图像信息输入感官识别模型中，确定所述待评价猪胴体的降级标志；

步骤S3，基于所述重量信息、所述背膘厚度信息和所述降级标志确定待评价猪胴体等级；

其中，所述感官识别模型由样本猪胴体图像信息训练得到。

具体的，图3为本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法原理示意图，如图3所示，结合实际应用中生猪屠宰线的工作原理，对本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法详细地解释。

如图3所示，屠宰线(屠宰企业的流水线)上设置有传送模块，图像模块、背膘厚模块和电子秤模块。猪胴体被挂在传送模块的传送链上，由电机驱动传送链，将胴体按照序号依次移动至下一个工位。猪胴体匀速平稳移动，依次顺序通过图像模块、背膘厚模块和电子秤模块对胴体进行多参数信息采集。

以屠宰线上任一待评价猪胴体的检测为例，图像模块在待评价猪胴体在经过对应的采集区域时，使用工业相机拍摄猪胴体，获得待评价猪胴体图像信息。

需要说明的是，为了全面的获取猪胴体的图像信息，可以在待测区域周围设置多个工业相机，当待评价猪胴体传送到待测区域时停止运动，多个工业相机以不同的角度采集图像信息，将采集的图像集作为图像信息。或者还可以采用录制视频提取其中清晰图像的方式确定图像信息。具体的图像信息获取方法及处理方法均可根据实际需求进行调整，本发明对此不做限定。

背膘厚模块在待评价猪胴体在经过对应的采集区域时，通过测距传感器检测猪胴体的第六、第七肋骨中间平行至第六胸椎棘突前下方，采集待评价猪胴体背膘厚度信息。

需要说明的是，使用测距传感器进行猪胴体背膘厚度的检测方法能够取代人工使用钢尺读数，减少人力成本，有助于提高检测的效率和自动化水平。在实际应用中，测距传感器可以选择超声波测距传感器、红外测距传感器和激光测距传感器等中的一种或多种类型。通过激光测距技术、超声波技术、红外线技术与图像处理技术均能够准确的自动读取背膘厚度。除此之外，为了减少测量值的误差，可以设置多个不同类型的传感器，例如同时设置超声波测距传感器和红外测距传感器，使用两传感器进行测量，并处理数据(例如，取平均值，或者按设置的权重计算)获得测量值。在实际应用过程中，使用的测距传感器的种类的数量均可根据实际情况进行设置，本发明对此不做限定。

电子秤模块包括重力传感器，重力传感器设置在传送链的悬挂杆上。具体的称量方式为，读取电子秤当前数值(重力传感器数值)，当数值大于设定阈值时判定为猪胴体上称(待评价猪胴体进入电子秤模块信号采集区域)，开始采集记录读数；当读数低于设定阈值时判定猪胴体下称(待评价猪胴体离开电子秤模块信号采集区域)。获取此有效长度内的重量读数信息，去除瞬时过大或过小的数值后求平均值为最终结果，确定待评价猪胴体的重量信息。

需要说明的是，以上介绍的屠宰线仅作为一个具体的例子对本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法进行辅助说明，除此之外，屠宰线的形式可根据实际需要进行调整，待评价猪胴体的图像信息、重量信息和背膘厚度信息的具体获取形式可根据实际需求进行选择，本发明对此不做限定。

以屠宰线上任一待评价猪胴体的分级方法为例，在步骤S1中，在屠宰线上获取待评价猪胴体对应的图像信息、重量信息和背膘厚度信息。

例如，在屠宰线上获取猪胴体的相关数据信息之后，将数据信息传输给本地终端，本地终端接收到数据信息后，根据数据信息对猪胴体进行分级。进一步，在进行分级后，将猪胴体等级以及相关数据上传至云服务平台(或者在获取数据之后直接将数据上传至云服务器，又云服务器进行猪胴体的品质分级和数据的监管)，基于云服务实现对猪胴体数据信息的统一监管。

将数据信息从图像模块、背膘厚模块和电子秤模块传输到本地信息的方式可以是有线传输或无线传输，信号可以是RS232、RS485(本地终端设置有3个COM口，分别用于接收背膘厚模块、电子秤模块和图像模块所传输参数，基于TCP/IP协议将数据上传至指定IP地址与端口号)、蓝牙、Wi-Fi和4G等形式，具体的传输方法可根据实际需求进行选择，本发明对此不做限定。

在步骤S2中，将图像信息输入感官识别模型中，确定待评价猪胴体的降级标志。感官识别模型用于代替人眼的感官评价，以最高等级的猪肉感官评价标准为基准，确定待评价猪胴体与基准相比是否存在缺陷，缺陷的程度。以此确定待评价猪胴体的降级标志。将降级标志作为等级最终评定的一个重要参数。

需要说明的是，使用感官识别模型确定降级标志依赖图像处理技术，在使用模型之前，首先要构造一个含有各种情况的样本猪胴体图像信息数据集用于建立感官评价模型，然后基于深度学习算法搭建分类网络，基于大量数据进行有标签的监督性学习得到猪胴体感官识别模型，用于进行猪胴体的外部品质评价。

在步骤S3中，基于待评价猪胴体的重量信息、背膘厚度信息和降级标志以三个角度进行猪胴体的综合评价，确定待评价猪胴体等级。

除此之外，本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，除了适用于猪胴体的品质分级，还可以用于其他分级要求相似的动物的品质分级。可以根据待分级动物的类型和品种的区别选取不同的样本训练集，以实现本发明提供分级方法的迁移应用。

本发明以降级标志取代传统的以人工划分感官等级的方法，减少在感官评价时依赖于工作人员的经验产生的对检测结果的影响，解决人工感官评价受主观意识影响，可重复性差的问题。并且通过降级标志替代正向的感官评分和分级，能够有效地将猪胴体评级的重点因素聚焦于猪胴体背膘厚度和重量信息，将降级标注代表的感官评价作为辅助信息，减少主观因素对猪胴体评级的影响。进一步能够减少养殖户、供货商和屠宰企业由于感官主动评价在生猪买卖市场上的灰色可操作范围，减少以次充好、恶意压价等不良商业行为。有利于实现生猪买卖市场的健康良性发展。

本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，通过获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息，基于猪胴体的感官评价、重量以及背膘三个角度综合进行猪胴体品质自动分级，在生猪屠宰线上，提高生猪屠宰线胴体分级的工作效率与自动化水平，减少人力成本，消除由于分级工作人员主观因素产生的误差。

根据本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，所述将所述图像信息输入感官识别模型中，确定所述待评价猪胴体的降级标志，具体包括：

将所述图像信息输入感官识别模型中，确定待评价猪胴体外表缺陷程度，并根据所述待评价猪胴体外表缺陷程度确定所述待评价猪胴体的降级标志。

具体的，在获取待评价猪胴体的图像信息之后，将图像信息输入感官识别模型中，感官识别模型对图像信息进行分析识别，确定待评价猪胴体外表缺陷程度(表面修个不整齐、有连带碎肉、炎症或颜色光泽较差等情况)，并根据待评价猪胴体外表缺陷程度确定待评价猪胴体的降级标志。

需要的是，降级标志可以是在原始等级的基础上下降一级、下降二级等，对于肉质以明显不属于正常范围内的猪胴体，还可以设置剔除标记，取消对该猪胴体的评级，不允许其进入生产加工线。

对于猪胴体的感官评价确定降级标志的判定，由感官识别模型基于图像识别技术实现，无需进行人工操作。进一步，可以将感官识别模型分为外表特征提取层和降级评价层。外表特征提取层用于识别猪胴体图像上与检测基准(最高等级的猪肉感官评价标准图像)不相同的部分，确认不相同的类型和范围(如图像中显示待评价猪胴体多处出现碎肉，或3/4部分肉质颜色偏灰)。降级评价层基于外表特征提取层确定的与基准不相同的类型和范围确定降级标志。

本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，通过获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息，基于图像信息和感官识别模型确定待评价猪胴体对应的降级标志，以降级标志反应猪胴体的感官评价指标，反应对猪胴体外表缺陷程度的评价。基于猪胴体的感官评价、重量以及背膘三个角度综合进行猪胴体品质自动分级，在生猪屠宰线上，提高生猪屠宰线胴体分级的工作效率与自动化水平，减少人力成本，消除由于分级工作人员主观因素产生的误差。进一步，通过降级标志表征待评价猪胴体外表缺陷程度，能够有效地将猪胴体评级的重点因素聚焦于猪胴体背膘厚度和重量信息，将降级标注代表的感官评价作为辅助信息，减少主观因素对猪胴体评级的影响。

可选的，根据本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，所述基于所述重量信息、所述背膘厚度信息和所述降级标志确定待评价猪胴体等级，具体包括：

基于所述重量信息、所述背膘厚度信息以及第一预设猪胴体分级规则确定第一待评价猪胴体预分等级；

基于所述降级标志和所述第一待评价猪胴体预分等级，确定第一待评价猪胴体等级。

具体的，在确定待评价猪胴体的重量信息、背膘厚度信息和降级标志之后，可以对待评价猪胴体进行分级，分级可以分为两步。

图4为本发明提供的第一预设猪胴体分级规则示意图，如图4所示，第一步，基于重量信息、背膘厚度信息以及第一预设猪胴体分级规则确定第一待评价猪胴体预分等级。

第二步，基于降级标志和第一待评价猪胴体预分等级，确定第一待评价猪胴体等级。

例如，确定带评价猪胴体的背膘厚H为41mm，重量W为74kg，对应降级标志为降1级，在第一步中，根据重量信息和背膘厚度信息在第一预设猪胴体分级规则图表中即可查找到该带评价猪胴体预分等级为4级。在第二步中，基于降1级的降级标志，确定需要在预分等级的基础上降一级，最终，确定该待评价猪胴体等级为5级。

需要说明的是，第一预设猪胴体分级规则对应于我国现行标准《SB/T 10656-2012猪肉分级》标准去除瘦肉率指标的评价标准，除此之外，第一预设猪胴体分级规则还可以根据实际需要进行调整，本发明对此不做限定。

其次，由于采取两步评级的方式，猪胴体的等级可能会出现低于标准的情况，例如，图4对应标准的最低等级为6级，但降级后可能出现7级的情况，此时可以设定低于最低标准的一律以最低标准处理，或者是，不进行定级，将该猪胴体标记剔除，不允许进入后续产业链用作他用。具体可根据实际需求进行调整，本发明对此不做限定。

本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，通过获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息，基于猪胴体的感官评价、重量以及背膘三个角度综合进行猪胴体品质自动分级，通过两级定级的方法，将降级标注代表的感官评价作为辅助信息，能够有效的减少感官评级因素对猪胴体的主观影响，在生猪屠宰线上，提高生猪屠宰线胴体分级的工作效率与自动化水平，减少人力成本，消除由于分级工作人员主观因素产生的误差，提高猪胴体分级的准确性和可行性，改善猪胴体品质评级水平，提高生产效率。

可选的，根据本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，还包括：

根据所述图像信息，基于所述感官识别模型，确定待评价猪胴体体态特征，并根据所述待评价猪胴体体态特征确定所述待评价猪胴体的瘦肉率信息；

其中，所述感官识别模型由样本猪胴体图像信息和样本猪胴体瘦肉率实测值训练得到。

具体的，目前，在进行猪胴体的评级时，瘦肉率、背膘厚度可由企业根据自身情况选择1项或者2项。

但由于背膘厚度一定程度上可以反映胴体的瘦肉率，一般来说，背膘厚度的数值越大说明猪的瘦肉率就越低，相反则越高。并且，我国目前常用的计算瘦肉率的方法有两种：一种是只分出其瘦肉分割块，用分割肉与胴体重的比例来表示。如香港五丰行瘦肉率是指四条腿的瘦肉重与活猪重的百分比。中国粮油食品进出口公司规定的商业瘦肉率为颈背肌肉、前腿肌肉、大排肌肉和后腿肌肉占胴体重的百分比。另一种是育种工作中常用的组织完全剥离法测定的瘦肉率，即将左侧胴体除去板油和肾，剖析为骨、皮、肉、脂四种成分(其中肉中的肌内和肌间脂肪不剔除)，测定瘦肉占四种成分总重量的百分比即称瘦肉率。

由于在屠宰线上，考虑到胴体的瘦肉率难以检测，检测成本高，一般都采用检测背膘厚度的方法检测间接反映胴体的瘦肉率。

为了进一步提高猪胴体分级的准确性，发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法添加瘦肉率信息作为猪胴体评级的指标。

在获取待评价猪胴体的图像信息后，根据图像信息，基于感官识别模型，确定待评价猪胴体体态特征，并根据待评价猪胴体体态特征确定待评价猪胴体的瘦肉率信息。

可以理解的是，对于猪胴体瘦肉率的确定，由感官识别模型基于图像识别技术实现，无需进行人工操作。进一步，可以将感官识别模型分为两部分，一部分用于确定降级标志，另一部分用于确定瘦肉率。

其中，用于确定瘦肉率的部分，可以分为体态特征提取层和瘦肉率确定层。体态特征提取层用于识别猪胴体图像上与瘦肉率相关的指标(例如带评价猪胴体的腰宽、臀宽、腹长、体高、侧面体长、腿间距和肉质肥瘦分布情况等因素)，降级评价层基于各指标的情况确定瘦肉率的估算值。

需要说明的是，在使用感官识别模型确定瘦肉率之前，还需要，使用样本猪胴体的图像信息和瘦肉率的实测数据对感官识别模型进行训练。具体的，由于猪胴体的体态特征与瘦肉率的相关性各不相同，可以选取一个或多个值，或体态特征数据之间的比值作为特征参数确定瘦肉率，具体选取的数据可根据实际情况进行选择，本发明对此不做限定。

本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，通过获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息，基于图像信息确定猪胴体的感官评价降级标志以及瘦肉率，基于图像识别技术辅助进行感官评价以及瘦肉率评价，基于猪胴体的感官评价、瘦肉率、重量以及背膘四个角度综合进行猪胴体品质自动分级，在生猪屠宰线上，提高生猪屠宰线胴体分级的工作效率与自动化水平，减少人力成本，消除由于分级工作人员主观因素产生的误差，进一步提高对猪胴体肥瘦的表征，提高猪胴体分级的精确性。

可选的，根据本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，还包括：

基于所述重量信息、所述背膘厚度信息、所述瘦肉率信息以及第二预设猪胴体分级规则确定第二待评价猪胴体预分等级；

基于所述降级标志和所述第二待评价猪胴体预分等级，确定第二待评价猪胴体等级。

具体的，在基于图像信息确定待评价猪胴体降级标志和瘦肉率信息之后，可以对待评价猪胴体进行分级，分级可以分为两步。

第一步，基于重量信息、背膘厚度信息、瘦肉率信息以及第二预设猪胴体分级规则确定第二待评价猪胴体预分等级。

第二步，基于降级标志和第二待评价猪胴体预分等级，确定第二待评价猪胴体等级。

例如，将图2显示的SB/T 10656-2012猪肉分级标准作为第二预设猪胴体分级规则，若确定带评价猪胴体的背膘厚H为2.5cm，重量W为74kg，瘦肉率P为49％，对应降级标志为降1级，在第一步中，根据瘦肉率、重量信息和背膘厚度信息在第二预设猪胴体分级规则图表中即可查找到该带评价猪胴体预分等级为1级。在第二步中，基于降1级的降级标志，确定需要在预分等级的基础上降一级，最终，确定该待评价猪胴体等级为2级。

需要说明的是，在对本发明进行介绍时，“第一”和“第二”仅为了对采用不同标准进行分级的方法进行区分，“第一”和“第二”并不具有实际意义。第二预设猪胴体分级规则对应于我国现行标准《SB/T 10656-2012猪肉分级》标准保留瘦肉率指标和背膘厚度值表的评价标准，除此之外，第二预设猪胴体分级规则还可以根据实际需要进行调整，本发明对此不做限定。

本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，通过获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息，基于图像信息确定猪胴体的感官评价降级标志以及瘦肉率，基于图像识别技术辅助进行感官评价以及瘦肉率评价，基于猪胴体的感官评价、瘦肉率、重量以及背膘四个角度综合进行猪胴体品质自动分级，在生猪屠宰线上，提高生猪屠宰线胴体分级的工作效率与自动化水平，减少人力成本，消除由于分级工作人员主观因素产生的误差，进一步提高对猪胴体肥瘦的表征，提高猪胴体分级的精确性。

可选的，根据本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，所述基于所述重量信息、所述背膘厚度信息和所述降级标志确定待评价猪胴体等级步骤之后，还包括：

基于所述待评价猪胴体的序号、来源信息和所述待评价猪胴体等级，确定猪胴体信息数据库；

其中，所述猪胴体信息数据库包括猪胴体的序号、来源信息和猪胴体等级的映射关系。

具体的，在对猪胴体分级后，还需要对猪胴体相关信息进行监管，对于此，发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法设置猪胴体信息数据库对猪胴体相关信息进行集中管理。

如图3所示，还可以设置云服务器(例如，租用阿里云企业级通用型g6服务器，操作系统为Windows Server，搭配至少40g云盘，并配置Tomcat应用服务器)，云服务器获取本地终端传输的数据，对于每一个待评价猪胴体，确定待评价猪胴体的序号、来源信息和待评价猪胴体等级，基于上述信息确定猪胴体信息数据库。猪胴体信息数据库包括猪胴体的序号、来源信息和猪胴体等级的映射关系。

猪胴体的相关数据信息可以以条的形式进行显示。可以实现猪胴体对应信息的管理和快速查找，对猪胴体进行溯源，同时可以进行数据的增删改查，便于在产业链中进行监管。

进一步，可以理解的是，猪胴体信息数据库还可以存储所有原始数据以及检测结果，同时存储猪胴体的序号、来源信息、背膘厚度、重量、图像信息、降级标志、入库时间等。便于在交易和监管过程中获取猪胴体的对应信息。实现透明交易，提高监管的可操作性。

例如，对于来源于A省B市C养殖场的，编号为000589的待测猪胴体，在进行检测后，确定降级标志为降0级(不降级)，背膘厚H为2.5cm，重量W为74kg，瘦肉率P为49％，最终确定的等级为1级。猪胴体信息数据库中，该猪胴体的存储信息为：000589-A省B市C养殖场-1级。在查找时，可基于数据块中所有的信息确定该养殖场下的所有猪胴体，或者是查找所有猪胴体，实现按类查找。进一步可以基于猪胴体序号精准地查找到猪胴体。

需要说明的是，上述存储方法仅作为一个例子对本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法进行解释说明，除此之外，数据存储形式和规则，以及猪胴体的编码规则，均可根据实际情况进行调整，本发明对此不做限定。

通过猪胴体信息数据库(基于物联网技术与云服务器)存储猪胴体相关数据信息，能够实现猪胴体的真实数据实时上传与更新，使本发明提供的方法不仅满足企业屠宰需求，提高了管理水平和数据可信程度，更为养殖户与供应商提供了数据查询渠道，有利于加强商业合作，推动整个行业的进步，增强了行业的信息化监管能力，为养殖户与企业提供一种基于物联网技术的智慧智能解决方案，实现了从养殖户到供应商，从屠宰车间到监管部门的数据共享。

如图3所示，本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法在生猪屠宰线应用时，云服务器与生猪屠宰线上各猪胴体数据信息的采集装置共同构建成云服务器系统，云服务系统通过对猪胴体信息的自动获取、数据库更新及存储等，实现猪胴体品质相关信息的全程监控。

本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，通过获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息，基于猪胴体的感官评价、重量以及背膘三个角度综合进行猪胴体品质自动分级，在生猪屠宰线上，提高生猪屠宰线胴体分级的工作效率与自动化水平，减少人力成本，消除由于分级工作人员主观因素产生的误差。

可选的，根据本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，还包括：

读取用户价格查询请求；

基于所述价格查询请求确定目标猪胴体；

基于所述猪胴体信息数据库中目标猪胴体相关信息确定所述目标猪胴体价格；

向所述用户发送所述目标猪胴体价格。

具体的，如图3所示，云服务器面对的用户包括养殖户、供货商、屠宰车间和监管部门，用户可以基于计算机或者移动终端(如手机、平板等)访问云服务器(例如，以网页、软件、app和小程序等方式)，查看云服务器中猪胴体信息数据库中存储的相关信息。

进一步还可以根据不同的用户设置不同的权限，实现对数据库中数据的增删改查。例如：养殖户与供货商可以查询到所提供猪是否进入宰杀环节，以及查看宰杀后的图像与具体等级等；屠宰车间可以查询当日所有猪的来源、已完成头数、未完成头数以及预计结束时间，还可查询已屠宰猪的胴体背膘厚、重量、图像和等级的信息汇总；企业监管部门则可以实时查询到所有的统计信息。具体可以根据实际情况进行调整，本发明对此不做限定。

本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法还能实现价格的实时查询，服务器在读取用户发送的价格查询请求后，价格查询请求在猪胴体信息数据库确定目标猪胴体。进一步，基于猪胴体信息数据库中目标猪胴体相关信息确定目标猪胴体价格，向用户返回目标猪胴体价格。

需要说明的是，猪胴体的定价标准可以是基于猪胴体的级别对完整的猪胴体进行定价，也可以是基于猪胴体的级别确定对应级别的猪胴体每一斤的均价，根据猪胴体的重量确定每一个完整猪胴体的重量。具体的定价方式，可以根据实际情况进行选择，本发明对此不做限定。

本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法提高了管理水平和数据可信程度，更为养殖户与供应商提供了数据查询渠道，实现企业与养殖户之间的数据共享，能够实时查询到每头猪的判定等级与交易金额等信息，简化交易模式，提高企业信息化管理水平。有利于加强商业合作，推动整个行业的进步，实现了从养殖户到供应商，从屠宰车间到监管部门的数据共享。

本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，通过获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息，基于猪胴体的感官评价、重量以及背膘三个角度综合进行猪胴体品质自动分级，在生猪屠宰线上，提高生猪屠宰线胴体分级的工作效率与自动化水平，减少人力成本，消除由于分级工作人员主观因素产生的误差。

图5为本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控系统结构示意图，如图5所示，本发明还提供一种基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控系统，包括：

信息获取单元510，用于获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息；

感官识别单元520，用于将所述图像信息输入感官识别模型中，确定所述待评价猪胴体的降级标志；

胴体分级单元530，用于基于所述重量信息、所述背膘厚度信息和所述降级标志确定待评价猪胴体等级；

其中，所述感官识别模型由样本猪胴体图像信息训练得到。

具体的，图3为本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法原理示意图，如图3所示，结合实际应用中生猪屠宰线的工作原理，对本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法详细地解释。

如图3所示，屠宰线(屠宰企业的流水线)上设置有传送模块，图像模块、背膘厚模块和电子秤模块。猪胴体被挂在传送模块的传送链上，由电机驱动传送链，将胴体按照序号依次移动至下一个工位。猪胴体匀速平稳移动，依次顺序通过图像模块、背膘厚模块和电子秤模块对胴体进行多参数信息采集。

以屠宰线上任一待评价猪胴体的检测为例，图像模块在待评价猪胴体在经过对应的采集区域时，使用工业相机拍摄猪胴体，获得待评价猪胴体图像信息。

需要说明的是，为了全面的获取猪胴体的图像信息，可以在待测区域周围设置多个工业相机，当待评价猪胴体传送到待测区域时停止运动，多个工业相机以不同的角度采集图像信息，将采集的图像集作为图像信息。或者还可以采用录制视频提取其中清晰图像的方式确定图像信息。具体的图像信息获取方法及处理方法均可根据实际需求进行调整，本发明对此不做限定。

背膘厚模块在待评价猪胴体在经过对应的采集区域时，通过测距传感器检测猪胴体的第六、第七肋骨中间平行至第六胸椎棘突前下方，采集待评价猪胴体背膘厚度信息。

需要说明的是，使用测距传感器进行猪胴体背膘厚度的检测方法能够取代人工使用钢尺读数，减少人力成本，有助于提高检测的效率和自动化水平。在实际应用中，测距传感器可以选择超声波测距传感器、红外测距传感器和激光测距传感器等中的一种或多种类型。通过激光测距技术、超声波技术、红外线技术与图像处理技术均能够准确的自动读取背膘厚度。除此之外，为了减少测量值的误差，可以设置多个不同类型的传感器，例如同时设置超声波测距传感器和红外测距传感器，使用两传感器进行测量，并处理数据(例如，取平均值，或者按设置的权重计算)获得测量值。在实际应用过程中，使用的测距传感器的种类的数量均可根据实际情况进行设置，本发明对此不做限定。

电子秤模块包括重力传感器，重力传感器设置在传送链的悬挂杆上。具体的称量方式为，读取电子秤当前数值(重力传感器数值)，当数值大于设定阈值时判定为猪胴体上称(待评价猪胴体进入电子秤模块信号采集区域)，开始采集记录读数；当读数低于设定阈值时判定猪胴体下称(待评价猪胴体离开电子秤模块信号采集区域)。获取此有效长度内的重量读数信息，去除瞬时过大或过小的数值后求平均值为最终结果，确定待评价猪胴体的重量信息。

需要说明的是，以上介绍的屠宰线仅作为一个具体的例子对本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法进行辅助说明，除此之外，屠宰线的形式可根据实际需要进行调整，待评价猪胴体的图像信息、重量信息和背膘厚度信息的具体获取形式可根据实际需求进行选择，本发明对此不做限定。

以屠宰线上任一待评价猪胴体的分级方法为例，信息获取单元510，用于在屠宰线上获取待评价猪胴体对应的图像信息、重量信息和背膘厚度信息。

例如，在屠宰线上获取猪胴体的相关数据信息之后，将数据信息传输给本地终端，本地终端接收到数据信息后，根据数据信息对猪胴体进行分级。将数据信息从图像模块、背膘厚模块和电子秤模块传输到本地信息的方式可以是有线传输或无线传输，信号可以是RS232、RS485、蓝牙、Wi-Fi和4G等形式，具体的传输方法可根据实际需求进行选择，本发明对此不做限定。

感官识别单元520，用于将图像信息输入感官识别模型中，确定待评价猪胴体的降级标志。感官识别模型用于代替人眼的感官评价，以最高等级的猪肉感官评价标准为基准，确定待评价猪胴体与基准相比是否存在缺陷，缺陷的程度。以此确定待评价猪胴体的降级标志。将降级标志作为等级最终评定的一个重要参数。

需要说明的是，使用感官识别模型确定降级标志依赖图像处理技术，在使用模型之前，首先要构造一个含有各种情况的样本猪胴体图像信息数据集用于建立感官评价模型，然后基于深度学习算法搭建分类网络，基于大量数据进行有标签的监督性学习得到猪胴体感官识别模型，用于进行猪胴体的外部品质评价。

胴体分级单元530，用于基于待评价猪胴体的重量信息、背膘厚度信息和降级标志以三个角度进行猪胴体的综合评价，确定待评价猪胴体等级。

除此之外，本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，除了适用于猪胴体的品质分级，还可以用于其他分级要求相似的动物的品质分级。

本发明以降级标志取代传统的以人工划分感官等级的方法，减少在感官评价时依赖于工作人员的经验产生的对检测结果的影响，解决人工感官评价受主观意识影响，可重复性差的问题。并且通过降级标志替代正向的感官评分和分级，能够有效地将猪胴体评级的重点因素聚焦于猪胴体背膘厚度和重量信息，将降级标注代表的感官评价作为辅助信息，减少主观因素对猪胴体评级的影响。进一步能够减少养殖户、供货商和屠宰企业由于感官主动评价在生猪买卖市场上的灰色可操作范围，减少以次充好、恶意压价等不良商业行为。有利于实现生猪买卖市场的健康良性发展。

本发明提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控系统，通过获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息，基于猪胴体的感官评价、重量以及背膘三个角度综合进行猪胴体品质自动分级，在生猪屠宰线上，提高生猪屠宰线胴体分级的工作效率与自动化水平，减少人力成本，消除由于分级工作人员主观因素产生的误差。

需要说明的是，本发明实施例提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控系统用于执行上述基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，其具体的实施方式与方法实施方式一致，在此不再赘述。

图6为本发明提供的电子设备的实体结构示意图，如图6所示，所述电子设备可以包括：处理器(processor)610、通信接口(communication interface)620、存储器(memory)630和通信总线(bus)640，其中，处理器610，通信接口620，存储器630通过通信总线640完成相互间的通信。处理器610可以调用存储器630中的逻辑指令，以执行上述基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，包括：获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息；将所述图像信息输入感官识别模型中，确定所述待评价猪胴体的降级标志；基于所述重量信息、所述背膘厚度信息和所述降级标志确定待评价猪胴体等级；其中，所述感官识别模型由样本猪胴体图像信息训练得到。

此外，上述的存储器630中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，该方法包括：获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息；将所述图像信息输入感官识别模型中，确定所述待评价猪胴体的降级标志；基于所述重量信息、所述背膘厚度信息和所述降级标志确定待评价猪胴体等级；其中，所述感官识别模型由样本猪胴体图像信息训练得到。

又一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的以执行基于云服务的生猪屠宰线胴体品质分级和监控方法，该方法包括：获取待评价猪胴体图像信息、重量信息和背膘厚度信息；将所述图像信息输入感官识别模型中，确定所述待评价猪胴体的降级标志；基于所述重量信息、所述背膘厚度信息和所述降级标志确定待评价猪胴体等级；其中，所述感官识别模型由样本猪胴体图像信息训练得到。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。