授权知情选择:计算机视觉如何帮助消费者做出有关肉质的决定?
Guilherme L Menezes1, Dante T Valente Junior2, Rafael E P Ferreira1
1Department of Animal and Dairy Sciences, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, United States 53703.
Meat science
|October 23, 2024
概括
一个新的计算机视觉系统 (CVS) 使用智能手机图像客观地评估肉的柔软性和肌内脂肪 (IMF). 这种人工智能工具的性能优于人类的判断力,有可能提高消费者对购买牛肉和猪肉的满意度.
科学领域:
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 对消费者来说,评估肉的感官质量,特别是柔软度和肌肉内脂肪 (IMF) 是一个挑战.
- 需要客观的方法来预测购买前的肉类质量属性.
研究的目的:
- 开发一个计算机视觉系统 (CVS),使用智能手机图像来分类牛肉和猪肉牛排的柔软度.
- 使用CVS. 预测肉中的剪切力 (SF) 和IMF含量.
- 将CVS的性能与人类对肉的柔软度的评估进行比较.
主要方法:
- 在924个牛肉和514个猪肉牛排图像上训练了一个深度神经网络,用于分类和回归任务.
- 评估模型性能,使用F1分数进行柔软度分类和R平方 (R2) 值来预测SF和IMF.
- 进行CVS和人类评估之间的对比比较.
主要成果:
- 在重新分类后,CVS在分类牛肉 (76.6%) 和猪肉 (81.5%) 软度方面获得了高F1分数.
- 回归模型准确地预测了牛肉SF (R2=0.64) 和IMF (R2=0.62),以及猪肉SF (R2=0.76) 和IMF (R2=0.54).
- 在76.5%的案例中,CVS正确识别了更多的软牛肉牛排,显著超过人类评估 (46.7%).
结论:
- 计算机视觉系统提供了一个客观和有效的方法来评估肉的柔软性和IMF.
- 这项技术有可能通过提供可靠的高质量信息来提高消费者满意度.
- 基于智能手机的CVS可以彻底改变肉类购买决策.
