对高质量、营养肉类的追求促使肉类加工商寻求更快、更准确、更具成本效益的评估方法。消费者现在优先考虑感官属性和营养价值，使胴体评估比单纯的定价更为重要。

然而，传统的分级方法虽然有效，但耗时、成本高、侵入性强，从而推动了对非破坏性、精确技术的探索。便携性、准确性和机器学习方面的最新进展促进了该领域的研究。

胴体分类系统对于了解牲畜产品和市场趋势至关重要，但它们对人工分级的依赖在保持卫生和生产速度的同时提供精确的肉类产量预测方面带来了挑战。

这种需求加速了使用传感器预测胴体成分和肉质的实时、非侵入性技术的开发，从而能够准确预测详细的产品属性。

用于预测胴体成分的技术

计算机断层扫描 (CT)：该技术通过区分三维组织，准确测量牛胴体的瘦肉、脂肪和骨骼，显示出精确预测身体成分的潜力。

双能 X 射线吸收法 (DXA)： DXA 具有成本效益和减少辐射暴露的特点，可有效预测胴体成分，有助于精准营养和详细组织分析。

超声波：尽管在牛评估方面遇到挑战，但超声波可以探索原始切割估计并通过高强度治疗来提高肉质，提供实时、非侵入性的评估。

计算机视觉系统 (CVS) 和 3D 视觉技术：它们采用算法和机器学习来准确评估肉质、脂肪分布和成分。

激光摄像机和扫描系统可以非侵入式地测量牛的尺寸，用于监测生长情况和评估健康状况，这对于评估胴体成分和预测肉质特征（例如嫩度和大理石花纹）至关重要。

这些先进技术在肉类行业拥有巨大潜力，能够确保产品质量优良，并改进加工方法。预测活体动物胴体成分对养殖户至关重要，这能帮助他们判断其是否适合上市，并优化饲养策略。

CT扫描和双能X射线吸收仪(DXA)等方法通常用于死后分析，而超声波和3D视觉技术则能提供实时、非侵入式的评估，使其更适用于活体动物。

超声波和3D视觉系统在活体动物的实际现场应用中各有优势。超声波技术以其非侵入性而著称，可以进行实时评估而不会对动物造成伤害。

其便携性使其非常适合现场使用，并且可以轻松操作以评估动物的不同身体部位。此外，它还能提供即时数据，帮助农场快速制定关于饲养策略和上市准备的决策。

相比之下，3D视觉系统提供了更全面的评估。这些系统提供复杂的三维数据，能够精确估算胴体成分、肉产量和各种质量参数。

它们擅长准确预测肉质属性，例如嫩度、大理石花纹和颜色一致性，从而确保生产出高质量的肉制品。激光摄像机和3D扫描系统的集成可以非侵入式地测量牛的体型，有助于监测其生长情况并评估其健康状况。

用于预测活体动物组成的技术

在收获前预测活体动物胴体性状的技术发展可能会彻底改变农民的动物分组和管理决策，并可能提高市场价格。

超声波可以记录活体动物的胴体性状，但其实施需要动物约束、专业人员和设备，这会给动物带来压力，并增加生产者的劳动力和成本。

为了解决这些局限性，研究人员提出了基于计算机视觉的方法，利用3D图像评估牛肉行业的体成分和体重，为动物提供更安全、更准确、压力更小的替代方案。

然而，这些方法主要侧重于估算体重、背膘厚度、脂肪百分比和肌肉深度，而对预测活体动物的特定性状（例如肋眼面积或圆度）的关注有限。

许多此类研究采用计算机视觉技术进行体积、面积、长度和宽度等生物特征身体测量，以预测体重或体质等期望结果。

然而，研究表明，使用这些方法在准确预测肌肉深度、背膘厚度和体脂百分比方面存在不足。一些研究探索了深度学习策略，例如采用卷积神经网络 (CNN)来以可接受的精度预测体重，但它们在肌肉深度和背膘厚度估计方面仍然有困难。

具体而言，CNN 专为视觉数据分析而设计，它们处理图像，使其成为分析牲畜 3D 体表图像等任务的理想选择。

CNN 由卷积层、池化层和全连接层组成，擅长提取对估计胴体性状（如肋眼面积和圆度）至关重要的图像特征。圆度是指用来描述肋眼形状的几何度量，量化肋眼形状与完美圆形的相似程度。

活体动物研究

Caffarini 等人 (2022) 最近在一项研究中探索了活体动物胴体性状预测方面的进展，特别侧重于估算肋眼面积和圆度。

这项研究采用了基于 3D 体表图像的深度学习框架。该方法结合了两个神经网络：一个是嵌套金字塔场景解析网络 (nPSPNet)，用于通过图像分割提取特征；另一个是卷积神经网络 (CNN)，用于根据 nPSPNet 提取的特征预测肋眼面积和圆度。

nPSPNet 执行的图像分割包括将图像划分为不同的部分，旨在识别和分类图像中的各个组成部分。此过程有助于提取准确预测肋眼面积和圆度等性状所需的关键特征。

该研究评估了不同的神经网络架构，以衡量其性能、特征空间效用、可解释性和训练时间，从而确定估算肋眼面积和圆度的最有效模型。

深度图像比 RGB 或灰度图像更受欢迎，因为它们能够测量每个像素与相机的距离，从而提供有关动物大小和形状的更详细信息。

这项实验展示了深度学习在自动化测量牲畜3D图像中的肋眼面积和圆度方面的潜力，从而提供了高效且可扩展的评估方法。它有助于根据所需的肋眼特征对牛肉杂交品种进行分类，并有助于监测不同牛种的这些特征，从而有望在早期优化动物生产性能和胴体质量。

由于体型差异，仅使用体重进行分组可能无法确保胴体特征的一致性，因此需要探索其他特征，以制定更优的分组策略，从而提高饲料效率、胴体质量和繁殖力。

Miller 等人 (2019) 采用 3D 成像和机器学习算法，尤其是人工神经网络，来预测活体阉牛和小母牛的活重 (LW)和胴体特征。

使用自动摄像系统，在屠宰前（无论是在农场还是进入屠宰场），被动地收集这些动物的三维图像和活重数据。算法自动从这些 3D 图像中提取 60 个潜在的预测变量，涵盖长度、高度、宽度、面积、体积和比例等测量值。

然后，这些变量被用于创建活重和胴体特征的预测模型。屠宰场提供冷胴体重量，并在屠宰后确定可销售肉的产量、脂肪和体型等级。使用 R 平方 (R2) 值评估模型的性能，R 平方 (R2) 表示预测变量解释数据变异的比例。

活重的 R2 值为 0.7，冷胴体重量的 R2 值为 0.88，可售肉产量的 R2 值为 0.72。此外，这些模型在预测脂肪和形态等级方面的准确率 (R2) 分别达到了 54% 和 55%。

这项研究展示了 3D 成像与机器学习相结合在预测活体动物活重、可售肉产量和传统胴体特征方面的潜力。该系统可以通过自主监控农场的育肥牛并优化动物的上市时间，显著提高牛肉生产效率。

实际应用：3D相机案例

3D摄像机在牲畜管理中的应用不仅限于胴体性状的监测，更是一种提升动物福利和生产力的整体方法。这些摄像机具有多方面的优势，尤其是在体重测定、体况评分和跛行检测方面。

它们能够捕捉详细的3D体况图像，通过分析体况随时间的变化来准确估算体重，从而为优化饲养策略和健康管理提供关键的洞见。

此外，该技术还有助于评估体况评分，这对于了解动物的整体健康和营养状况至关重要，有助于制定更有针对性和更有效的饲养方案。

此外，3D摄像机还能识别步态异常和不对称，从而实现跛行的早期发现，从而及时采取干预措施，减轻不适并预防进一步的并发症。

这种全面的数据收集不仅可以增强对个体动物的护理，还能促进畜群整体健康和生产力的提升，展现了3D摄像机技术在牲畜管理实践中的广泛应用。

总而言之，深度学习框架在通过3D体表图像预测肉眼面积和圆度方面的卓越性能超越了基于生物特征测量的传统回归方法。

这种能力有望扩展到自动估算其他重要指标，例如胴体产量和背膘厚度。这些进步为肉牛杂交品种和各种牛种的广泛表型分析开辟了道路，为优化商业环境下的牲畜管理提供了宝贵的工具。