| 作品介紹 |
在豬隻身上，脂肪主要堆積在表皮下、肌肉間以及器官周圍，而肌肉束之間的脂肪被稱為大理石花紋或肌內脂肪。為了深入研究，我們前往屠宰場進行實驗，運用索式萃取器對豬肉油花進行精準的萃取，這項技術可以精確測量豬肉中的油花含量及比例，達到自動化辨識，此外本專案還進行肉色、油花分佈是否均勻等技術，實現了豬肉品質評估的數位化和客觀化，推動肉品市場行業向更精確和永續的方向發展。同時提供所購肉品的對應料理方式，建議選擇最適合肉質的烹飪方式，最後採取消費者回饋意見表單，將會客製化提供屬於消費者的飲食習慣等建議推送。未來將會把評級系統拓展至黑鮪魚、日本和牛、澳洲和牛等常見高單價肉品，進一步來完善本專案。
「分級新功法－脂豬必校」是一套使用手機一鍵拍照，即可判定肉品等級的系統，透過六個部分達到精準且自動化的分析與判斷，首先是AI白平衡光源校正模組利用深度學習模型，針對不同光源進行校正，確保每台設備在各種光源條件下都能拍攝出真實且一致的影像色彩。第二個為YOLOv9影像分割模型，針對拍攝中的複雜場景，準確定位並分割出圖像中的主要物體。第三個為AI肉品辨識分析模組，使用CNN卷積神經網路，精確識別肉品中的油花部分，並進行比例的計算，其結果與索式萃取法的誤差在0.2%以內；肉色的判斷則透過將RGB色彩空間轉換至LAB色彩空間，使結果更接近色差儀的測量值，誤差僅為2個單位內。第四個為自動化肉品均勻判斷，將分割後的肉品圖像劃分為九個相等的區域，逐一分析各區域的油花分佈，並透過連續型機率分佈來進行計算。第五個為AI食譜推薦系統，利用大數據技術精準推送符合其口味及肉品等級的食譜，提升使用者的烹飪體驗。最後打造LLM大型語言模型互動機器人，使消費者能即時得知有關肉品的知識與建議，並減少因銷售話術而影響購買決策的風險。通過這六大技術，本專案將取代人工肉眼評級、複雜繁瑣的傳統實驗之外，還可以為產銷兩端的肉品品質有一個客觀、科學的評定方式。 |