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Smartphone-Based Deep Learning System for Detecting Ractopamine-Fed Pork Using Visual Classification Techniques
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AI
DOI：10.3390/s25092698.png)
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摘要
En 中文
ractopamine（莱克多巴胺），一种用于提高瘦肉产量的β-激动剂，过量摄入会带来健康风险。为遵守全球贸易政策，台湾允许进口含ractopamine的北美（美国和加拿大）猪肉，这引发了关于标签不清和可能被误认为台湾猪肉的担忧。鉴于猪肉需求量高，消费者需要可靠的方法来验证肉类真伪。为解决此问题，本研究提出了一种基于智能手机的视觉检测系统，用于肉切块分类和猪肉来源鉴定，并扩展至ractopamine检测。消费者可在零售环境中使用移动设备分析猪肉图像，从而做出明智决策。该系统采用三阶段流程：首先，应用黑色椭圆形掩码提取外层感兴趣区域（ROI）以进行肉切块分类；其次，使用黑色方形掩码获取内层ROI以进行猪肉来源分类；最后，确定北美猪肉中的ractopamine存在情况。实验结果表明，MobileNet在准确性和效率上表现优异，肉切块分类达到96%的CR（分类率），猪肉来源分类平均CR为79.11%、F1得分为90.25%，ractopamine检测平均CR为80.67%、F1得分为80.56%。这些发现证实了该系统在增强肉类真伪验证和市场透明度方面的有效性。
Keyword:
ractopamine-fed pork
visual inspection
computer vision
deep learning
MobileNet
期刊
IF:
3.5
论文数:
7.2W
被引数:
20.9W
机构
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