1.一种基于双目视觉系统的分割猪肉断面脂肪最大厚度检测方法，其特征在于，将分割肉的整个断面脂肪区域划分成包含脂肪厚度极大值点的n个感兴趣区域，再将感兴趣区域内的曲面拟合成多个二维平面，最后将各二维平面内的脂肪下边缘线B拟合成多段直线，沿直线的法矢方向找到脂肪上边缘线A与脂肪下边缘线B的各对应点，由此将曲面内的脂肪厚度计算转换为二维平面内的点到点距离计算；

步骤1、特征提取

步骤1.1图像采集及预处理，获得二值化、形态学处理后的左右视图；

步骤1.2脂肪边缘线提取

针对步骤1.1)获得的二值化、形态学处理后的左右视图，使用Canny算子提取脂肪区域的上下两条边缘线，并将脂肪上边缘线标记为A，脂肪下边缘线标记为B；

步骤2、ROI区域筛选

针对步骤1.2)考虑到分割肉块是将带皮的一面向下水平放置在操作台上，并且带皮脂肪是变化较为均匀的，而脂肪与瘦肉相邻的脂肪上边缘线A则会由于瘦肉的发育不同导致其出现变化不均匀且波动较大的情况，因此提取到的脂肪上边缘线A和脂肪下边缘线B则会出现脂肪上边缘线A曲线波动大，脂肪下边缘线B曲线变化均匀的现象；对脂肪下边缘线B进行函数拟合，若该函数某点的一阶导数为零，同时此点二阶导数小于零，则此点为极大值点；获得n个极大值点，按极大值点分布划分成n个感兴趣区域；极大值点两侧相邻两个极小值点垂直向下作直线作为感兴趣区域边界线；以极大值点为ROI区域筛选指标，最终将左右视图分割成包含极大值点在内的、以极大值点两侧极小值点垂直向下搜索为边界线的n个ROI区域；

步骤3、ROI区域平面拟合及微元划分

针对步骤2)获得的左右视图的ROI区域，利用极限约束匹配及三维重建来获得脂肪上边缘线A、脂肪下边缘线B上的各点三维坐标信息；将脂肪上边缘线A、脂肪下边缘线B分别从左向右依次搜索其线上的像素点标记为A1～An、B1～Bn，并标记像素点的三维坐标；将三维重建后的肉块断面通过R‑squared拟合度来评价感兴趣区域是否为一个完整二维平面，若其拟合优度达到95％及以上则认为此感兴趣区域所在断面为一个完整二维平面，反之则将该感兴趣区域微元划分为两个平面并评价两个平面各自的拟合优度并继续微元划分直至各微元单位区域拟合优度达到95％及以上，获得m个最小微元单位区域，由此将复杂曲面断面测量化简到多个独立二维平面内的测量；

步骤4、脂肪边缘线B的直线拟合及微元划分

针对步骤3)获得的各自在二维平面上的最小微元单位区域，由于脂肪下边缘线B变化较为均匀，使用最小二乘法对其进行直线拟合；若独立的微元单位区域内脂肪下边缘线B可拟合成一条直线，则无须继续划分；若脂肪下边缘线B曲线进行直线拟合的优度低于95％，则继续将脂肪下边缘线B进行微元划分，直至将其拟合成多段直线；由此获得脂肪下边缘线B到脂肪上边缘线A的法矢方向，利于计算实际脂肪厚度；

步骤5、计算断面脂肪厚度最大值

5.1、计算最小微元单位区域脂肪厚度

针对步骤3)获得的最小微元单位区域；将脂肪下边缘线B在其拟合直线上的点沿直线法矢方向搜索与脂肪上边缘线A的交点，即B1点沿其所在的拟合直线法矢方向搜索与脂肪上边缘线A相交于A1点，由于最小微元单位区域处于一个平面，因此计算A1点到B1点的实际距离即为该两点间的实际脂肪厚度记为H1，直至求出该最小微元单位区域内各点的脂肪厚度H1～Hn；

5.2、获得分割肉块断面脂肪厚度最大值

针对步骤5.1)获得的最小微元单位区域内各点脂肪厚度H1～Hn，通过max(H1，Hn)取最大值来获得最小微元单位区域内的脂肪厚度最大值；同理，将其与同一感兴趣区域内的其它最小微元单位区域脂肪厚度最大值作比较，从而获得该感兴趣区域内的脂肪厚度最大值；

最后，在各感兴趣区域脂肪厚度取最大值之后获得该分割肉块最终的断面脂肪最大厚度值。