藉由機器學習模型改善雞胸肉質檢測

隨著家禽育種朝高成長、高換肉率的肉雞發展，木質化胸肉問題日益嚴重，研究人員利用高光譜影像結合機器學習演算法，開發非侵入性、客觀且高通量的木質胸肉辨識方法，透過導入神經網路架構搜尋模型（NAS-WD），使模型辨識準確率達95%，有望未來能應用於產業，協助快速及精準的檢測肉質。