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导 读
成果介绍
鱼类分割产品因其独特的营养成分和风味受到消费者的广泛喜爱。然而，由于工作环境恶劣、工作量大、季节性强等原因，鱼类切割面临着劳动力短缺的问题。因此，需要一些自动化、高效和大规模的分割技术来克服这些挑战。伴随着工业 4.0 的发展，物联网（IoT）、人工智能、大数据和区块链技术逐步应用于分割过程，在数字化生产监控和产品安全提升方面发挥着举足轻重的作用。
本综述重点介绍了主要的鱼类分割方案，并深入探讨了先进的自动分割技术，展示了最新的技术进步及其如何为鱼类分割带来变革。此外，还讨论了鱼类分割过程中基于物联网的生产监控架构。鱼类分割涉及针对每种鱼类分割的具体特点量身定制的各种方案。分割过程包括去头、去尾、切片、去骨、去皮、修剪和鱼骨检查。通过结合传感器、机器视觉、深度学习和先进的分割工具，这些技术正在将鱼类分割从手工操作转变为自动化流程。这种转变对行业具有重大的实际意义，可提高效率、稳定产品质量和增强安全性，最终在工业 4.0 的背景下为鱼类分割自动化提供现代化的制造方法。
图文赏析
FIGURE 1 Different cuts that can be obtained from a bluefin tuna (in red the Japanese names of some cuts and in italics the Spanish names of some cuts).
FIGURE 2 Cutting schemes of general fish (the dotted line represents the cutting position when the cutting scheme is executed). (a) whole fish; (b) fish fillet; (c) the Norwegian Quality Cut (NQC); (d) (e) (f) cod cutting schemes; (g) salmon cutting scheme; (h) pirarucu cutting scheme; (i) fish steak; (j) (k) fish steak cutting schemes; (l) fish head, fillet and tail fin cuts; (m) tail fin cut.
FIGURE 3 The application of automatic technologies in fish-cutting process: (a) automated fish slaughter process; (b) metal blade types based on shape; (c) working mode diagram of disc-shaped metal blades; (d) cutting patterns of fish deheading; (e) automated filleting process; (f) schematic diagram of water jet cutting; and (g) schematic diagram of ultrasound-assisted cutting.
FIGURE 4 Conceptual architecture of digital monitoring system in fish cutting based on the Internet of Thing (IoT).
原文链接
https://doi.org/10.1111/1541-4337.70039
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