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국내뿐만 아니라 국외에서도 소고기 품질 종합 판정의 과정은 숙련된 인력에 의해 수행되고 있다. 숙련된 전문가라도 주관적인 견해가 포함 될 가능성이 존재하는 현행의 과정을 개선하고, 판정에 필요한 인자(근내지방도, 지방색, 육색 등)를 보다 객관적으로 획득하기 위해 다양한 센서 및 분석법을 활용하는 시도가 전세계적으로 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 선행 연구들의 최종 목표인 현장 실용화 단계로의 적용은 미미한 실정이다. 이에 본 연구에서는 Computer vision 장치로 촬영한 영상을 소고기 품질 판정 과정의 시각 대체 자료로 활용하고, 다양한 영상처리 기법을 이용하여 소고기 품질 판정에 필요한 주요 인자의 추출 가능성을 확인하고자 하였다. 이 과정에서 소고기 품질 판정에 필요한 주요 인자 중 근내지방도를 본 연구의 대상으로 선정하였으며, 근내지방을 효과적으로 추출하는 영상처리 알고리즘을 도입하고, 본 연구에 적합한 알고리즘을 판단하고자 하였다. 소고기 품질 판정에 사용되는 등심 부위의 RGB 영상을 촬영하였다. 촬영된 영상의 기하학적 왜곡과 색상 왜곡을 보정하여, 영상 획득 과정에서 발생하는 기계적 오차를 최소화 하고자 하였다. 보정된 영상에서 배경을 제거하고, 관심 영역(Region of Interest)을 추출하였다. 추출한 영역에서 근내지방을 추출하기 위해 MSER(maximally stable extremal regions) 알고리즘을 중점으로 사용하였고, 이를 제외한 다양한 영상처리 알고리즘도 적용하여 활용 가능성을 확인하였다. 이를 바탕으로, 추후 연구에서는 소고기 품질 판정의 주요 인자인 근내지방의 추출 알고리즘을 개발하고, 나아가 소고기 품질 판정 시스템 구축을 최종 목표로 하고 있다.
