《Food Control》：Survey among Official Veterinarians on condemnation criteria for broiler carcasses with external lesions and its potential use for computer vision applications
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在欧盟（EU），屠宰肉鸡的胴体由官方兽医（OV）、官方助理（OA）或在OV监督下工作的屠宰场人员（以下称肉类检验员）进行目视检验。然而，随着屠宰线速度持续提高，目视检验正变得日益困难。此外，光照条件、检验员的主观性、检验实践的可变性以及判定标准缺乏标准化，使宰
在欧盟（EU），屠宰肉鸡的胴体由官方兽医（OV）、官方助理（OA）或在OV监督下工作的屠宰场人员（以下称肉类检验员）进行目视检验。然而，随着屠宰线速度持续提高，目视检验正变得日益困难。此外，光照条件、检验员的主观性、检验实践的可变性以及判定标准缺乏标准化，使宰后检验（PMI）结果可能不一致且未被充分利用。PMI的目的是确保只有适合人类食用的肉类进入市场。肉鸡胴体的PMI程序和判定原因列于Regulation (EU) 2019/627，但细节未予明确。因此，对如何实施检验的理解可能受其实际应用与限制以及一国传统的影响。在决定是否判定肉鸡胴体不合格时，需综合考虑发现类型（大体病变、异常和污染）及其严重程度。对法规的解读要求OV依靠自身能力和经验，同时考虑可获得的国内指南和当地屠宰场做法。这在评估轻度病变肉类时尤为重要，因为不同OV可能将相同发现归类为处于可接受正常范围内或之外（以下称临界病例）。欧洲食品安全局（EFSA）关于禽肉检验的科学意见建议修订PMI发现，以更准确地反映动物健康、福利、食品安全和肉品质属性。然而，记录发现的代码表在欧洲国家间差异显著，不仅针对肉鸡，也针对猪。因此，有必要为每种家畜物种建立共享的PMI发现清单。此外，应为每个代码定义阈值（以下称判定标准），以支持欧洲国家间协调一致的决策。协调工作应优先考虑对公共卫生、动物健康和福利构成最大风险、并造成最重大经济损失的病变。此外，在欧盟，计算机视觉系统（CVS）被允许作为禽类PMI的辅助工具，条件是每个鸡群的代表性样本由OV或在OV负责下的OA检验，允许人机交互和合规性审核。VetInspector CVS（IHFood A/S，丹麦哥本哈根）用于肉鸡肉品质分级，目前正被改造为官方肉鸡PMI工具。其已开发用于对1）肉鸡胴体外部、2）内脏、3）足垫病变和4）屠宰卫生进行PMI。尽管概念验证的性能已得到确认，但该高技术水平就绪度设备仍需验证。确定一套代码及相应判定标准被认为是创建和验证CVS模型的必要前提。针对这些需求，Majewski等（2024）近期提出了用于肉鸡PMI的协调且基于风险的代码系统（RBCS）。所建议系统包括13个用于PMI记录发现的代码。每个代码根据EFSA关于禽肉检验应涵盖危害的科学意见，被分配至以下四个影响领域中的至少一个：肉鸡健康、肉鸡福利、食品安全和肉品质。下一步必要工作是定义每个代码的判定标准，因为这些标准似乎在屠宰场之间和国家之间均存在差异。协调肉鸡PMI判定标准将为所有肉鸡生产者和屠宰场的利益提供公平做法。此外，了解影响OV PMI决策的因素也将有益。本研究旨在收集关于欧盟肉鸡胴体目视PMI中可检测病变和异常目前所用判定标准的信息，并识别塑造OV PMI决策的关键因素。这些信息可用于就一系列公认判定标准对CVS进行告知和训练。
研究背景与问题
在欧盟（EU），屠宰肉鸡胴体由官方兽医（OV）、官方助理（OA）或在OV监督下工作的屠宰场人员（以下称肉类检验员）实施目视宰后检验（PMI）。随着屠宰线速度不断提高，目视检验日益困难；光照条件、检验员主观性、检验实践差异以及判定标准缺乏标准化，使PMI结果可能不一致且未被充分利用。Regulation (EU) 2019/627列出了PMI程序与肉鸡胴体判定原因，但细节未明确，检验实施受实际应用与限制以及各国传统影响。判定胴体是否不合格需综合发现类型（大体病变、异常、污染）及其严重程度，OV须依靠自身能力与经验并参考国内指南和当地屠宰场做法，评估轻度病变时尤其容易出现分歧（临界病例）。欧洲食品安全局（EFSA）建议修订PMI发现以更准确反映动物健康、福利、食品安全和肉品质属性；但欧洲各国PMI发现代码表差异显著，肉鸡和猪均如此，因此有必要为各畜种建立共享发现清单并定义各代码阈值（判定标准），优先协调对公共卫生、动物健康和福利风险最大、经济损失最重的病变。同时，欧盟允许计算机视觉系统（CVS）作为禽类PMI辅助工具，条件是每个鸡群代表性样本由OV或OV负责下的OA检验，以实现人机交互与合规审核。VetInspector CVS用于肉鸡肉品质分级，正被改造为官方PMI工具，涵盖胴体外部、内脏、足垫病变和屠宰卫生，概念验证性能已确认但高技术水平就绪度设备仍需验证。确定代码及判定标准是创建和验证CVS模型的必要前提。Majewski等（2024）提出肉鸡PMI协调且基于风险的代码系统（RBCS），含13个代码，按EFSA意见归入肉鸡健康、肉鸡福利、食品安全和肉品质四个影响领域。下一步需定义各代码判定标准，因其在屠宰场间和国家间存在差异；协调判定标准可为生产者和屠宰场提供公平做法，并有助于理解影响OV决策的因素。本研究旨在收集欧盟肉鸡胴体目视PMI可检测病变与异常现行判定标准的信息，识别塑造OV PMI决策的关键因素，为CVS就一系列公认判定标准提供告知与训练依据。
研究开展与结论意义
研究人员开展了一项结构化问卷调查，覆盖14个欧洲国家的155名OV，使用11组呈现病变严重程度递进的图像集评估判定阈值，并以开放式问题探讨影响PMI决策的因素。结果显示，多数OV在病变达到明显且进展阶段时才判定不合格：消瘦/全身性疾病、胫部灼伤、瘀伤和木质胸在严重程度5级达到66%共识阈值；腹水和蜂窝织炎倾向于4级；浅表性皮炎为3级。Fleiss' kappa值仅约0.07，表明评定者间一致性轻微，且在60%、66%、70%、75%共识阈值下基本不变。研究结论指出，这些发现是迈向协调、基于风险的肉鸡PMI的关键一步，为制定共同判定标准奠定基础；扩充图像数据集有助于OV开展PMI，并为AI辅助CVS的开发与审核提供经过验证的参考范围；协调判定标准是将数字检验工具安全整合进官方控制、强化现代基于风险的肉类安全保障体系的先决条件。
关键技术方法
研究人员采用Xact调查软件开发结构化问卷，提供荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、意大利语、波兰语、葡萄牙语和西班牙语版本；问卷含信息表与知情同意、11个基于图像集的严重程度阈值问题以及15个开放式问题。2025年9月由意大利、波兰和荷兰的6名OV预测试，正式调查于2025年10月1日至12月1日进行。参与者经国家主管当局（CA）在线分发招募，来自丹麦、法国、德国、希腊、意大利、拉脱维亚、荷兰、挪威、波兰、葡萄牙、西班牙、斯洛文尼亚、瑞典和英国。图像采集自丹麦一家大型家禽屠宰场VetInspector摄像站，位于去内脏和去脚之前，由五台相机从前左、前中、前右、后和顶部获取图像。研究采用修改版RBCS代码，仅纳入可通过胴体外表面目视检验检测的病变。严重程度采用七点量表，以至少66%受访者选择作为共识阈值，并以Fleiss' kappa评估138名评定者间一致性，使用R 4.5.1的irr包分析；开放式回答经Microsoft Copilot译为英语后，由六人定性研究团队进行归纳编码与主题分析，编码50%回答后达到数据饱和。
研究结果
3.1 一般信息：共155名来自14个国家的OV参与。受访者报告PMI通常在去内脏后进行，以评估胴体外部表面、卫生状况和内脏；65.8%（102/155）表示在拔毛设备与去内脏之间存在额外PMI站点。
3.2 判定标准共识：多数OV将严重程度5级（中度严重病变）选为消瘦/全身性疾病、胫部灼伤、瘀伤和木质胸的判定阈值；腹水和蜂窝织炎倾向于4级；浅表性皮炎为3级。Fleiss' kappa显示评定者间一致性轻微，且在所测试共识阈值下基本不变。61.0%（86/141）认为胫部灼伤是福利不良的官方指标，7.1%（10/141）仅将其作为评估鸡群福利的附加发现，31.9%（45/141）表示不将其视为屠宰场肉鸡福利指标。受访者很少选择“不适用”选项，该比例在主要与肉品质或福利指标相关的发现中略高，最常被忽略的病变为胫部灼伤（9.2%；13/142）、木质胸（8.4%；12/143）、浅表性皮炎（6.1%；9/148）和腿部创伤（4.9%；7/144）。
3.3 屠宰场产能与OV月度工作时间：完成第三部分开放式问题的69名受访者均曾或正在担任OV，任职屠宰场涵盖小产能（18.8%；19/69；每日<10,000只）、中等规模（40.6%；28/69；每日11,000–99,000只）和大型工厂（75.4%；52/69；每日>99,000只）；因可多选，百分比不一定合计为100%。17.4%（12/69）监督多个设施；全职与兼职各占43.5%（30/69）；其余未报告工作时间（10.1%；7/69）或目前未在屠宰场工作（2.9%；2/69）。
3.4 PMI培训：65.2%（45/69）表示CA在其入职时于屠宰场由经验丰富OV监督提供理论与实践培训，时长从数天到数月不等，主要侧重实践；15.9%（11/69）认为兽医文凭足以胜任OV工作；9.0%（6/69）通过专业文献和额外课程补充知识。53.6%（37/69）接受CA组织的定期培训，内容广泛、形式为线下或线上，频率从每年数次到数年一次不等；42%（29/69）表示入职后未接受任何定期PMI培训。66.7%（46/69）认为获得足够支持，主要来自CA，其次为同事、政策制定者和学术界；27.5%（19/69）报告CA支持不足；23.2%（16/69）将CA缺乏制度支持解读为各屠宰场检验标准不统一。
3.5 PMI程序与决策：PMI通常由OA或在OV监督下的屠宰场人员实施，OV亲自检验每群代表性比例胴体，通常持续5–20分钟，主要承担监督职责。部分受访者报告屠宰线在PMI阶段分流，每名检验员评估每隔一个胴体/内脏；加工线后通常安装镜子以便同时观察胴体前后。小型屠宰场OV报告对当日屠宰所有鸡群的冷却胴体实施PMI。PMI通常包括对胴体和内脏的目视评估，重点关注总体外观（状况）、感官异常以及病变和污染的存在；在合理情况下检验员可触诊、嗅闻或切开肉/胴体，OV可对判定不合格胴体进行详细检查以确认发现。63.8%（44/69）使用CA提供的国家指南和其他手册，8.7%（6/69）还参考描述PMI实施方式的欧盟立法；国家指南提供照片、描述和应记录病理的严重程度，但7.2%（5/69）提到指南可更新，5.8%（4/69）完全缺乏指南而仅凭专业经验决策。决策通常与病变类型、严重程度和对消费者的潜在风险相关；一些OV指出腹水和蜂窝织炎等病变触发严格“零容忍”做法；临界病例中受访者可能考虑部分判定（修整）、批次总体外观（全身性疾病、感染、广泛损伤或卫生差）以及来自该农场先前鸡群信息或食物链信息（FCI）。受访者强调人为因素的影响，包括影响整体情绪的因素以及肉类检验员是否充分休息并保持足够专注。
3.6 OV在公共卫生、肉鸡健康和福利中的感知角色：47.8%（33/69）强调确保食品安全作为公共卫生保护关键要素与OV实施肉鸡PMI角色之间的密切联系，强调作出正确决策以保护消费者免受来自患病或受伤动物或可能含抗生素残留的食品之害；最常见问题是消除未达适当卫生标准的肉类，尤其是屠宰后加工失误导致的粪便污染；受访者强调肉类检验所有要素，包括FCI、宰前检验（AMI）和PMI对确保食品安全同等重要。24.6%（17/69）指出PMI为了解鸡群整体健康和农场生物安全水平提供有价值信息，但两名受访者认为OV评估屠宰肉鸡健康状况的作用有限，未注意到其在屠宰场的工作对农场动物健康有任何影响。40.6%（28/69）将检测福利相关不合规视为OV实施肉鸡PMI的核心职责之一，指出许多胴体判定原因可能与农场福利不良有关，包括足垫皮炎、胫部灼伤、胸水疱、皮炎、腹水和木质胸；还强调OV不仅应在PMI中评估肉鸡福利，也应在AMI中通过监督运输条件和时长、卸车、待宰、挂链、致昏和屠宰进行评估。受访者指出其检验既为肉鸡生产者提供指导，也是保障公共卫生的方式；确保最佳动物福利做法常与养殖者经济利益冲突，使OV监督作用尤为重要；判定原因数据清晰反映鸡群健康和福利，PMI发现使OV能够就鸡群问题向生产者提供建议。
3.7 协调：受访者普遍认为其工作协调充分（36.2%；25/69）或部分充分（23.2%；16/69），协调由国家指南、所接受培训以及肉类检验员与OV之间的沟通保障；OV感到有责任确保实施PMI的屠宰场肉类检验员工决策一致性。但23.2%（16/69）报告PMI协调未充分保障，原因是不同肉类检验员之间决策存在差异。
3.8 主题分析：对问题4至15回答的定性分析识别出三个主要主题：1）培训需求；2）决策中缺乏协调与支持；3）公共卫生角色及对肉鸡健康和福利的影响。
3.8.1 培训需求：受访者建议更多涵盖各领域的复训项目有助于改进最佳实践；个别受访者建议组织所有团队成员定期会议分享经验、参加欧盟委员会组织的“Better Training for Safer Food”项目或在复杂病例中咨询官方实验室。需进一步培训的影响领域包括食品安全（评估胴体污染、区分食品安全与品质问题、去除污染、延迟去内脏相关决策）、肉鸡福利（肉鸡管理即到达时死亡原因评估、动物基指标评估如胫部灼伤、胸部灼伤、技术性损伤、木质胸、关节炎/多关节炎）和肉鸡健康（家禽疾病总体包括新发疾病、须通报疾病、急慢性肝炎区分）。
3.8.2 决策中缺乏协调与支持：尤其缺乏官方指南时，协调并非总能实现，决策主要取决于检验员经验。可能负面影响PMI一致性的因素包括屠宰线速度高、光照条件差、疲劳、缺乏动力以及食品经营者（FBO）对OV施加压力。对实用PMI指南的需求尤为突出；尽管多数OV表示此类指南可得，但部分强调需要实质性更新或更多细节，包括病变图片、视频和精确说明；受访者指出的需求之一是与其他屠宰场OV交流经验以支持协调。此外，尽管PMI可获得的数据日益增多，但许多仍未充分利用；受访者提到人工智能支持的CVS以及检验期间自动数据收集等技术可改善PMI发现的利用和协调解读。
3.8.3 公共卫生角色及对肉鸡健康和福利的影响：部分受访者表示发生福利相关不合规时向CA相关部门报告并采取某些行动；但另一些人指出，福利相关判定比例高的肉鸡养殖者所受后果仍有限，因为生产周期已完成，对已屠宰鸡群无法采取纠正措施；若干受访者指出未来鸡群仍需显著改进，高判定水平应产生更有意义的后果以鼓励农场层面针对性改进。
讨论与结论
讨论部分围绕六个方面展开。4.1 迈向共同判定标准：研究探讨了欧洲OV对建议胴体判定时外部病变严重程度的一致性程度；尽管对判定严重程度无绝对共识，多数OV选择明显可见且进展的病变作为肉类不合格的时点，这反映在较低的Fleiss' kappa值上，该值在66%阈值以上略有升高，支持所建议的判定标准截断值。79.4%受访者表示消瘦/全身性疾病中中度严重水平（5级）是胴体不适合人类食用的关键阈值。与Escherichia coli感染相关的蜂窝织炎是PMI常见病变，但在欧洲各国以多种不同皮肤病理代码名称登记；研究中蜂窝织炎图像来自前部和顶部相机视角，顶部视角中约相同数量受访者选择2级（22.9%）、3级（22.9%）和4级（23.6%），表明确定客观截断点的挑战。浅表性皮炎中病变仅见于皮肤且无全身疾病迹象的胴体被严格处理（74.3%选择4级），但Dinev等（2019）发现浅表胸肌受累仅见于严重病例，多数病例病理变化局限于皮肤。肉鸡蜂窝织炎具有潜在公共卫生影响，因其常与全身性Escherichia coli感染相关，可污染肉类并进入食物链；然而，将蜂窝织炎相关菌株与 zoonotic 传播直接联系起来的证据仍然有限。腹水既是胴体判定的主要原因，也是严重动物福利问题；一些受访者指出腹水和蜂窝织炎等病变在其国家倾向于触发严格“零容忍”做法，这很可能解释为何在蜂窝织炎或腹水图像集中，许多受访者将阈值设在病变几乎不可见的2级；尽管根据EFSA意见，腹水本身不损害食品安全，但建议登记即使轻微的腹水病例，以告知利益相关者鸡群潜在的健康和管理问题。根据收到的回答，胫部灼伤是另一些欧洲国家屠宰场官方监测系统纳入的动物福利指标；虽然OV回答通常应与这些国家指南一致并因此跨国一致应用，但回答表明胫部灼伤在常规PMI中并非总能被检测和登记。瘀伤是捕捉、运输和屠宰期间肉鸡福利的有价值PMI指标，可导致胴体降级和经济损失；轻度、新鲜和红色瘀伤的肉仍可评估为适合人类食用，因为冷却常减轻红色变色；因此受访者仅将更广泛或严重损伤的胴体视为不适合人类食用并不意外。对于与产品质量相关的异常，例如宰后加工中与加工相关的肌肉损伤，即使轻微缺陷也常导致受访者判定胴体不合格，这可能反映此类缺陷发生率相对较低以及判定受影响胴体相关的经济损失最小；此外，即使轻微加工损伤仍会被消费者清楚看到，消费者可能负面反应并错误地将其解读为福利不良迹象。相比之下，受访者对皮肤破裂图像宽容得多，仅广泛损伤（严重程度4级）导致胴体判定。类似地，多数受访者（80.4%）认为晚期木质胸（严重程度5级）的胴体应被宣布不适合人类食用，而较轻肌病被多数受访者接受；总体而言，木质胸导致肉品质降低，尽管通常仍为消费者感官可接受。4.2 PMI协调：适当PMI受到许多肉鸡屠宰场高屠宰线速度和其他问题的挑战；例如大型屠宰场中每具胴体及其相关内脏在屠宰后立即检验，可用于检验的时间由屠宰线速度决定；相比之下一些小型屠宰场OV仅在冷却后检验胴体，此时内脏已移除而无法检验。研究中评定者间一致性以Fleiss' kappa衡量（κ = 0.07）相对较低，表明OV间PMI决策一致性轻微。目前缺乏协调PMI构成相当大的限制：首先，肉鸡生产者可能因将鸡群送往不同屠宰场而得不到公平评判；其次，缺乏协调使结果无法用于动物健康和福利监测与评估。然而，人工实施PMI中判定标准的完全协调不可能。PMI结果可能具有高价值，尤其对于活禽难以诊断的疾病如蜂窝织炎和腹水；因此PMI结果反馈有助于改善动物健康和福利，但仍限于在屠宰场频繁发生且易于可靠识别的状况。结果辅以更多图像可用于就一系列判定标准告知和训练CVS；CVS算法的判定标准将反映参与本研究的欧洲OV所作决策。类似数据集也可使用国家OV或代表更大地理区域或全球专家组的OV评估来开发；后者可能具有挑战性，因为CVS需要持续更新以反映其所应用肉鸡生产系统的变化。在CVS中应用此类数据将允许OV定期评估其准确性，为CA提供确保CVS正确运行的机制；所得准确性指标可显示在仪表板上，便于持续监测和定期审核。4.3 临界决策：受访者报告其决策主要依赖基于欧盟立法的国家指南，通常包括国家CA提供的各种状况描述和参考图像，这与Majewski等（2024）的发现一致。皮肤病变和腹水最近在许多欧洲肉鸡屠宰场是最常登记的胴体判定原因；因此确定这些病变的适当阈值将影响临界病例中的PMI决策及此类决策的经济影响。一些受访者遵循基于风险的方法，仅当病理变化进展且可能危害消费者健康时才将肉类归类为不合格；相反，其他受访者即使存在轻微病理改变也将肉类归类为不合格。受访者清楚表明其工作在通过确保食品安全和监测肉鸡健康与福利来保护公共卫生方面的重要性；在PMI临界病例中，受访者报告经常应用预防原则；这种解释似乎超出Regulation (EC) No 178/2002所定义的范围，其第7条规定当潜在健康风险存在科学不确定性时，可采取临时风险管理措施直至获得更完整科学信息；然而受访者可能将该条款解释为快速决策的理由，假设将胴体从生产线移除比冒潜在不安全食品到达消费者的风险更安全；尽管如此，这指向需要关于何时以及为何判定胴体不合格的更多循证建议。4.4 培训：受访者强调了与禽类PMI实际实施相关的若干方面以及对更好培训和指南的需求；类似地，Gomes-Neves等（2023）也报告69.5%的OV接受定期培训，最常见于动物福利（76.3%）、官方控制新立法（73.3%）以及人畜共患和新发疾病（45.2%）；然而更高资质和全职就业与实施基于风险和目视PMI的信心较低相关；这凸显需要更好整合的培训以及充分实施的支持要素，如稳健的FCI和协调的流行病学指标。尽管肉鸡PMI的感知一致性普遍较高，一些OV指出其仍是挑战，临界决策可能因个别检验员而异。4.5 在肉鸡PMI中采用VetInspector的法律要求：根据Regulation (EU) 2017/625第16条第2b点，欧盟委员会必须考虑科学和技术进步；当FBO拥有OV批准的检测和分离异常、污染或缺陷禽类的系统（如VetInspector）时，CA可允许仅对每群代表性样本实施PMI。在肉鸡PMI中全面采用此类系统之前，应建立算法符合OV检验结果的持续验证策略；可由OV依照现有立法（EU, 2019/627）收集测试数据集，形成每群代表性禽类样本OV评估的开放式数据集，从而能够估计CVS和OV评估的敏感性和特异性，供CA审核（人机交互）。OV对代表性样本的评估也可在国家层面或更广泛地理区域汇总并用于协调目的，后者可能改善PMI协调。虽然CVS可提供高度精确和一致的病变检测，但这些发现对食品安全的准确性和相关性最终取决于兽医定义的参考标准，并可能随科学知识进步而演变。该策略需确保符合国家法规、要求和既定程序；此外，需要建立协调以及国家CA审核此类系统的可能性。胴体粪便或胆汁污染是肉鸡中唯一被认为构成潜在食品安全风险的PMI发现，因此其检测需要高敏感性；对于动物健康和福利相关病变的检测，个体胴体层面无需高敏感性，而需要足够的鸡群层面敏感性；对于这些PMI发现，应记录病变流行率并在必要时采取行动，但检测不一定需要将胴体从加工线移除。Regulation (EU) 2019/627未精确说明PMI站点应位于何处以及需要多少站点；调查结果显示肉鸡屠宰场PMI站点位于加工线不同位置，通常在胴体去内脏后；所得回答表明三分之二屠宰场在烫毛和拔毛后有额外PMI站点，以移除不合格胴体减少加工线污染并为其余胴体留出更多检验时间；在这方面，在该位置安装CVS似乎能够满足肉鸡检验需求。4.6 研究局限性：由于调查国家通过共同作者专业网络选择，无法获得欧洲OV完整名单，因此无法计算应答率；应若干CA要求未进行国家间结果比较；样本因各国受访者分布不均而不具国家层面代表性；在去内脏前照片上评估病变对某些OV可能具有挑战性，因为多数常规在去内脏后实施PMI；由于常规PMI在高线速下实施且可能包括额外检查技术，实践中判定决策可能与仅基于照片评估不同；本研究另一局限是缺乏可验证回答及其解释的独立参考标准，因此发现应被解释为反映专家意见和认知而非客观验证事实；重要的是，为建立供CVS使用的稳健判定标准，需要进一步研究，涉及大量呈现特定病变各种严重程度的照片；也可要求OV将病变严重程度分类为不同类别，以验证严重程度分类；此外，定性部分参与为自愿，可能引入自选择偏倚，因此定性发现应适当谨慎解释。4.7 结论：本研究所得发现通过为制定共同判定标准奠定基础，代表了迈向协调、基于风险的肉鸡PMI的关键一步；用更多图像扩展这些数据集将有助于OV实施肉鸡PMI，并为AI辅助CVS在肉鸡PMI中的开发和审核提供经过验证的参考范围；此类协调判定标准是将数字检验工具安全整合进官方控制、强化现代基于风险的肉类安全保障体系的先决条件。
