猪肉是消费量最大的肉类食品，其品质的优劣直接关系到国民的生活质量、营养的水平以及饮食的安全，所以长期以来对猪肉品质的检测和研究受到了多方面的高度重视。而决定猪肉品质的因素有很多，其中一个重要的指标是其眼肌肌内的脂肪含量。

　　传统的眼肌肌内脂肪含量检测方法主要有感官检测、理化检测和微生物检测。感官检测存在指标单一、主观性强、可重复性差、准确性差、劳动强度大、人工成本高、效率低等问题。理化检测和微生物检测虽然准确率高，但都是具有破坏性的检测方法。因此这些传统检测方法已经不能满足。

　　相对于传统的检测方法，猪用B超超声检测技术属于无损检测技术中的一种，因其具有对检测对象的无损性、可重复检测性以及成本较低等特点，在日常生活中得到了广泛应用。该技术根据声波在猪肉中传播时的反射、散射、透射及吸收特性，衰减系数和传播速度等获得特征区域的猪用B超图像，再通过数字图像处理技术、模式识别技术实现对肉质脂肪含量的检测判断。

　　利用猪肉的声学物理性质，可在对活体不造成伤害的情况下对其眼肌内脂肪含量进行快速、准确、科学的判断，并且在检测过程中利用计算机、传感器、计算机图像处理等技术实现检测判断的自动化、智能化。