DD298310A5

DD298310A5 - Verfahren zur bestimmung von schlachttierkoerperhaelften durch bildverarbeitung

Info

Publication number: DD298310A5
Application number: DD34429290A
Authority: DD
Inventors: Horst Eger; Lothar Kumpfert; Axel Hinz; Manfred Reinhold
Original assignee: Humboldt-Universitaet Zu Berlin Direktorat Fuer Forschung,De
Priority date: 1990-09-28
Filing date: 1990-09-28
Publication date: 1992-02-13
Also published as: DE4131556A1; DE4131556C2

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bestimmung von Schlachttierkoerperhaelften durch Bildverarbeitung als eine Voraussetzung zur automatischen Zerlegung und Klassifizierung in der fleischverarbeitenden Industrie bzw. in Schlachtbetrieben. Durch die Erfindung wird eine Voraussetzung geschaffen, koerperlich schwere und unexakte Arbeit zu vermeiden und den Prozesz zu rationalisieren. Nach der Erfindung wird neben der Kontur und Speckschicht die gesamte Wirbelsaeule analysiert. Dabei stellen die Objekt- und Konturparameter der Wirbel sowie die Zwischenwirbelschichten die Voraussetzung zur Schnittdefinition fuer die Zerlegung dar. Die aeuszere Kontur, Speckschicht sowie die exakten Parameter der Lendenwirbel dienen der Berechnung fuer die Klassifizierung.{automatische Zerlegung; Klassifizierung; Schlachttierkoerperhaelften; Bestimmung; Knochenstruktur; Kontur; Wirbelsaeule; Bildverarbeitung; Objektanalyse}

Description

Hierzu 2 Seiten Zeichnungen

Anwendungsgebiet der Erfindung

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bestimmung von Schlachttierkörperhälften durch Bildverarbeitung in der fleischverarbeitenden Industrie bzw. in Schlachtbetrieben.

Charakteristik des bekannten Standes der Technik Aus der US-PS 4.662.029 ist ein Verfahren und eine Vorrichtung bekannt, bei der für jeden Schnitt an der Schlachttierkörperhälfte

eine andere Kamera verwendet wird, doren Bild mit einem im Rechner vorliegenden Muster verglichen wird. Es wird für jeden

Schnitt ein Referenzpunkt lokalisiert und nach Mustervergleich die Steuerparameter für die Zerlegung übergeben. Diese Losung

erfordert einen hohen mnteriellen Aufwand und berücksichtigt nur die äußere Kontur der Tierkörper. Es kann nur eine begrenzte

Genauigkeit in der Zerlegung garantiert wurden. Ein Verfahren zur Klassifizierung eines Tiei körpers, insbesondere einer Schweinehälfte, in Handelsklassen ist durch die DE-PS 2.946.912 bekannt geworden. Dabei werden durch videooptische Geräte äußere Konturmerkmale als Schattenriß erfaßt,

ein Meßraster überlagert und daraus die Hnndelsklasse der Tierkörper bestimmt. Es werden die maximale Hüftbreite und die minimale Taillenbreite sowie ein Winkel durch Anlegen einer Tangente an den niittlei en Bereich des Oberschenkels erfaßt. Da nur die äußere Kontur ermittelt wird, ist mn eine begrenzte Genauigkeit realisierbar.

Aus der DE-PS 2.728.913 ist ein Verfahren u nd eine Vorrichtung zum Klassifizieren von Fleisch bekannt, bei der eine

elektrooptische Messung mehrerer Parameter für die Klassifizierung erfolgt. Die Parameter werden mit einer Videokamera erfaßt und in einem Mikroprozessorsystem ausgewertet.

Es werden die Schinkenkontur, die Schinkenseitenflächen bis zum Trennwirbel, die maximale Schinkenstärke, die Speckdicke,

das Fleisch-Rückenspeck-Verhältnis und das Gewicht bestimmt.

Mit diesem Verfahren kann jedoch nicht die gesamte Wirbelsäule für die Zerlegung berücksichtigt werden. Ziel der Erfindung

Ziel der Erfindung ist es, die erforderlichen Schneid- und Qualitätsparameter berührungslos und automatisch mit einer hohen Genauigkeit für die Zerlegung und Klassifizierung durch eine exakte Analyse von Schlachttierkörperhälften zu ermitteln.

Darlegung des Wesens der Erfindung

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, durch Einbeziehung der Knochenstruktur für die Grobzerlegung genaue Positionsparameter der Schnittbahnen zu bestimmen, den Muskelfleischanteil im Lend^nbereich sowie die Speckdicke für die Klassifizierung zu ermitteln und exakte morphologische Untersuchungen zu ermöglichen.

Die erfindungsgemäße Lösung besteht aus bekannten Bildverarbeitungssystem an und umfaßt folgende Verfahrensschritte:

1. Es werden Kameraaufnuhmen der Schlachttierkörperhälfte erfaßt, so daß diu Szene die gesamte äußere Kontur einschließlich der geschnittenen Oberfläche beinhaltet. Die Bilddaten liegen dann digitalisiert zu 64 oder 256 Grauwerten im Rechner vor und beinhalten eine am Hinterbein aufgehängte Hälfte.

2. Nach Ermittlung und Speicherung der gesamten äußeren Kontur wird ausgehend vom Hinterbein die maximale Schinkenbreite bestimmt.

3. Ebenfalls durch die äußere Kontur und ausgehend vorn Hinterbein wird der Schinkenansatz bestimmt, indem über einen definierten senkrechten Abstand die Breitenzunahme berücksichtigt wird. Im Bereich Hinterbein bis maximale Schinkenbreite stellt der Schinkenansatz ein Maximum der Breitenzunahme dar.

A Durch Vergleich der horizontalen Objektmitte auf der Höhe das Schinkenansatzes und auf Höhe der maximalen Schinkenbreite wird ermittelt, ob es sich um eine linke oder rechte Hälfte handelt.

5. Unter Nutzung der bestimmten Parameter wird ein Bildausschnitt berechnet, der immer das Kreuzbein sowie den 6. Lendenwirbel beinhaltet.

6. Dieser Bildausschnitt wird mit einem Median-Filter und einer Skalierung verarbeitet.

7. Im Bildausschnitt wird iterativ mitzunehmendem O.rauwertniveau eine Objektsuche zur Bestimmung des Kreuzbeines durchgeführt.

7.1 )er Bildausschnitt wird entsprechend des Grauwertniveaus binarisiert.

7.2. Es werden alle im Bildausschnitt liegenden Objekt* ermittelt und ihre Kontur- sowie Objektparameter bestimmt.

7.3. Durch Untersuchung der Konvur- und Objektparameter mittels vordefinierter Intervalle für jeden Parameter wird die Entscheidung getroffen, ob es sich um ein Kreuzbein handelt oder nicht. Wenn das Kreuzbein gefunden wurde, wird die Iteration verlassen. Ansonsten wird das Grauwert niveau erhöht und erneut eine Objektsuche gestartet.

8. Durch die Lage des Kreuzbeines wird ein Bildausschnitt definiert, der den 6. Lendenwirbel beinhaltet und erneut eine Objektsuche durchgeführt. Hierbei werden wiederum vordefinierte Intervalle der Kontur- und Objektparameter sowie das Grauwertniveau, bei dem das Kreuzbein gefunden wurde, berücksichtigt.

9. Durch Berücksichtigung der Objekte Kreuzbein, 6. Lendenwirbel sowie der äußeren Kontur, maximale Schinkenbreite und Schinkenansatz können für jeden Wirbel der Wirbelsäule Objektsuchen mit vordefinierten Kontur- und Objektparametern durchgeführt werden. Dabei wird ein mathematisch ermittelter Verlauf der Wirbelsäule des Tierkörpers beachtet.

10. Nach der Bestimmung aller Wirbel werden die Zwischenwirbelschichten an den für die Zerlegung und Klassifizierung entscheidenden Positionen ermittelt.

11. Aus den ermittelten Positionen werden die Schnittparameter für die Zerlegung abgeleitet.

12. Entsprechend den Vorschriften für die Klassifizierung worden an der entsprechenden Position der Muskelfleischanteil sowie die Speckdicke durch Auswertung der Grauwerte bestimmt.

13. Aus allen ermittelten Parametern können je nach Abbildungsmaßstab exakte morphologische Untersuchungen erfolgen.

Mti der erfindungsgemäßen Lösung wird eine vollständige Analyse der äußeren Kontur, der Wirbelsaule von Kreuzbein bis Atlas mit Bildverarbeitung durchgeführt, und daraus werden Schnittparameter für die Zerlegung und Parameter für die Klassifizierung ermitteit.

Ausführungsbeispiel Das Wesen der Erfindung wird an folgendem Beispiel näher dargelegt. Figur 1 zeigt eine Schweinehälfte im Schinken- und Lendenbareich. Dieses Bild ist unverarbeitet und liegt mit 64 Grauwerten im Rechner vor. Figur 3 zeigt eine verarbeitete Darstellung von Figur 1. Dieses Bild zeigt das analysierte Kreuzbein im Bildausschnitt, deren Kontur- und Objektparameter im Rechner vorliegen. Als erster Schritt nach der Bildaufnahme gemäß Figur 1 wird ausgehend vom Hinterbein die maximale Schinkenbreite durch Auswertung der äußeren Kontur bestimmt. Der Schinkenansatz wird durch die äußere Kontur ermittelt, indem über einen definierten senkrechten Abstand die maximale Bteitenzunahme der Schlachtkörperhälfte bestimmt wird. Dabei wird die Maximumsuche durch die senkrechte Position der

maximalen Schinkenbreite begrenzt.

Durch Berechnung der mittleren Positionen auf Höhe des. Schinkenansatzes und auf Höhe der maximalen Schinl'.enbreite läßt

sich die Entscheidung fällen, ob es sich um eine linke oder rechte Schlachtkörperhälfte handelt.

Aus der Lage des Schinkenansatzes, der maximalen Schinkenbreite sowie der gesamten äußeren Kontur läßt sich ein Bilda.jsschniU berechnen, der immer das Kreuzbein ;iowie den 6. Lendenwirbel beinhaltet (Figur 2). Dieser Bildausschnitt wird mit einem Median-Filter und einer Cosinus-Skalierung verarbeitet. Es folgt eine Iteration, in der mit zunehmendem Grauwsrtniveau eine Objetksuche zur Bestimmung des Kreuzbeinet-.

durchgeführt wird. Als erstes wird der Bildausschnitt entsprechend des Grauwertniveaus binarisiert. Danach werden von allen im Bildausschnitt liegenden Objekten die Kontur- und Objektparameter ermittelt, wie z.B. Konturlänge, Objektflächeninhalt,

Halbachsen einer approximierten Ellipse und Lagewink?! der Ellipse zur x-Achse. Diese Objekt- und Konturparameter werden mit vordefinierten Intervallen für jeden einzelnen Parameter verglichen. Liiigen alle Parameter innerhalb der Intervalle, so wird das analysierte Objekt als Kreuzbein identifiziert. In diesem Fall wird die Iteration

verlassen. Wurde kein Kreuzbein gefunden, so wird das betrachtete Grauwertniveau und erneut eine Objektsuche gestattet.

In Abhängigkeit der Lage des Kreuzbeines sowie der äußeren Kontur wird ein neuer Bildausschnitt definiert, der den

6. Lendenwirbel beinhaltet. In diesem Bildausschnitt wird, unter Berücksichtigung des Grauwertniveaus, bei dem das Kreuzbein gefunden wurde, erneut eine Objektsuche zur bestimmung des 6. Lendenwirbels gestartet. Dabei werden ebenfalls vordefin.erte

Intervalle der Kontur- und Objektparameter für den 6. Lendenwirbel genutzt.

Claims

1. Verfahren zur Bestimmung von Schlachttierkörperhälften durch Bildverarbeitung, insbesondere von Schweinehälften, wobei mit Bildverarbeitungshard- und -software äußere Kontur, Speckschicht, Fleisch-Rückenspeckverhältnis ermittelt werden, dadurch gekennzeichnet, daß mit Bildverarbeitungshardware Aufnahmen von der Schlachttierkörperhälfte mit Wirbelsäule und allen Zwischenwirbelschichten angefertigt werden, als Fixpunkt zur Ermittlung der Parameter für die Zerlegung und Klassifizierung vom Kreuzbein der Wirbelsäule ausgegangen wird und das Kreuzbein sowie die anderen Wirbel durch eine Objektanalyse nach vordefinierten Kontur- und Objektparametern bestimmt werden.

2. Verfahren nach Anspruch I, dadurch gekennzeichnet, daß zur Bestimmung des Kreuzbeines und der anderen Wirbel eine iterative Objektsuche im Bildausschnitt mit zunehmendem Grauwertniveau durchgeführt wird.

3. Verfahren nach Anspruch 1 und 2, dadurch gekennzeichnet, daß aus der Lage der gefundenen Wirbel sowie aus der Lage der Zwischenwirbelschichten Schneidparameter für die Zerlegung ermittelt werden.

4. Verfahren nach Anspruch < >Js3, dadurch gekennzeichnet, daß die Schneidparameter für die Zerlegung aus Teilaufnahmen der Wirbelsäule und Analysen der Wirbel anhand eines Modells berechnet werden.

5. Verfahren nach Anspruch 1 bis 4, gekennzeichnet dadurch, daß aus der Lage der erforderlichen Wirbel sowie der äußeren Kontur und der Speckschicht Speck- und Fleischmaße für die Klassifizierung ermittelt werden.