PL190358B1

PL190358B1 - Sposób oceny półtusz przez optyczne przetwarzanieobrazu

Info

Publication number: PL190358B1
Application number: PL98333603A
Authority: PL
Inventors: Peter Schimitzek
Original assignee: Csb Syst Software Entwicklung
Priority date: 1997-08-01
Filing date: 1998-07-04
Publication date: 2005-12-30
Also published as: EP0999753A1; DE59800698D1; DE19733216C1; ES2145728T1; ATE200953T1; WO1999005916A1; ES2145728T3; CN1239406A; EP0999753B1

Abstract

1. Sposób oceny póltusz przez optyczne przetwarzanie obrazu, przy którym zdjety przez czujnik optyczny, oddzielny optyczny barwny obraz czesci póltuszy jest calkowicie automa- tycznie oceniany w oparciu o elektroniczne przetwarzanie da- nych, znamienny tym, ze ocenie poddaje sie wylacznie dostepne optycznie z zewnatrz, rozszerzone obszary ledzwiowe póltusz; dla kazdego obszaru (2) obrazu, jednakowo przelicza sie czlony utworzone z oddzielnych sygnalów barwnych piksela, przy czym w pierwszym etapie postepowania ujmuje sie i zapamietuje elektronicznie poszerzony obszar ledzwiowy póltusz wieprzo- wych, w drugim etapie postepowania po analizie obliczonych czlonów dla kazdego obszaru (2) obrazu poprzez obraz czescio- wy ustala sie obszar (3) oceny; w trzecim etapie postepowania przez analize wartosci ekstremalnych róznic obliczonych czlo- nów dla kazdego obszaru (2) obrazu okresla sie i zapamietuje punkty (9) konturu na obszarze oceny (3); w czwartym etapie postepowania przez wygladzenie krawedzi obszarów obrazu konturowego oblicza sie i zapamietuje kontury liniowe (4); w piatym etapie postepowania przyporzadkowuje sie konturom liniowym (10) i zapamietuje sie grzbietowe zewnetrzne gra- n i c e ( 6 ) k o n t u r u , g r a n i c e ( 1 1 ) s l o n i n a / M G M , g r a n i c e ( 1 2 ) MGM/tluszcz i kanal (13) szpiku kostnego i w szóstym etapie postepowania zgodnie z konturami liniowymi (10) przeprowadza sie klasyfikowanie póltusz metoda pomiaru dwupunktowego, przy czym w pierwszym punkcie (15) tego pomiaru oblicza sie minimalna grubosc (14) sloniny, w drugim punkcie (17), odpo- wiadajacym punktowi (16) przeciecia granicy (11) sloni- na/MGM z granica (12) MGM/tluszcz, oblicza sie grubosc (18) miesni az do kanalu (13) szpiku kostnego. PL

Description

Przedmiotem wynalazku jest sposób oceny półtusz przez optyczne przetwarzanie obrazu ujmowanego przy wejściu towaru, w punktach klasyfikacji lub przy wyjściu towaru w rzeźniach i. zakładach przetwórstwa mięsnego. Tego rodzaju półtusze z reguły są zawieszone na hakach i są transportowane za pomocą specjalnego systemu poprzez rzeźnie i zakłady przetwórstwa mięsnego. Przedstawiony sposób jest opracowany, zwłaszcza do oceniania półtusz wieprzowych, ale zasadniczo nadaje się również do półtusz wołowych, owczych, kozich albo półtusz innych dużych i małych zwierząt rzeźnych.

Zwykle półtusze wieprzowe rejestruje się, waży i ocenia. Ocena gospodarcza półtusz wieprzowych przeprowadzana jest według odpowiedniej urzędowej klasyfikacji handlowej. Potem określa się grubość słoniny i mięsa w miejscach ustalonych obowiązującymi normami w danym kraju. Do sortowania przeprowadza się z reguły ustalenie wartości handlowej tuszy z większą zawartością danych przez uwzględnienie wielu dalszych parametrów, które jednak przeważnie nie są znormalizowane.

Opis patentowy DE OS 2728913 przedstawia ogólnie stosowanie optycznych/mechanicznych czujników do określania parametrów zawartości słoniny/mięsa w półtuszach na urządzeniach transportowych oraz automatyczne i samodzielne przetwarzanie tych wartości przez komputer w celu sklasyfikowania mięsa. W tym celu półtusze, zwłaszcza wieprzowe, bada się optycznie w ciemni, szynki określa się i ocenia środkami analizy obrazu. Ustalona cecha klasyfikacyjna jest następnie umieszczana za pomocą lasera na półtuszy. Przedstawiony sposób oparty jest głównie na określaniu parametrów obszaru szynek i jest zbyt kosztowny, by można go było stosować w zakładach każdej wielkości.

Metodą klasyfikacji handlowej jest według opisu DE 1673038 pomiar grubości słoniny i mięsa za pomocą igły sposobem elektrooptycznym w prawnie ustalonych miejscach pomiaru półtusz wieprzowych. Igłę optyczną wbija się przy tym w określonym miejscu pomiaru w mięso półtuszy wieprzowej, co w miejscu pomiaru pozwala na określenie grubości mięsa (mięśni) i słoniny. Do przeprowadzenia pomiaru z reguły potrzebny jest jeden pracownik. Wady tego sposobu postępowania polegają na higienicznych wątpliwościach dotyczących wbijania igły, wysokich kosztach inwestycyjnych na specjalne igły optyczne, silnej subiektywnej zależności wyników pomiaru od usytuowania igły i kąta wbijania oraz na nieprzejrzystości pomiaru, ponieważ chodzi tu o wewnętrzny sposób pomiaru. Ze względu na sposób jednopunktowy skuteczność oceny jest zasadniczo niewielka, przez co występuje brak rzeczywistej oceny wartości handlowej tuszy wieprzowej.

Do klasyfikacji handlowej tusz wieprzowych od lat siedemdziesiątych stosowanym sposobem postępowania jest metoda ZP (metoda pomiaru dwupunktowego) z pomiarami wyłącznie w obszarze lędźwiowym. Przeprowadza się przy tym pomiary długości w dwóch charakterystycznych i łatwych do zidentyfikowania, prawnie określonych punktach. Pomiary te można przeprowadzać ręcznie za pomocą liniału, albo alternatywnie za pomocą suwmiarki, która jest częściowo w trybie bezpośrednim połączona z komputerem do przetwarzania danych. Na podstawie tych wartości zgodnie z algorytmem obliczania (obecnie równanie kwadratowe

190 358 z dwiema zmierzonymi długościami jako zmiennymi) przeprowadza się klasyfikację. Zalety metody pomiaru dwupunktowego polegają, zwłaszcza na małych kosztach inwestycyjnych, łatwiejszym dowiadywaniu się i większej przejrzystości określonych wartości. Dlatego sposób ten stosowany jest nawet w bardzo małych rzeźniach. Przez stosowanie dwóch korzystnych miejsc pomiaru rzeczywistą wartość handlową daje się określić zasadniczo dokładniej niż sposobem jednopunktowym. Wady metody pomiaru dwupunktowego polegają na kosztownym ręcznym pomiarze w dwóch miejscach, na niewielkiej czasowej wydajności klasyfikowania oraz na subiektywnej zależności wyników-.

W opisie EP 0029562 przedstawiono sposób handlowego klasyfikowania, przy którym automatycznie określa się mechanicznie w obszarze szynek kąt tych szynek. W dalszym rozwinięciu do tego określania stosuje się wideooptyczny aparat do zdejmowania obrazu półtusz wieprzowych, który określa kąt szynki i ewentualnie dodatkowo miarę minimalnej grubości słoniny przez MGM (Musculus-Gluteus-Medius) w obszarze lędźwiowym przez stosowanie techniki komputerowej. Dzięki zastosowaniu techniki komputerowej można zrezygnować z ręcznego oceniania i odpadają wpływy subiektywne. W tym znanym rozwiązaniu chodzi o zastosowanie sposobu wideooptycznego do określania konturów, których parametry są wykorzystywane do klasyfikowania handlowego. Wadą jest jednak to, że opisany sposób polega zasadniczo na określaniu parametrów obszaru szynek, które muszą być ujmowane i oceniane.

W opisie DD 259346 opisano prosty sposób klasyfikowania półtusz, przy którym wierszowa kamera, która objeżdża obszar lędźwiowy, rejestruje odbijane wartości jasności i ciemności i ocenia je. Dzięki temu udaje się w przybliżeniu określić zawartość słoniny i mięsa. Wadą jest to, że sposób ten nie jest zgodny z wymaganą normą klasyfikowania.

W opisie DE 4131556 opisano sposób, przy którym poprzez przetwarzanie obrazu na bazie wideooptycznego zdjęcia półtuszy określa się położenie organów wewnętrznych przez analizę obiektu z analitycznymi modelowymi organami szkieletu, zwłaszcza kręgosłupa i kręgów. Tego rodzaju skomplikowany obliczeniowo sposób jest konieczny, aby można było precyzyjnie sterować dołączonymi automatycznymi maszynami do rozbierania półtusz. Dodatkowo przeprowadzana jest ocena parametrów mięsa i słoniny grzbietowej. Następuje również analiza obszaru szynek. Dla oceny półtusz w celu przeprowadzenia klasyfikacji określanie szkieletu jest niepotrzebne, a więc sposób ten jest niepotrzebnie skomplikowany i zbyt drogi w praktycznym zastosowaniu.

Zadaniem wynalazku jest usunięcie istniejących wad stanu techniki i opracowanie automatycznego sposobu oceny półtusz, który poprzez bezdotykowy sposób pomiaru na bazie znormalizowanych metod oceny zapewnia przeprowadzenie klasyfikowania handlowego szybko, obiektywnie, przejrzyście i jednolicie w rzeźniach i zakładach przetwórstwa mięsnego każdej wielkości. W tym celu sposób ten musi bazować na znormalizowanej metodzie oceny, która daje niezawodne wyniki dla klasyfikowania handlowego i może być łatwo sprawdzona. Sposób pomiaru musi, prostymi środkami i przy niewielkich kosztach inwestycyjnych, umożliwiać stosowanie go w najmniejszych zakładach, a mimo to zapewniać przepustowość oceny w dużych zakładach. Ponadto niezbędnie konieczne jest przeprowadzanie klasyfikowania handlowego i/lub określania wartości handlowej możliwie prosto i tylko tak dokładnie, jak to jest konieczne. W szczególności należy ograniczyć się do charakterystycznego obszaru tuszy dostępnego z zewnątrz. Korzystne jest ewentualne łączenie klasyfikowania handlowego z równoczesnym określaniem wartości handlowej.

Sposób według wynalazku charakteryzuje się tym, że ocenie poddaje się wyłącznie dostępne optycznie z zewnątrz, rozszerzone obszary lędźwiowe półtusz; dla każdego obszaru obrazu, jednakowo przelicza się człony utworzone z oddzielnych sygnałów barwnych piksela, przy czym w pierwszym etapie postępowania ujmuje się i zapamiętuje elektronicznie poszerzony obszar lędźwiowy półtusz wieprzowych; w drugim etapie postępowania po analizie obliczonych członów dla każdego obszaru obrazu poprzez obraz częściowy ustala się obszar oceny; w trzecim etapie postępowania przez analizę wartości ekstremalnych różnic obliczonych członów dla każdego obszaru obrazu określa się i zapamiętuje punkty konturu na obszarze oceny; w czwartym etapie postępowania przez wygładzenie krawędzi obszarów obrazu konturowego oblicza się i zapamiętuje kontury liniowe; w piątym etapie postępowania przyporządkowuje się konturom liniowym i zapamiętuje się grzbietowe zewnętrzne granice konturu,

190 358 granicę słonina/MGM, granicę MGM/tłuszcz i kanał szpiku kostnego i w szóstym etapie postępowania zgodnie z konturami liniowymi przeprowadza się klasyfikowanie półtusz metodą pomiaru dwupunktowego, przy czym w pierwszym punkcie tego pomiaru oblicza się minimalną grubość słoniny, a w drugim punkcie, odpowiadającym punktowi przecięcia granicy słonina/MGM z granicą. MGM/tłuszcz, oblicza się grubość mięśni aż do kanału szpiku kostnego.

Korzystnym jest, że pewną ocenę ocenianych półtusz przez optyczne przetwarzanie obrazu przeprowadza się w całym zakresie temperatur od ciepłych aż do zimnych tusz zwierząt rzeźnych. Ocenę półtusz przeprowadza się metodą pomiaru dwupunktowego, specjalnie znormalizowaną w tym celu. Ocenę półtusz, przez optyczne przetwarzanie obrazu, przeprowadza się przy szerokości obszaru obrazu mniejszej lub równej przyporządkowanej szerokości, zaś przy dokonywaniu obliczeń piksele zawarte w obszarach obrazu przyjmują wartość różnych funkcji wagi. W sposobie tym z wariancji członów wewnątrz obszarów obrazu określa się miarę zaufania, którą przy dalszych obliczeniach przyporządkowuje się obszarom obrazu. Ewentualnie w szóstym etapie postępowania drugi punkt metody pomiaru dwupunktowego, to znaczy punkt przecięcia z granicą słonina/MGM, oblicza się przez rzut punktu końcowego granicy MGM/tłuszcz pod kątem ostrym na granicę słonina/MGM. Ewentualnie w szóstym etapie postępowania uwzględnia się dalsze rozwinięcia i modyfikacje metody pomiaru dwupunktowego oraz przebiegu obliczania, przy czym w tym etapie postępowania określa się grubość słoniny i mięsa w obu punktach pomiaru dwupunktowego i uwzględnia się je w obliczeniach. Grubość słoniny i mięsa określa się w ustalonych punktach pomocniczych pomiędzy punktami pomiaru dwupunktowego i uwzględnia się je w obliczeniach. Przy ocenie półtusz przez optyczne przetwarzanie obrazu, dla konturów liniowych oblicza się i zapamiętuje charakterystyczne parametry krzywych. Za pomocą funkcji oceny na podstawie parametrów krzywych, barwy mięsa obliczonej w ustalonych obszarach obrazu i dodatkowych danych wagowych, przeprowadza się ocenę półtusz i zapamiętuje się ją. Funkcję oceny weryfikuje się przez pomiary odniesienia i/lub systemy sztucznej inteligencji. Informacje identyfikacyjne półtusz dodatkowo zawarte w zapisanym barwnym obrazie wybiera się, odczytuje i zapamiętuje w pamięci, przy czym informacje identyfikacyjne półtusz zapamiętuje się w centralnej pamięci poprzez transmisję danych, zaś funkcję oceny i ustawienia podstawowego nadzoruje się i/lub uaktualnia przez zdalne sterowanie.

Przez określanie klasyfikacji handlowej na podstawie dostępnych poprzez optyczną ocenę obrazu parametrów zewnętrznych w obszarze lędźwiowym i szynkowym następuje, w oparciu o metodę pomiaru dwupunktowego niezawodne i zgodne z definicją klasyfikacji handlowej, ocenienie tusz rzeźnych bez niepotrzebnego komplikowania sposobu oceny przez analizę dalszych obszarów tuszy i uwzględniania w związku z tym dodatkowych stopni swobody, co byłoby drogie w praktycznej realizacji.

Przedmiot wynalazku jest objaśniony w przykładzie wykonania na rysunku przedstawiającym zasady oceny półtusz wieprzowych.

Jak pokazano na rysunku zasada oceny w przypadku półtusz wieprzowych przedstawia się następująco. Półtusze wieprzowe korzystnie wiszące na przenośniku taśmowym należy oceniać wtedy, gdy w ubojni i zakładzie przetwórstwa mięsnego przechodzą one przez wejście towarowe, punkty klasyfikacji lub wyjście towarowe. Zależnie od rodzaju ubojni lub zakładu przetwórstwa mięsnego półtusze wieprzowe są jeszcze w stanie ciepłym, albo już w stanie zimnym, względnie w stanie pośrednim. W rozliczeniach z osobami trzecimi ma znacznie niezawodne i przejrzyste stopniowanie klas handlowych, które określone jest według znormalizowanych metod. Ponadto korzystne jest w obszarze punktów kontrolnych ważenie półtusz wieprzowych i ich cechowanie lub zapisywanie oznaczeń. W celu związania z systemem nadrzędnym, służącym do zapisywania i protokołowania oraz do zdalnej oceny techniki mierzenia i oceniania, korzystne jest włączenie do nadrzędnej sieci łączności, przykładowo do sieci Intranet, ISDN, Internet.

W pierwszym etapie postępowania półtusze wieprzowe (z reguły po jednej ze zwierzęcia rzeźnego) przeprowadza się stroną rozcięcia przy kamerze elektronicznej lub cyfrowym aparacie fotograficznym, kamerze wideo lub innym czujniku optycznym i fotografuje się cyfrowo obszar, który zawsze zawiera poszerzony obszar lędźwiowy, przykładowo 30x40 cm jako barwny obraz 1 o wystarczającej rozdzielczości (co najmniej 800x600) i przenosi się

190 358 w trybie bezpośrednim do urządzenia elektronicznego przetwarzania danych. Optyczny barwny obraz 1 części półtuszy wieprzowej jest następnie całkowicie automatycznie oceniany za pomocą urządzenia elektronicznego przetwarzania danych. Do oceny wykorzystuje się wyłącznie poszerzony obszar lędźwiowy półtusz dostępny optycznie z zewnątrz. W tym celu barwny obraz 1jest w czasie rzeczywistym wprowadzany do komputera i zapisywany odpowiednio, ewentualnie jako mapy bitowe obrazów czerwonego, zielonego i niebieskiego po wystarczającej kwantyzacji (co najmniej 8 bitów). Z takich map bitowych można łatwo obliczyć dla każdego punktu obrazu odpowiednie człony analityczne, które zawierają informacje o barwie i o jaskrawości. Przez ocenę obliczonych dla takiego samego rodzaju obszarów 2 obrazu wyrażeń tych informacji barwy i jaskrawości można selekcjonować określone obszary 2 obrazu lub przyporządkowane im piksele i przykładowo oznaczać na bitowej mapie stanu w komputerze.

W drugim etapie postępowania obszar oceny 3 jako obraz częściowy poszerzonego obszaru lędźwiowego półtusz wieprzowych dla następnych etapów postępowania selekcjonuje się w odpowiedniej wielkości, aby zmniejszyć koszt obliczania i potrzebne miejsce w pamięci. Można to przeprowadzić przez wybór punktu pochodzenia konturów liniowych 4 w połączeniu z ustawionym względem niego obszarem oceny 3, przykładowo przez wybór szczególnie jasnego paska 5 obrazu jako wartości ekstremalnej w sygnale jaskrawości, który wybiera dużą zawartość tłuszczu przy tylnym końcu półtuszy wieprzowej i którego tylna zewnętrzna granica 6 konturu tuszy ustawiana jest przed tłem 1 obrazu, korzystnie wybieranym jako jednobarwne, względem obszaru oceny 3 10x15 cm, który w szczególności zawiera MGM 8 (Musculus-Gluteus-Medius). Po dokonaniu wyboru częściowego obrazu pozostałe informacje obrazu można usunąć z pamięci. Ewentualnie obraz częściowy można zapamiętać w całości lub postaci spakowanej w celu protokołowania w centralnym miejscu.

W trzecim etapie postępowania cały obszar oceny analizuje się jednakowo według odpowiednich różnic pomiędzy sąsiednimi obszarami obrazu. Obszary obrazu mogą przy tym być złożone z wielu sąsiednich pikseli, które mają wartość różnych funkcji wagi, dzięki czemu można stosować sposoby bazujące na Fuzzy. W celu wybierania znacznych różnic tworzy się znowu odpowiednie człony analityczne z informacji barwy i jaskrawości, które są wzajemnie porównywane. Przy dostatecznych różnicach, których siła oceny może być dodatkowo ważona przez miarę zaufania utworzoną z wewnętrznego rozrzutu obszarów obrazu, następuje punktowe przyporządkowanie punktowi 9 konturu, który przez odpowiednie oznakowanie w obszarze piksela lub w bitowej mapie stanu jest zapamiętywany jako obszar obrazu konturu i ewentualnie jest ważony z miarą zaufania.

W czwartym etapie postępowania przez wygładzenie krawędzi następuje przyporządkowanie obszarom konturowego obrazu matematycznie gładkich konturów liniowych 10. Może to być przykładowo przeprowadzane przez dopasowanie krzywych przy normie metrycznej, które ewentualnie można ważyć z miarą zaufania. Kontur liniowy 10 jest również zapamiętywany w bitowej mapie stanu i może zawierać miarę zaufania. Gdy miara zaufania maleje poniżej dolnej granicy, kontur liniowy 10 uważany jest za zakończony.

W piątym etapie postępowania przykładowo przez odliczanie określonych już konturów liniowych 10 wychodząc od tylnej zewnętrznej granicy 6 konturu tuszy wieprzowej konturom liniowym 10 zostają przyporządkowane i zapamiętane granica 11 słonina/MGM, granica 12 MGM/tłuszcz i kanał 13 szpiku kostnego. Możliwe jest przypisywanie poszczególnym konturom granic prawdopodobieństwa.

W szóstym etapie postępowania zgodnie z konturami liniowymi 10 następuje klasyfikowanie półtusz wieprzowych metodą pomiaru dwupunktowego. W tym celu poprzez program obliczeniowy wybierany jest minimalny odcinek pomiędzy grzbietową zewnętrzną granicą 6 konturu a granicą 11 słonina/MGM, który odpowiada minimalnej grubości 14 słoniny, a jego punkt przecięcia z zewnętrzną granicą konturu ustala się jako pierwszy punkt 15 metody pomiaru dwupunktowego. Zaczynając od tego punktu śledzi się kontur liniowy 10 granicy 11 słonina/MGM i granicę 12 MGM/tłuszcz, aż przetną się one w punkcie 16. Jeżeli granica 12 MGM/tłuszcz zakończy się przedtem, można ewentualnie przedłużyć ją pod kątem ostrym do granicy 11 słonina/MGM. Rzut pionowy na grzbietową zewnętrzną granicę 6 daje drugi punkt 17 metody pomiaru dwupunktowego, a przeciwny kierunek zapewnia ustalenie

190 358 grubości 18 mięśni jako odcinka od punktu 16 przecięcia do kanału 13 szpiku kostnego. Ujmowane są przez to automatycznie obie wartości zmierzone potrzebne dla znormalizowanej obecnie metody pomiaru dwupunktowego i mogą być one przetwarzane za pomocą przyporządkowanego programu obliczeniowego w miarę oceny i centralnie zapamiętywane. Oczywiście istnieje możliwość określania tak samo jak dalsze odcinki pomiarów słoniny i mięsa jako wartości zmierzonych w dwóch wybranych punktach pomiaru, co może znaleźć znormalizowane zastosowanie przykładowo w dalej rozwiniętych lub zmodyfikowanych metodach pomiaru dwupunktowego.

W dalszych rozwinięciach wynalazku do pomyślenia jest kombinacja znormalizowanej oceny, takiej jak w celu klasyfikowania handlowego metodą pomiaru dwupunktowego lub jej dalszymi rozwinięciami koniecznie z dodatkowymi sposobami oceny. Tego rodzaju sposoby oceny dzięki elastyczności swej modyfikacji i wykorzystywaniu możliwości nowoczesnych metod komputerowych zapewniają zasadniczo większą treść oceny rzeczywistej wartości handlowej i dokładniejsze klasyfikowanie handlowe, co może być użyte np. do lepszego i dc^Ik^^ł^^^^e^^^^g⁴³ ocenienia tusz Służy do t^^o ceeu odpowiednia kombinacja właściwości, które wynikają jako parametry z ujętych konturów tuszy, istniejących również informacji barwy oraz dodatkowych ujętych wymiarów. Możliwym jest także mierzenie dodatkowych odcinków w ustalonych punktach pomocniczych lub określanie krzywizn. W zamkniętych konturach można określać wymiary na płaszczyźnie. Na podstawie informacji barwy można tworzyć korelację z jakością mięsa, przy czym mięso dzieli się na różne stopnie jakości, np. normalną. PSE (pail-soft-exudative) i DFD (dark firm dry), a ponadto mogą być rozpoznawane dalsze właściwości, np. zwiększone karmienie kukurydzą. Odpowiedni przepis oceny, ponieważ niekoniecznie jest znormalizowany, jest stale optymalizowany, co ze względu na badania odniesieniowe, mające na celu ustalenie rzeczywistej wartości handlowej, jest możliwe przez porównanie z innym sposobem oceny itd. Przez zastosowanie sposobów KI (sztuczna inteligencja) praca nad zoptymalizowaniem daje się zautomatyzować w centralnym miejscu. Poprzez zdalne sterowanie nowy zoptymalizowany przepis oceny daje się łatwo przenieść jako uaktualnienie i zastosować w ustalonym terminie do wszystkich użytkowników również w miejscach przestrzennie oddalonych. Podobnie możliwym jest (jeśli występuje taka potrzeba) odczytywanie dla kontroli takiej zasady oceny oraz dalszych właściwości. Jeżeli obszar ujmowany przez zdjęcie zawiera znak charakterystyczny identyfikujący świnię rzeźną, wówczas można to za pomocą przyporządkowanego programu ująć, wczytać i zapisać.

190 358

I

Departament Wydawnictw UP RP. Nakład 50 egz. Cena 2,00 zł.

Claims

Zastrzeżenia patentowe

1. Sposób oceny półtusz przez optyczne przetwarzanie obrazu, przy którym zdjęty przez czujnik optyczny, oddzielny optyczny barwny obraz części półtuszy jest całkowicie automatycznie oceniany w oparciu o elektroniczne przetwarzanie danych, znamienny tym, że ocenie poddaje się wyłącznie dostępne optycznie z zewnątrz, rozszerzone obszary lędźwiowe półtusz; dla każdego obszaru (2) obrazu, jednakowo przelicza się człony utworzone z oddzielnych sygnałów barwnych piksela, przy czym w pierwszym etapie postępowania ujmuje się i zapamiętuje elektronicznie poszerzony obszar lędźwiowy półtusz wieprzowych; w drugim etapie postępowania po analizie obliczonych członów dla każdego obszaru (2) obrazu poprzez obraz częściowy ustala się obszar (3) oceny; w trzecim etapie postępowania przez analizę wartości ekstremalnych różnic obliczonych członów dla każdego obszaru (2) obrazu określa się i zapamiętuje punkty (9) konturu na obszarze oceny (3); w czwartym etapie postępowania przez wygładzenie krawędzi obszarów obrazu konturowego oblicza się i zapamiętuje kontury liniowe (4); w piątym etapie postępowania przyporządkowuje się konturom liniowym (10) i zapamiętuje się grzbietowe zewnętrzne granice (6) konturu, granicę (11) słonina/MGM, granicę (12) MGM/tłuszcz i kanał (13) szpiku kostnego i w szóstym etapie postępowania zgodnie z konturami liniowymi (10) przeprowadza się klasyfikowanie półtusz metodą pomiaru dwupunktowego, przy czym w pierwszym punkcie (15) tego pomiaru oblicza się minimalną grubość (14) słoniny, a w drugim punkcie (17), odpowiadającym punktowi (16) przecięcia granicy (11) słonina/MGM z granicą (12) MGM/tłuszcz, oblicza się grubość (18) mięśni aż do kanału (13) szpiku kostnego.
2. Sposób według zastrz. 1, znamienny tym, że pewną ocenę ocenianych półtusz przez optyczne przetwarzanie obrazu przeprowadza się w całym zakresie temperatur od ciepłych aż do zimnych tusz zwierząt rzeźnych.
3. Sposób według zastrz. 1, znamienny tym, że ocenę półtusz przeprowadza się metodą pomiaru dwupunktowego, specjalnie znormalizowaną w tym celu.
4. Sposób według zastrz. 1, znamienny tym, że ocenę półtusz przez optyczne przetwarzanie obrazu przeprowadza się przy szerokości obszaru (2) obrazu mniejszej lub równej przyporządkowanej szerokości, zaś przy dokonywaniu obliczeń piksele zawarte w obszarach obrazu przyj mują wartość różnych fhnkcji wagi.
5. Sposób według zastrz. 1 albo 2, albo 3, albo 4, znamienny tym, że z wariancji członów wewnątrz obszarów (2) obrazu określa się miarę zaufania, którą przy dalszych obliczeniach przyporządkowuje się obszarom (2) obrazu.
6. Sposób według zastrz. 5, znamienny tym, że ewentualnie w szóstym etapie postępowania drugi punkt (17) metody pomiaru dwupunktowego, to znaczy punkt (16) przecięcia z granicą (11) słonina/MGM, oblicza się przez rzut punktu końcowego granicy (12) MGM/-tłuszcz pod kątem ostrym na granicę (11) słonina/MGM.
7. Sposób według zastrz. 1 albo 6, znamienny tym, że w szóstym etapie postępowania uwzględnia się dalsze rozwinięcia i modyfikacje metody pomiaru dwupunktowego oraz przebiegu obliczania.
8. Sposób według zastrz. 1 albo 6, znamienny tym, że w szóstym etapie postępowania określa się grubość słoniny i mięsa w obu punktach pomiaru dwupunktowego i uwzględnia się je w obliczeniach.
9. Sposób według zastrz. 1, znamienny tym, że grubość słoniny i mięsa określa się w ustalonych punktach pomocniczych pomiędzy punktami pomiaru dwupunktowego i uwzględnia się je w obliczeniach.
10. Sposób według zastrz. 1, znamienny tym, że przy ocenie półtusz przez optyczne przetwarzanie obrazu, dla konturów liniowych (10) oblicza się i zapamiętuje charakterystyczne parametry krzywych.

190 358
11. Sposób według zastrz. 10, znamienny tym, że poprzez funkcję oceny na podstawie parametrów krzywych, barwy mięsa obliczonej w ustalonych obszarach (2) obrazu i dodatkowych danych wagowych, przeprowadza się ocenę półtusz i zapamiętuje się ją.
12. Sposób według zastrz. 10, znamienny tym, że funkcję oceny weryfikuje się przez pomiary odniesienia i/lub systemy sztucznej inteligencji.
13. Sposób według zastrz. 1, znamienny tym, że informacje identyfikacyjne półtusz dodatkowo zawarte w zapisanym barwnym obrazie (1) wybiera się, odczytuje i zapamiętuje w pamięci.
14. Sposób według zastrz. 13, znamienny tym, że informacje identyfikacyjne półtusz zapamiętuje się w centralnej pamięci poprzez transmisję danych.
15. Sposób według zastrz. 14, znamienny tym, że funkcję oceny i ustawienia podstawowego nadzoruje się i/lub uaktualnia przez zdalne sterowanie.