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Die Erfindung bezieht sich auf ein
Verfahren nach dem Oberbegriff des Anspruchs 1. Derartige Verfahren
werden in der Lebensmittelindustrie eingesetzt, beispielsweise zur
Bestimmung der Gewebeanteile in Fleischwaren oder zum Nachweis von
Bakterien in Lebensmitteln.
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Die Erfindung soll beispielhaft an
Hand der Bestimmung der Gewebeanteile in Fleischwaren vorgetragen
werden.
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So werden die Rohfleischanteile zur
Herstellung einer Wurstmasse grundsätzlich nach der Tierart und
nach den Gewebestrukturen zusammengestellt. Dabei müssen die
Gewebeanteile von reinem Magerfleisch, Magerfleisch mit Sehnen und
Bindegewebe, Magerfleisch mit unterschiedlichen Anteilen von Fettgewebe
und Bindegewebe und reinem Fettgewebe in einem bestimmten Volumenverhältnis zueinander
stehen, um Wurstwaren in gewollter und gleichbleibender Qualität zu gewährleisten.
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Kleinere Handwerksbetriebe verlassen
sich dabei generell auf ihr Auge und ihr Gefühl und verursachen somit Schwankungen
insbesondere im Fettgewebeanteil von bis zu ± 5% sogar innerhalb einzelner
Tagesproduktionen.
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Dagegen ist es in Großbetrieben üblich, analytische
Schnellverfahren zur Bestimmung von Fettgewebeanteilen oder Infrarotmessungen
zur Bestimmung von Wasser, Fett und Eiweiß durchzuführen. Beide Messungen werden
aber nur an stichprobenhaft entnommenen Teilmengen durchgeführt und sind
somit für
die Gesamtcharge nicht aussagefä hig. In
einigen Fällen
wird daher Rohfleisch in kleineren Mengen hergestellt und einzeln
analysiert. Diese Teilmengen werden dann gezielt nach ihren Analysewerten
untereinander vermengt und wieder analysiert, bis das angestrebte
Mischungsverhältnis
einer Gesamtcharge erreicht ist. Dieses Verfahren ist äußerst unrationell
und wird daher kaum angewendet.
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Aus der
DE 198 25 095 A1 ist nun
ein Verfahren zur Bestimmung des Gehalts vorbestimmter Inhaltsstoffe
von Fleisch bekannt geworden, bei dem Gefrierfleisch in Scheiben
geschnitten wird und die glatten Schnittflächen mit kontaktfreien oder
kontaktgebundenen Messsensoren abgetastet werden. Dabei werden über ein
Lichtleitersystem Lichtstrahlen in das Fleisch eingestrahlt und
die reflektierten Lichtstrahlen spektrografisch zerlegt und ausgewertet.
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Der wesentliche Nachteil dieses Verfahrens besteht
darin, dass die Messsensoren nur punktuell oder linienförmig arbeiten
und damit die gesamte Fleischmasse nur ungenau bewerten. Außerdem verschmutzen
die Messsensoren auf Grund ihrer unmittelbaren Nähe zum Rohfleisch sehr schnell
und liefern damit ungenaue Werte. Dieses Verfahren ist daher für die Analyse
von Frischfleisch ungeeignet.
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In der
DE 30 47 490 A1 ist ein weiteres Verfahren
zur Bestimmung der Qualitätsmerkmale
von Fleisch beschrieben, dass berührungsfrei die Fett-Fleisch-Verhältnisse
eines Fleischstückes
ermittelt. Dabei wird das Fleischstück gegenüber einem dunklen Hintexgrund
ausgeleuchtet und von einer Kamera optisch erfasst. Die sich dabei
abzeichnenden Konturen werden digitalisiert und nach einer Graustufenauswertung
gegenüber
einem willkürlich festgelegten
Helligkeitsschwellwert als helle oder dunkle Bildpunkte abgebildet,
wobei die hellen Bildpunkte dein Fettgewebe und die dunklen Bildpunkte dein
Fleischgewebe zugeordnet werden.
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Auch dieses Verfahren ist für den vorgesehenen
Einsatzfall ungeeignet, da nur eine Gewebeart ermittelt werden kann,
wie im vorliegenden Fall das Fettgewebe. Alle anderen Gewebearten
werden einheitlich abgebildet und gehen damit der Analyse verloren.
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Damit wird das Verfahren ungenau.
Außerdem
ist dieses Verfahren nur an einem ruhenden Fleischstück und nicht
an einer fließenden
Fleischmasse anwendbar.
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Es sind auch schon Versuche unternommen worden,
Bildobjekte an Hand der Farben zu analysieren. Dabei hat sich aber
als problematisch herausgestellt, dass der Farbton eines bestimmten
Gewebeteiles innerhalb eines Bildes oder zwischen verschiedenen
Bildern eines Bildobjektes niemals konstant und identisch ist. Damit
ist eine genaue Zuordnung ausgewählter
Gewebeanteile zu einer definierten Farbe nicht möglich und ein Verfahren dieser
Art ungenau.
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Aus der
DE 198 38 806 A1 ist weiterhin
ein Verfahren zur Erfassung von Objektfarben bekannt. Dieses Verfahren
umfasst insbesondere eine Daten- oder Bildaufnahme, eine Bildsegmentierung,
bei der ein bestimmtes Objekt oder Bildsegment aufgrund eines für dieses
Objekt im wesentlichen unveränderlichen
Bildparameters von benachbarten Objekten abgegrenzt wird, und eine
Klassifizierung der Objektfarbe durch Zuordnung von Farbparametern
des segmentierten Objektes zu einem bestimmten Farbwert in einem
Farbraum.
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Dieses Verfahren ist für eine Fleischanalyse ungeeignet,
weil es lediglich eine Oberflächenbetrachtung
und eine Oberflächenerkennung
vornimmt und keine inhaltlichen Bestandteile analysiert.
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Der Erfindung liegt daher die Aufgabe
zu Grunde, ein gattungsgemäßes Verfahren
zur Bestimmung von Anteilen einer biologischen Struktur zu entwickeln,
bei dem Anteile einer biologischen Struktur definiert und reproduzierbar
einem bestimmten Farbton zugeordnet wird.
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Diese Aufgabe wird durch die kennzeichnenden
Merkmale des Anspruches 1 gelöst.
Zweckdienliche Ausgestaltungsmöglichkeiten
ergeben sich aus den Unteransprüchen
2 und 3.
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Das neue Verfahren beseitigt die
genannten Nachteile des Standes der Technik.
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Dabei liegt der besondere Vorteil
in der genauen Ermittlung und Bewertung der Anteile einer biologischen
Struktur und in seinem vielfältigen
Einsatzbereichen. So kann das Verfahren bei der Fleischverarbeitung
zur Realisierung einer gleichbleibenden Rezeptur oder bei der mikrobiologischen Prüfung von
Lebensmittel eingesetzt werden. Diese biologische Struktur kann
also eine Fleischmasse sein, von der alle oder ausgewählte Gewebebestandteile
zu ermitteln sind oder es kann auch eine auf ein Nährboden
ausgebrachte Probe eines Lebensmittels sein, von dem alle oder ausgewählte mikrobiologischen
Kulturen festzustellen sind.
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Dieses Verfahren ist äußerst rationell
und genau.
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Da das Verfahren nur eine oberflächliche Auswertung
zulässt,
wird die Fleischmasse in vorteilhafter Weise mit einer geringen
und definierten Höhe zugeführt.
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Die Erfindung soll anhand eines Ausführungsbeispieles
näher erläutert werden.
Dazu zeigen:
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1:
eine symbolische Darstellung einer Aufnahmeeinheit für die Lebensmittelprobe
in Verbindung mit einer Auswertetechnik,
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2:
eine sinnbildliche Darstellung einer Aufnahmeeinheit für den Laboreinsatz
und
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3:
eine entsprechende Aufnahmeeinheit für den Produktionseinsatz.
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Nach der 1 besteht die gesamte Gerätetechnik
zur Bestimmung von Anteilen einer biologischen Struktur aus einer
Aufnahmeeinheit 1 für
die Herstellung eines Bildes des Probenmaterials, weiterhin aus
einem Rechner 2 zur Bewertung der hergestellten Bilder
und einem Monitor 3 zur Anzeige der hergestellten Bilder.
Der Rechner 2 ist mit einem Framegrabber ausgerüstet, der
die analogen Bildsignale in digitale Bildsignale umwandelt.
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Die Aufnahmeeinheit 1 gemäß der 2 ist geschlossen ausgeführt und
vorwiegend für
Laborarbeiten geeignet. Sie besteht im wesentlichen aus einem prismatischrechteckigen
Lichtkasten 4 mit einem Oberteil 5 und einem Unterteil 6.
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Der Oberteil 5 des Lichtkastens 4 besitzt
einen abgeschlossenen Innenraum 7, der mattfarbig ausgekleidet
und gegen Fremdlichteinwirkungen weitgehend geschützt ist.
Der untere Teil des Innenraumes 7 ist durch eine feste
Bodenplatte 8 abgeschlossen, die mittig mit einer nicht
näher gezeigten Durchsichtplatte
ausgerüstet
ist. Diese Durchsichtplatte ist so ausgelegt, dass sie einerseits
einen diffusen Durchtritt von Lichtstrahlen in einer gewollten Qualität gewährleistet
und gleichzeitig als Positionsfläche
für ein
Behältnis 9 dient,
das mit dem zu untersuchenden Probenmaterial belegt ist. Das Behältnis 9 kann
dabei eine Nährbodenplatte
sein, für
die anwendungsabhängig
vorzugsweise verschiedenfarbige Agar-Platten zum Einsatz kommen.
Das Behältnis 9 kann
aber auch aus einem transparenten Gefäß für chromogene oder fluorogene
Flüssigkeiten
bestehen. Das Behältnis 9 kann
aber auch ein Transportbehälter
oder ein Förderband
für eine
Fleischmasse sein. Auf der Bodenplatte 8 befindet sich
weiterhin in unmittelbarer Nähe
zum Behältnis 9 eine
Spiegeleinrichtung 10, die auf die biologische Struktur
innerhalb des Behältnisses 9 ausgerichtet
ist.,
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Die Bodenplatte 8 ist fest
mit dem Lichtkastens 4 verbunden. In Höhe dieser Bodenplatte 8 besitzt
der Lichtkasten 4 auf einer Seite eine nicht näher dargestellte
Durchreichöffnung
für das
Behältnis 9. Im
Falle der Anwendung eines Förderbandes
für die biologische
Struktur sind zwei gegenüberliegende Durchreicheöffnungen
vorgesehen. Dabei sind die Durchreicheöffnungen so ausgelegt, dass
ein Lichteinfall von außen
verhindert wird.
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Im oberen Teil des Innenraumes 7 und
zwar im Eckbereich zwischen den Seitenwänden des Lichtkastens 4 und
der Deckenwand des Lichtkastens 4 sind zwei gegenüberliegende
Lichtkammern 11 ausgebildet, in denen Oberlichtquellen 12 angeordnet
sind. Diese beiden Oberlichtquellen 12 sind so zueinander
ausgerichtet, dass beide Lichtkegel sich auf dem Behältnis 4 mit
der biologischen Struktur überdecken.
Die Lichtkammern 11 sind in Richtung des Innenraumes 7 jeweils
durch diffuse Durchsichtplatten 13 abge deckt, die zu den
Seitenwänden
bzw, der Deckenwand des Lichtkastens 4 in einem bevorzugten
Winkel von 45° ausgerichtet
sind: Dabei ist die Größe dieser
Durchsichtplatten 13 so gewählt, dass in der Deckenwand
des Lichtkastens 4 ein ausreichender Platz für einen
Deckendurchbruch verbleibt. In diesen Deckendurchbruch ist von außen ein Kameraaufsatz 14 eingesetzt,
in dem eine Farbkamera vorzugsweise in CCD-Ausführung
installiert ist. Dabei sind der Deckendurchbruch und der Kameraaufsatz 14 so
aufeinander abgestimmt, dass kein Fremdlicht einfallen kann. Der
Kameraaufsatz 14 ist über
eine nicht näher
gezeigte Befestigungs- und Verstelleinrichtung außerdem in
der Art verbunden, dass die Farbkamera gegenüber dem Lichtkasten 4 in
der Höhe
verstellbar ist.
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Der Unterteil 6 des Lichtkastens 4 besitzt
einen Schaltraum 15, in dem zunächst alle erforderlichen Elemente
der Elektroversorgung und der Schalt- und Steuerungstechnik untergebracht
sind. Außerdem
befindet sich im Unterteil 6 des Lichtkastens 4 eine
Unterlichtkammer 16 mit einer Unterlichtguelle 17.
Dabei ist die Größe und die
Lage der Unterlichtkammer 16 auf die Größe und Lage der diffusen Durchsichtplatte
in der Bodenplatte 8 des Oberteils 5 des Lichtkastens 4 abgestimmt.
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Sowohl die Unterlichtquelle 17 als
auch die beiden Oberlichtquellen 12 besitzen eine Lichtstärke zwischen
1800 und 2400 Lux, die gewährleistet,
dass die Lichtstärke
im Innenraum 7 im Lichtkasten 4 heller als das Umgebungslicht
außerhalb
des Lichtkastens 4 ist. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, den
Innenraum hermetisch abzuschotten. Die Unterlichtguelle 17 und
die beiden Oberlichtquellen 12 sind weiterhin mit der Farbzahl 12 ausgestattet,
um auf den Bildern eine naturgetreue Wiedergabe der aufgenommenen
Probematerialien zu gewährleisten.
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Die nach unten offene Aufnahmeeinheit 1 nach
der 3 arbeitet grundsätzlich nach
dem gleichen Prinzip wie die geschlossene Aufnahmeeinheit gemäß der 2. Sie hat keinen Unterboden.
Die Seitenwände
sind so weit heruntergezogen, dass sie mindestens 20 cm unterhalb
des Prüfobjektes
enden. Die beiden Stirnseiten sind so gestaltet, dass das Probengut
von Fördereinrichtungen 19 in
die Aufnahmeeinheit 1 eingeführt, aufge nommen und ausgeführt werden
kann. Die Füße 18 sind
variabel höhenverstellbar
ausgeführt.
Die Größe des Lichtkastens ist
so gestaltet, dass die zu bewertende Fläche und der Kameraabstand scharfe
Aufnahmebilder erlauben. Die größte Stärke, die
derzeitig zur Verfügung steht,
kann eine Fläche
von 40 × 80
cm bewerten..
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Eine. zweite Ausführungsform des offenen Lichtkastens
ist nicht mit Füßen versehen,
sondern hat seitliche Rollen 20 und kann über Prüfobjekte
auf einer Schiene manuell oder stetig gefördert gleiten, sodass damit
ruhende Materialien, z.B. Probengläser für die. Abwasserbeurteilung
in den zeitlich relevanten Abständen
dokumentiert werden können.
Das Behältnis 4 ist
dann die ruhende Probe und das Förderband 19 in
dem Falle eine Vorrichtung zum Einsatz der Probenverhältnisse.
Die Länge
dieses Objektes kann mehrere Meter betragen.
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Der Rechner 2 ist mit einem
Prozessor von mindestens 500 MHZ, einem Arbeitsspeicher von 128
RAM, einer Festplatte von 40 Gbyte und einem CD-Brenner ausgerüstet. Verwendet
wird eine spezielle Software, die über ein selbst lernendes Modul
zur Ermittlung von Farbklassen verfügt.
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Mit Hilfe dieser Software wird in
einem ersten Verfahrensschritt nach bekannten Fuzzy-Methoden eine Analyse
aller vorhanden Farben eines konkreten Bildes vorgenommen. Dazu
werden zunächst
alle vorkommenden Farbtöne
eines Grundfarbtones in verschieden Farbklassen zusammenfasst. Nach
dem Fuzzy-C-Means-Algorithmus werden die Farbklassen in Cluster überführt und
der mittlere Farbton einer Farbklasse beschrieben.
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Dieser mittlere Farbtun m(k) einer
Klasse k (Repräsentant
der Klasse k) stellt sich ausgehend von den konkreten Farbtönen v(i)
dieser Farbklasse und den Zugehörigkeitswerten
z(i,k) der einzelnen Farbtöne
i zur Klasse k wie folgt dar:
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Die Zugehörigkeitswerte z(i,k) resultieren
dabei aus dem Abstand des konkreten Farbtones v(i) vom mittleren
Farbton m(k). Je näher
der konkrete Farbton v(i) am mittleren Farbton m(k) liegt, desto
höher wird
der Zugehörigkeitswert
z(i,k) sein. Für
die konkrete Berechnung kommen mehrere mathematischen Formalismen
in Frage. Die Fuzziness dieser graduierten Zugehörigkeitswerte z(i,k) lässt sich
dabei steuern und eindeutige Zugehörigkeiten können bei Bedarf auch erzwungen
werden. In diesem Fall nehmen die Zugehörigkeitswerte z(i,k) die Werte
0 und 1 an.
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Die Anwendung des Fuzzy-c-Means-Algorithmus
hat zur Folge, dass die Farbklassen erstens detektiert werden und
zweitens lässt
sich das Farbbild entsprechend der gebildeten Farbklassen so transformieren,
dass eine Farbreduktion entsteht. Hierzu wird der konkrete Farbton
eines Pixels ersetzt durch den mittleren Farbton m(k) der zugeordneten Farbklasse.
Diese Farbtransformation ergibt sich aus folgendem mathematischen
Zusammenhang: V(i) = m(k) · z(i;k)
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Hierbei bezeichnet V(i) die neue
Farbe eines Pixels, das im Ursprungsbild mit dem ursprünglichen Farbton
v(i) auftrat und diesem entsprechend den Zugehörigkeitswert z(i,k) zu den
Farbklassen k erhielt. Sobald die Zugehörigkeiten eindeutig sind, stellt
die neue Farbe V(i) eine Auswahl aus den Mittelswertfarben m(k)
der Farbklassen k dar. Es liegt also eine Farbreduktion vor, wobei
alle ursprünglichen
Farben im Bild in eine der Mittelwertsfarben m(k) der Farbklassen
k umgewandelt werden. Diese Farbreduktion kann als Entfuzzifizierung
der Bildfarben angesehen werden. In einem Spezialfall können die
Bildfarben auch auf zwei Farben reduziert werden.
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In einem zweiten Verfahrensschritt
werden die Farben so zu Gruppen zusammengefasst, dass mehrere Farbklassen
auf eine Objektklasse abgebildet werden. Dadurch besteht die Möglichkeit,
hinreichend viele Farbtöne
zu detektieren, die erst danach den Bildobjekten zugeordnet werden.
Das Zusammenfassen mehrerer Farbklassen zu einer Objekt farbe bedeutet,
dass im RGB-Raum ein kompliziertes Modell für die Objektfarbe möglich ist.
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Für
jeden an Hand der Farbe zu erkennenden Objekttyp wurde ein Label
o eingeführt
(ein Zahlenwert im Bereich 0 bis 255), so dass die Zuordnung der
Farbklassen zu dem Bildobjekt wie folgt darzustellen ist:
o
= label (m(k)), wobei die Farben m(k) die im Fuzzy-C-Means-Algorithmus
detektierten Farbtöne sind.
Das Klassifikationskriterium für
die Zuordnung eines beliebigen Farbtones v(i) zu einer Objektklasse o
ergibt sich dann als minimale Distanz zwischen dem Farbton v(i)
und irgendeiner Muster-Farbe m(k), die dem Objekt o zugeordnet ist:
distance
(v(i),o) = MIN distance (v(i), m(k)/MIN über alle k mit o = label (m(k)
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Diese Zuordnung von einzelnen Farben
zu bestimmten Objekten der biologischen Struktur erfolgt jetzt individuell.
Dabei definiert der Nutzer seine Objektfarbe so, wie sie für einen
konkreten Anwendungsfall typisch sind und speichert sie in einer
Farbdefinitionsdatei. Diese Farbdefinitionsdatei wird danach in
der Arbeitsphase zur Initialisierung des Fuzzy-C-Means-Verfahrens
und zur Zuordnung der Pixelfarben zur Objektfarbe genutzt.
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Sowohl die Lern- als auch die Arbeitsphase lassen
sich robuster gestalten durch die Einbeziehung von Nähe- bzw.
Distanzbewertungen im Farbraum und auch im Ortsraum. Die Nähe zwischen den
Farben wird mathematisch mit einer Similary-Matrix modelliert. Darauf
lässt sich
das Verfahren des Deterministic Anneling anwenden, um eine Gruppierung
der Farbklassen automatisch zu erreichen bzw. um mit diesem Verfahren
die Trainingsphase intelligenter zu gestalten.
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Die Untersuchung einer Fleischmasse
auf ihre Anteile an den verschiedensten Arten an Muskelfleischgeweben
und Fettgeweben wird vorzugsweise in den Herstellungsprozess von
beispielsweise Wurstwaren eingebunden. Dazu wird dann eine dementsprechend
angepasste Aufnahmeeinheit 1 nach der 3 in einer Transportstrecke angeordnet.
Die Fleischmasse fließt
kontinuierlich durch die Aufnahmeeinheit 1 und passiert
dabei den Aktionsbereich der CCD-Farbbildvideokaniera. Dabei wird
die Probe der Fleischmasse zunächst
nach den üblichen
Angaben wie Materialart, Artikelnummer, Menge, Datum und Untersuchungsparameter
gekennzeichnet und diese Kennzeichen codiert mit Hilfe eines Strichcodelesers
oder von Hand abgespeichert und an das Farbbildverarbeitungsprogramm
weiter gegeben. Danach werden kontinuierlich Bilder von der gesamten
Oberfläche
oder von einzelnen Sektoren der Oberfläche der Fleischmasse aufgenommen,
die dann einzeln oder in einer Einheit ausgewertet werden. So werden
zunächst
die analogen Signale der Videoaufnahmen durch einen Framegrabber
in digitale Signale umgewandelt, mit denen dann die Oberfläche der
Fleischmasse gegenüber
dem Hintergrund und die einzelnen Gewebebestandteile untereinander
farblich abgegrenzt und in den programmatisch ermittelten Farben
abgebildet und ausgewertet werden. Über, die so ermittelten Flächenanteile
der einzelnen kenntlich gemachten Gewebebestandteile und über das
bekannte Maß der
Höhe der
Fleischmasse werden dann die Volumenanteile der einzelnen Gewebebestandteile
hochgerechnet. Diese Werte werden wiederum codiert abgespeichert
und dokumentiert. Dabei besteht auch die Möglichkeit, nicht alle sondern
nur ausgewählte
Gewebebestandteile abzubilden und die nicht interessierenden Gewebestandteile
in den farblichen Hintergrund zu verschieben.
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Aus den Werten des Muskelgewebes
kann das bindegewebseiweißfreie
Fleischeiweiß (BEFFE) durch
folgenden Zusammenhang ermittelt werden: BEFFE
= Muskelfleischanteil / Faktor für
das zu bewertende Gewebe aus dem Wasser-Eiweiß-Verhältnis 4,2 bis 5,0
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Aus den Werten des Fettgewebes errechnet sich: Fett = Fettgewebe × Faktor des analytisch für die Gewebegruppe
ermittelten Gesamtfettgehaltes (0,65 bis 0,9).
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- 1
- Aufnahmeeinheit
- 2
- Rechner
- 3
- Monitor
- 4
- Lichtkasten
- 5
- Oberteil
- 6
- Unterteil
- 7
- Innenraum
- 8
- Bodenplatte
- 9
- Behältnis
- 10
- Spiegeleinrichtung
- 11
- Lichtkammer
- 12
- Oberlichtquelle
- 13
- Durchsichtplatte
- 14
- Kameraaufsatz
- 15
- Schaltraum
- 16
- Unterlichtkammer
- 17
- Unterlichtquelle
- 18
- Fuß
- 19
- Fördereinrichtung
- 20
- Rollen-
oder Gleitfuß
