DE4109345A1 - Verfahren zur analyse von schlachttierkoerperhaelften mittels bildverarbeitung - Google Patents

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Analyse von Schlachttierkörperhälften mittels Bildverarbeitung in der fleischverarbeitenden Industrie bzw. in Schlacht­ betrieben.

Aus der US-PS 39 16 484 ist eine Methode bekannt, bei der die Schnittpositionen der Schlachttierkörperhälfte durch farbliche Markierungen von Fachleuten aufgetragen und mit einer Videokamera abgetastet werden. Durch eine Auswerte­ elektronik werden die Signale zur automatischen Steuerung der Zerlegung genutzt.

Durch den Bedarf einer Fachkraft, welche die farbliche Markierung auf die Tierkörper auftragen muß, ist keine vollautomatische und beziehungslose Lösung gegeben.

Ein Verfahren und eine Vorrichtung ist durch die US-PS 46 62 029 bekannt geworden, wobei für jeden Schnitt an der Schlachttierkörperhälfte eine andere Kamera verwendet wird, deren Bild mit einem im Rechner vorliegenden Muster verglichen wird. Es wird für jeden Schnitt ein Referenz­ punkt lokalisiert und nach Mustervergleich die Steuerpa­ rameter für die Zerlegung übergeben. Diese Lösung erfor­ dert einen hohen materiellen Aufwand und berücksichtigt nur die äußere Kontur der Tierkörper. Es kann nur eine begrenzte Genauigkeit in der Zerlegung garantiert werden.

Ein Verfahren zur Klassifizierung eines Tierkörpers, ins­ besondere einer Schweinehälfte, in Handelsklassen ist durch die DE-PS 29 46 912 bekannt geworden. Dabei werden durch video-optische Geräte äußere Konturmerkmale als Schatten­ riß erfaßt, ein Meßraster überlagert und daraus die Han­ delsklasse der Tierkörper bestimmt. Es werden die maximale Hüftbreite und die minimale Taillenbreite sowie ein Winkel α durch Anlagen einer Tangente an den mittleren Bereich des Oberschenkels erfaßt. Da nur die äußere Kontur ermit­ telt wird, ist nur eine begrenzte Genauigkeit realisier­ bar.

Ein Verfahren zur berührungsfreien Bestimmung von Quali­ tätsmerkmalen eines Prüfobjektes der Fleischwarenkategorie ist durch das DS-OS 30 47 490 bekannt geworden. Dabei wird das Prüfobjekt von einer Video-Kamera erfaßt und das Fleisch- oder Fettgewebe in Abhängigkeit der relativen Helligkeit unterschieden.

Das Bild der Probe wird mit einem unterscheidungstypischen Schwellwert digitalisiert. Dieses Verfahren ist sehr auf­ wendig und liefert zur Bestimmung von Qualitätsmerkmalen nicht ausreichende Genauigkeiten.

Ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Klassifizieren von Fleisch ist durch das DE 27 28 913 bekannt geworden. Dabei erfolgt eine elektro-optische Messung mehrerer Parameter für die Klassifizierung. Die Parameter werden mit einer Video-Kamera erfaßt und in einem Mikroprozessorsystem aus­ gewertet.

Es werden die Schinkenkontur, die Schinkenseitenflächen bis zum Trennwirbel, die maximale Schinkenstärke, die Speckdicke, das Fleisch-Rückenspeck-Verhältnis und das Ge­ wicht bestimmt.

Mit diesem Verfahren kann jedoch nicht die gesamte Knochen­ struktur für die Zerlegung herangezogen werden.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, durch Einbezie­ hung der Knochenstruktur für die Grobzerlegung genaue Po­ sitionsparameter der Schnittbahnen zu bestimmen, den Mus­ kelfleischanteil im Lendenbereich sowie die Speckdicke für die Klassifizierung zu ermitteln und exakte morphologische Untersuchungen zu ermöglichen.

Die erfindungsmäßige Lösung besteht aus bekannten Bildver­ arbeitungssystemen und umfaßt folgende Verfahrensschritte:

• 1. Es wird eine Kameraaufnahme der Schlachttierkörper­ hälfte erfaßt, so daß die Szene die Wirbelsäule ein­ schließlich Kreuzbein sowie die äußeren Konturen des Tierkörpers beinhaltet. Die Wirbelsäule liegt ca. pa­ rallel zur Bildhorizontalen.
• 2. Eine Analyse der Wirbelsäule unter Berücksichtigung der äußeren Konturen des Tierkörpers sowie der unterschied­ lichen Grauwerte von Fleisch, Fett und Knochen wird durch eine vertikale Auswertung der Bildmatrix erreicht.
• 3. Durch die Lage der gefundenen Wirbelsäule zu den äußeren Konturen des Tierkörpers sowie eine vertikale Grauwert­ analyse, die die Konturen und die Wirbelsäule schneidet, kann über die gesamte Szene eine Entscheidung über das Vorliegen einer linken oder rechten Tierkörperhälfte gefällt werden.
• 4. Es wird ein Bildausschnitt festgelegt, der die Wirbel­ säule im Lendenbereich beinhaltet. Durch die Lage des Kreuzbeines zur Wirbelsäule in einem stumpfen Winkel verläßt dieses den Bildausschnitt.
• 5. Unter Berücksichtigung des Winkels der von Wirbelsäule und Kreuzbein gebildet wird, kann durch eine funktionale Grauwertermittlung innerhalb des Bildausschnittes ein Fixpunkt festgelegt werden, dessen Lage durch den steilsten Gradienten der funktionalen Grauwertermitt­ lung bestimmt wird.
• 6. Der Bildausschnitt wird mit horizontalen Gradientenope­ ratoren gefiltert und binarisiert, so daß die Zwischen­ wirbelschichten einen maximalen Kontrast zu ihrer Um­ gebung erhalten.
• 7. Im Bildausschnitt werden alle Zwischenwirbelschichten identifiziert und ihre Lage ermittelt.
• 8. Unter Berücksichtigung der bereits ermittelten Parame­ ter und der gefundenen Zwischenwirbelschichten wird die gesamte Wirbelsäule untersucht und die Lage aller Zwi­ schenwirbelschichten ermittelt.
• 9. Aus den ermittelten Positionen werden die Schnittpara­ meter für die Grobzerlegung abgeleitet.
• 10. Entsprechend dem 6. Lendenwirbel wird der Muskelfleisch­ anteil sowie die Speckdicke für die Klassifizierung durch vertikale Auswertung der Grauwerte bestimmt.
• 11. Aus allen ermittelten Parametern können je nach Aus­ bildungsmaßstab exakte morphologische Untersuchungen erfolgen.

Mit der erfindungsgemäßen Lösung wird eine vollständige Analyse der Wirbelsäule von Kreuzbein bis Atlas mit Bild­ verarbeitung durchgeführt und daraus werden Schnittparame­ ter für die Zerlegung und Parameter für die Klassifizie­ rung ermittelt.

Ausführungsbeispiel

Das Wesen der Erfindung wird an folgendem Beispiel näher dargelegt:

Fig. 1 zeigt den Teil einer Schweinehälfte im Lendenbe­ reich. Dieses Bild ist unverarbeitet und liegt mit 64 Grau­ werten im Rechner vor.

Fig. 2 zeigt eine verarbeitete Darstellung von Fig. 1. Dieses Bild zeigt den analysierten Wirbel und Zwischenwir­ belschichten, deren Lageparameter im Rechner vorliegen.

Als erster Schritt nach der Bildaufnahme gemäß Fig. 1 wer­ den die äußere Kontur sowie die Kontur zwischen Speckschicht und Fleischschicht erfaßt.

In Abhängigkeit dieser Parameter wird ein Bildausschnitt definiert, der die Wirbelsäule beinhaltet.

Durch eine vertikale Grauwertanalyse wird die genaue Lage der Wirbelsäule ermittelt.

Die vertikale Grauwertanalyse, die die Konturen schneidet und die Information über die Lage der Wirbelsäule enthält, liefert die Entscheidung, ob es sich um eine linke oder rechte Tierkörperhälfte handelt.

Ein in Fig. 2 gelegter Bildausschnitt, der die Lendenwir­ bel beinhaltet, zeigt, daß das Kreuzbein einen stumpfen Winkel zur Wirbelsäule bildet und den Bildausschnitt ver­ läßt.

Der Fixpunkt, welcher durch die 45° Gerade in Fig. 2 ge­ kennzeichnet ist, wird durch eine funktionale Grauwerter­ mittlung innerhalb des Bildausschnittes ermittelt. Die Fixpunktlage wird durch den steilsten Gradienten dieser Grauwertermittlung bestimmt.

Der Bildausschnitt wird mit einem horizontalen Gradienten­ operator gefiltert, dessen Stärke durch das Grauwertmittel des gesamten Bildausschnittes bestimmt wird. Das Grauwert­ mittel bestimmt ebenfalls die anschließende Binarisierungs­ schwelle.

Durch diese Operatoren stellen die Zwischenwirbelschichten deutliche Signale dar, die durch vertikale Grauwertmittlung gewonnen werden.

Eine iterative Suche nach lokalen Maximas der vertikalen Grauwertmittlung liefern die Positionen der vorhandenen Zwischenwirbelschichten. Dabei wird links und rechts einer gefundenen Zwischenwirbelschicht eine Ausblendung reali­ siert, um vorhandene Störungen zu überdecken. Die Positio­ nen der Zwischenwirbelschichten bilden mit dem Lageparame­ ter der Wirbelsäule die Startpunkte für eine Konturverfol­ gung, so daß die in Fig. 2 weiß gefüllten Wirbel entstehen. Aufgrund der ermittelten Parameter werden die gesamte Tier­ körperhälfte und alle Zwischenwirbelschichten analysiert. Aus der Lage der Wirbelsäule sowie die Zwischenwirbel­ schichten werden die Schnittparameter für die Grobzerlegung berechnet und damit die Zerlegung gesteuert.

Der 6. Lendenwirbel dient durch ein umschreibendes Recht­ eck als Startpunkt für die Bestimmung des Muskelfleischan­ teiles. Weiterhin wird die Speckdicke erfaßt. Beide Größen werden zu einem Klassifizierungsparameter in bekannter Weise verrechnet.

Die Schwerpunkte der Wirbelkonturen bilden die Basis für eine mathematische Modellierung sowie für eine exakte mor­ phologische Untersuchung.

Claims (3)

1. Verfahren zur Analyse von Schlachttierkörperhälften mit­ tels Bildverarbeitung, insbesondere von Schweinehälften, wobei mit Bildverarbeitungshard- und -software äußere Kontur, Speckschicht sowie ein Fleisch-Rückenspeckver­ hältnis ermittelt werden, dadurch gekennzeichnet, daß zunächst von der Schlachttierkörperhälfte eine Wirbel­ säulenaufnahme mit allen Zwischenwirbelschichten mit be­ kannter Videotechnik vorgenommen wird und als Fixpunkt für Zerlegung und Klassifizierung vom Kreuzbein der Wir­ belsäule ausgegangen wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß aus der Lage der Zwischenwirbelschichten Schneidparame­ ter für die Zerlegung ermittelt werden.

3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß aus der Lage des 6. Lendenwirbels sowie der äußeren Kon­ tur und der Speckschicht Speck- und Fleischmaße für die Klassifizierung ermittelt werden.