DE4228068A1 - Verfahren und vorrichtung zur individuellen behandlung von fleischstuecken - Google Patents

Verfahren und vorrichtung zur individuellen behandlung von fleischstuecken

Info

Publication number
DE4228068A1
DE4228068A1 DE4228068A DE4228068A DE4228068A1 DE 4228068 A1 DE4228068 A1 DE 4228068A1 DE 4228068 A DE4228068 A DE 4228068A DE 4228068 A DE4228068 A DE 4228068A DE 4228068 A1 DE4228068 A1 DE 4228068A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
meat
image
signal
carcass
areas
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
DE4228068A
Other languages
English (en)
Inventor
Per Lundsfryd Jensen
Torben Nielsen
Hans Henrik Thodberg
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Slagteriernes Forskningsinstitut
Original Assignee
Slagteriernes Forskningsinstitut
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=8105530&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=DE4228068(A1) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by Slagteriernes Forskningsinstitut filed Critical Slagteriernes Forskningsinstitut
Publication of DE4228068A1 publication Critical patent/DE4228068A1/de
Ceased legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A22BUTCHERING; MEAT TREATMENT; PROCESSING POULTRY OR FISH
    • A22BSLAUGHTERING
    • A22B5/00Accessories for use during or after slaughtering
    • A22B5/0017Apparatus for cutting, dividing or deboning carcasses
    • A22B5/0058Removing feet or hooves from carcasses
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/20Image enhancement or restoration using local operators
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/70Determining position or orientation of objects or cameras
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108Industrial image inspection
    • G06T2207/30128Food products

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren sowie eine Vorrichtung zur individuellen Behandlung von Fleisch­ stücken, wobei folgende Schritte durchgeführt werden: Beleuchtung des Fleischstucks mit Licht von einer Lichtquelle, Aufnahme eines Videobildes der Fleisch­ oberfläche mit einer Videocamera, Registrierung des aufgenommenen Bildes, Datenverarbeitung des Bildes in einem Computer zur Lokalisierung bestimmter Bereiche der Fleischoberfläche, wie zum Beispiel bestimmter anatomischer Bereiche, Ausgabe eines Signals, das von der Lokalisation abhangt, und Verwendung des Signals zur Steuerung der nachfolgenden Behandlung des Fleisch­ stücks.
In Verbindung mit der automatischen Behandlung von Schlachttierkarkassen wurde bereits angegeben, Videoauf­ zeichnungen zur Bestimmung der äußeren Eigenschaften der Karkasse zu verwenden und die Behandlung auf der Basis der ermittelten Eigenschaften durchzufuhren. Videoauf­ zeichnungen können beispielsweise in Verbindung mit der halb- oder vollautomatischen Klassifizierung von Karkassen verwendet werden. Dabei wird ein Videobild der Karkasse registriert und die registrierten Bilddaten werden einer Verarbeitung unterzogen, um so die jeweilige Form und Farbe zu ermitteln, die signifikante Parameter für die Klassifizierung einer Karkasse darstellen.
Eine andere Anwendung finden Videoaufzeichnungen bei der Bestimmung des Fleisch/Fettverhältnisses einer Karkasse. Dabei wird ein Bild der durch Zerteilen der Karkasse in zwei Hälften erzeugten Oberfläche aufgezeichnet, das dann einer Datenverarbeitung unterzogen wird. Die grauen Bereiche des Bildes werden hierbei als Fleisch betrach­ tet, während die hellen Bereiche Fett darstellen. Schwarze Bereiche werden nicht berücksichtigt, da sie den Untergrund bilden.
Videoaufzeichnungen können ferner auch in Verbindung mit der halb- oder vollautomatischen Verarbeitung von Karkassen, zum Beispiel zur automatischen Einstellung einer Säge, mit der Karkassen in zwei Hälften geteilt werden, herangezogen werden. Durch geeignete Datenverar­ beitung der Bilddaten der Karkasse kann die Position vorgegebener anatomischer Teile ermittelt werden, die mit der Schneidposition korreliert ist. Die Position der Säge oder der Karkasse kann dann entsprechend der ermittelten Position eingestellt werden, so daß der Schnitt korrekt gelegt wird. Anatomische Teile, die hierfür herangezogen werden können, sind zum Beispiel die Vorderbeine oder das Rückgrat einer zerteilten Karkasse.
In den meisten Fällen wird das registrierte Bild lediglich zur Bestimmung der Kontur der Karkasse verwendet; die Lokalisierung des anatomischen Bereichs muß daher auf der Basis der Konturdaten vorgenommen werden. Hierbei sind jedoch die Genauigkeit und die Variabilität der Behandlung, die an Karkassen auf der Basis solcher Lokalisationen vorgenommen werden kann, begrenzt.
Innere anatomische Teile, die bei zerteilten Karkassen sichtbar sind, stellen genauere Bezugsgrößen für die automatische Behandlung dar. Die Lage der einzelnen Wirbel könnte beispielsweise eine erheblich höhere Genauigkeit bei der Bestimmung der Schneidpositionen ermöglichen, als dies beispielsweise auf der Kontur möglich ist. Die Genauigkeit ist andererseits beim Zerschneiden zerteilter Karkassen, zum Beispiel in drei Teile, von wesentlicher Bedeutung.
Hierbei besteht allerdings das Problem, daß es extrem schwierig ist, ein Videobild zu erzeugen, in dem die anatomischen Teile mit ausreichender Sicherheit identifiziert und lokalisiert werden können. Dies ist zum Teil durch den relativ geringen Kontrast zwischen den einzelnen Teilen im Bild, zum Teil dadurch, daß die Karkassen eine unterschiedliche Konstitution aufweisen können, und zum Teil dadurch bedingt, daß in manchen Fällen lose Haut- oder Fleischstücke beim Zerteilen so hereingezogen wurden, daß sie auf den gesuchten anatomischen Teilen liegen und daher die Erfassung dieser Teile erschweren oder verhindern.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und eine Vorrichtung anzugeben, mit denen anatomische Teile mit guter Sicherheit unter den in Schlachthäusern vorliegenden Bedingungen lokalisiert werden können.
Die Aufgabe wird anspruchsgemäß gelöst.
Die Unteransprüche betreffen vorteilhafte Ausführungs­ formen der Erfindungskonzeption.
Das erf indungsgemäße Verfahren ist dadurch gekennzeich­ net, daß die Datenverarbeitung der registrierten Bilddaten im Computer eine Richtungsfilterung umfaßt, wodurch eine bestimmte Richtung im Bild hervorgehoben wird.
Durch die erf indungsgemäße Richtungsfilterung werden die anatomischen Strukturen, die in Richtung der Richtungs­ filterung im Bild verlaufen, klar erkennbar. Die Lage der anatomischen Teile, die solche Strukturen enthalten, kann daher mit größerer Sicherheit bestimmt werden. Auf diese Weise ist es im Rahmen der Erfindung möglich, eine verbesserte automatische Behandlung von Fleischstücken, insbesondere in Schlachthäusern, durchzuführen.
Das erf indungsgemäße Verfahren ermöglicht die Lokalisie­ rung bestimmter anatomischer Bereiche, insbesondere auf zerteilten Schweinekarkassen, mit ausreichender Genauigkeit, so daß die entsprechende Information dann in automatischen Schneid- oder Zerteileinrichtungen verwendet werden kann. Unter Steuerung durch die erhaltenen Lokalisationsdaten kann so eine Karkas­ senhälfte automatisch beispielsweise in drei Teile, das Vorderende, das Mittelstück und den Schinken, zerteilt werden.
In Tests wurde festgestellt, daß in dieser Weise gesteuerte Schnitte maschinell so genau durchgeführt werden, wie dies bei der derzeitigen manuellen Zer­ teilung möglich ist.
Anatomische Bereiche, die sich als zur Zerteilung einer Karkasse in drei Teile geeignet erwiesen haben, sind die Wirbelgelenke des Rückgrats, insbesondere die Bandschei­ ben zwischen bestimmten Rückenwirbeln und die Band­ scheibe zwischen dem letzten Rückenwirbel und dem ersten Kaudalwirbel (scharfe Biegung des Rückgrats).
Ein Vorteil des erf indungsgemäßen Meßverfahrens besteht darin, daß es ohne Personal durchgeführt werden kann. Ein weiterer Vorteil ist darin zu sehen, daß es zerstörungsfrei durchführbar ist, also keine Beeinträch­ tigung der Fleischeigenschaften im Gefolge der Messung auftreten kann.
Ein weiterer vorteilhafter Aspekt der Erfindung besteht darin, daß das Verfahren schnell genug durchgeführt werden kann, so daß beispielsweise 360 Karkassen pro Stunde vermessen und behandelt werden können, was unter den meisten Schlachthausbedingungen ausreichend ist.
Die Erfindung wird im Folgenden anhand von Ausführungs­ beispielen näher erläutert.
Die Richtungsfilterung kann unter Verwendung einer Matrix durchgeführt werden, wobei die Richtungsfilterung erfolgt, wenn die Zahlenwerte in einer Richtung der Matrix größer sind als in anderen Richtungen.
Vorteilhafterweise wird eine Matrix mit mindestens 3×3 und höchstens 7×7 Elementen verwendet.
Die Datenverarbeitung ist ferner vorzugsweise so ausgelegt, daß Bereiche mit einer bestimmten Breite hervorgehoben werden.
Nach einer vorteilhaften Ausführungsform wird für jede Linie, die parallel zu einer bestimmten Richtung im Bild gezogen werden kann, eine Summation der Helligkeitswerte der Pixels des Bildes vorgenommen; die erhaltenen Summenwerte können zur Lokalisation eines bestimmten Bereichs verwendet werden. Die Summenwerte können einer nichtlinearen Transformation unterzogen werden.
Der von den Summenwerten abgeleitete Datensatz kann ferner in vorteilhafter Weise mit einer vorgegebenen Schablone, welche den gesuchten anatomischen Bereich darstellt, auf Übereinstimmung verglichen werden. Die Schablone wird dabei vorzugsweise verschoben und/oder gedehnt, bis größte Ähnlichkeit mit der durch die Werte des Datensatzes gebildeten Kurve erreicht ist.
Die Lichtquelle kann derart angeordnet werden, daß sie im Gesichtsfeld der Videocamera bei einem entsprechenden Objekt einen Schattenbereich erzeugen kann, wobei die optischen Achsen der Videocamera und der Lichtquelle einen Winkel miteinander bilden.
Unter Bezug auf einen lokalisierten Bereich, zum Beispiel zwischen zwei bestimmten Wirbelgelenken einer Karkasse, kann eine Berechnung gemäß einem Algorithmus durchgeführt werden, der gewünschtenfalls Daten über die Abmessungen und das Gewicht der Karkasse und das Geschlecht des betreffenden Tiers enthält, und es kann ein von der Berechnung abhängiges Signal an eine Einrichtung zur Behandlung des Fleischstücks zur Einstellung der Position ihrer Werkzeuge ausgegeben werden, zum Beispiel an eine Schneidmaschine zur Einstellung der Position der Säge zum korrekten Schneiden, zum Beispiel am Schinken einer Karkasse.
Die erf indungsgemäße Vorrichtung zur individuellen Behandlung von Fleischstücken umfaßt eine Lichtquelle zur Beleuchtung des Fleischstücks, eine Videocamera zur Aufnahme eines Videobildes der Fleischoberfläche und einen Computer, der zur Registrierung und Datenverar­ beitung der Bilddaten zur Lokalisation bestimmter Bereiche der Fleischoberfläche, wie zum Beispiel bestimmter anatomischer Bereiche, und zur Ausgabe eines von der Lokalisation abhängigen Signals ausgelegt ist, das zur nachfolgenden Behandlung des Fleischstücks verwendet werden kann. Die erf indungsgemäße Vorrichtung ist dadurch gekennzeichnet, daß die Datenverarbeitungs­ einheit des Computers so ausgelegt ist, daß sie eine Richtungsfilterung vornimmt, aufgrund deren eine bestimmte Richtung im Bild hervorhebbar ist.
Nach einer vorteilhaften Ausführungsform umfaßt der Computer einen Signalausgabemodul zur Ausgabe des von der Lokalisation abhängigen Signals.
Mit der erf indungsgemäßen Vorrichtung ist es möglich, anatomische Teile, die parallel mit der Richtung der Richtungsfilterung verlaufen, mit verbesserter Sicher­ heit zu lokalisieren. Daher kann auch die anschließende Behandlung des Fleischstücks, die unter Steuerung mit Hilfe der Lokalisationsdaten erfolgt, mit erhöhter Genauigkeit durchgeführt werden.
Die Erfindung wird im folgenden unter Bezug auf die Zeichnungen näher erläutert; es zeigen:
Fig. 1 eine Ausführungsform der erf indungsgemäßen Vorrichtung, die insbesondere bei der Zerteilung gespaltener Schweinekarkassen Verwendung finden kann;
Fig. 2 ein aufgezeichnetes Videobild des Schinkenbe­ reichs mit einer markierten Rückgratkurve;
Fig. 3 einen Abschnitt des Bilds nach Datenverarbeitung;
Fig. 4 den gleichen Bildabschnitt nach Richtungsfil­ terung;
Fig. 5 eine Kurve von Summenwerten und
Fig. 6a bis 6d Kurven nach Datenverarbeitung.
Die in Fig. 1 dargestellte Vorrichtung umfaßt ein Förderband 1 mit schwarzem Transportband, auf dem als Fleischstücke 2 geteilte Schweinekarkassen so angeordnet sind, daß die Schwarte nach unten zeigt. Die Karkassen werden in Richtung des Pfeils P transportiert, wobei das Hinterende in Transportrichtung angeordnet ist. Über dem Förderband 1 sind drei CCD-Videocameras 3 angeordnet, deren Gesichtsfelder das Vorderende, den Schinken, bzw. das Hinterbein der Karkasse erfassen. Die Camera, die das Vorderende erfaßt, und die Camera, die den Schinken erfaßt, sind mit Grünfiltern ausgerüstet, während die Camera, die das Hinterbein erfaßt, ein Rotfilter aufweist. Drei Lichtquellen 4 beleuchten die Karkasse. Zwei der Lichtquellen sind so angeordnet, daß sie ihr Licht unter einem Winkel von etwa 45 Grad auf die Karkasse richten, so daß in der Vertiefung der Karkasse ein Schattenbereich gebildet wird, wobei eine Seite des Schattenbereichs unmittelbar an das Rückgrat der Karkasse angrenzt. Die dritte Lichtquelle 4 ist so angeordnet, daß ihr Licht unter einem Winkel von 90 Grad auf die Karkasse fällt.
Mit dem Ausgang jeder der Videocameras 3 ist ein Framegrabber 5 verbunden. Der Framegrabber 5 speichert ein Videobild, wenn er ein elektronisches Triggersignal von einem zentralen Computer 6 erhält. Dieser Vorgang kann beispielsweise durch eine am Förderband 1 ange­ ordnete Lichtschranke 7 ausgelöst werden, die erf aßt, ob eine Karkasse innerhalb des Gesichtsfelds der Camera liegt, oder auch durch ein Signal von der Förder- Steuereinrichtung.
Der Computer 6 umfaßt eine Steuer- und Recheneinheit, die Daten vom jeweiligen interessierenden Fleischstück vom Framegrabber 5 erhält und diese Daten nach einem vorgegebenen Verfahren verarbeitet. Erforderlichenfalls können andere Meßdaten Verwendung finden, beispielsweise Informationen über das jeweilige Gewicht oder die Dicke von Fleisch und Fett, die mit Hilfe einer Sonde gemessen wurden.
Das Verfahren liefert ein Signal, das eine Information über die Schnittposition enthält. Es dient als Steuer­ signal zur automatischen Einstellung einer nachfolgenden Bandsäge, so daß eine korrekte Schneidposition in Bezug auf die anatomischen Teile erzielt wird.
Die Behandlung des Schinkenbildes und die Festlegung des Bezugspunkts für den Schinkenschnitt (scharfer Ober­ gangspunkt zwischen Rückgrat und Schwanzwirbel, der manchmal als "scharfe Biegung" bezeichnet wird) werden im Folgenden im Einzelnen erläutert.
Suchen des Rückgrats
Aufgrund der speziellen Schrägbeleuchtung der Karkasse ist das Rückgrat voll beleuchtet, während der Fleischbe­ reich, der an eine Seite des Rückgrats angrenzt, im Schatten liegt, wie aus Fig. 2 hervorgeht.
Das aufgezeichnete und gespeicherte Bild ist aus Pixels aufgebaut, die in einem Raster in Linien und Spalten mit gleichen Abständen angeordnet sind. In den ersten zwanzig Spalten des Bildes wird in dem Bereich gesucht, der die Pixels mit den niedrigsten Helligkeitswerten innerhalb eines Bereichs von 15×20 Pixels aufweist. Aus diesem Schattenbereich wird das Rückgrat über einen 10 Pixels weiten Bereich als die Stelle gefunden, wo die größte positive Änderung (Gradient) des Hellig­ keitswertes vorliegt und wo der Mittelwert der Hellig­ keitswerte vor dem Gradienten gleich einem vorgegebenen Wert sind.
Wenn diese Stelle aufgefunden worden ist, erfolgt die Suche nach dem Rückgrat innerhalb eines Intervalls von ± 15 Pixels. Der Rückgratpunkt ist als der Punkt definiert, wo der größte positive Gradient vorliegt und wo die gemittelten Pixelwerte vor dem Gradienten gleich einem vorgegebenen Wert sind.
Wenn der Rückgratpunkt ermittelt ist, wird der nächste Punkt nach den gleichen Kriterien wie oben erläutert gesucht. Wenn die Koordinate nicht erfaßt wird, wird festgesetzt, daß sie der vorherigen Koordinate äqui­ valent ist. Die Koordinaten für das Rückgrat werden gemittelt, bevor sie für die nachfolgenden Berechnungen verwendet werden. Die gefundenen Punkte sind als Rückgratkurve in Fig. 2 markiert.
Berechnung der vorläufigen Position der "scharfen Biegung"
Die vorläufige Position der "scharfen Biegung" wird als die Position ermittelt, wo die Änderung der Krümmung der Rückgratkurve am größten ist. Diese Stelle ist in Fig. 2 durch die mit "F" bezeichnete Linie markiert.
Bildverarbeitung des Rückgrats
Mit Hilfe der Rückgratkurve wird ein Bildausschnitt von 50×300 Pixels gebildet, der das Rückgrat und die "scharfe Biegung" enthält. Der obere Rand dieses Abschnitts entspricht der Kurve. Bezüglich der durch die gerade Ausrichtung dieses Abschnitts hervorgerufenen Verzerrung wird eine Korrektur durchgeführt.
Das erhaltene Teilbild des Rückgrats, das in Fig. 3 dargestellt ist, wird einer Richtungsfilterung unter­ zogen, aufgrund deren Strukturen rechtwinklig zum Rückgrat hervorgehoben werden. Es ist hierbei ferner auch möglich, die Strukturen einer bestimmten Breite hervorzuheben.
Für diese Verarbeitung wird folgende Matrix verwendet:
-1  1  2  1 -1
-1  1  2  1 -1
-2  2  4  2 -2
-1  1  2  1 -1
-1  1  2  1 -1.
Mit den Lichtwerten in einer Ecke des Teilbildes wird eine 5×5 Matrix erzeugt. Aus den ermittelten numeri­ schen Werten wird das skalare Produkt der beiden Matrices berechnet und anstelle der ursprünglichen Pixelwerte in den gespeicherten Bildbereich eingesetzt. Dann wird eine neue 5×5 Matrix aus den Pixelwerten erzeugt, die einer einzelnen Pixelspalte rechts von der ersten Matrix entsprechen. Dann wird das Produkt aus dieser Matrix und der oben erläuterten Matrix gebildet, worauf die erhaltenen Werte anstelle der ursprünglichen Werte in den gespeicherten Bildbereich eingesetzt werden.
Das Verfahren wird in dieser Weise so lange wiederholt, bis die rechte Ecke des Bildabschnitts erreicht ist. Anschließend bewegt sich das Verfahren um einen Pixel nach oben, und die Auswertung wird wiederholt. Wenn die gesamte Reihe von Pixels auf dieser Höhe verarbeitet ist, wird wiederum um einen Pixel nach oben gegangen, worauf das Verfahren fortgesetzt wird, bis die Daten der Pixelwerte des gesamten Bildabschnitts mit Hilfe der Matrix verarbeitet sind, wodurch die betreffende Richtung hervorgehoben wird. Das Bild sieht nunmehr so aus wie das von Fig. 4, worin die Bandscheiben zwischen den Wirbeln klarer sichtbar sind als auf dem Original­ bild (Fig. 3).
Von dem Bildabschnitt wird dann ein fünf Pixels breiter Randbereich ringsherum abgeschnitten, worauf eine einfache Summation der Pixel-Helligkeitswerte in jeder Spalte der Pixels im Bild vorgenommen wird. Die erhaltene Summenkurve ist in Fig. 5 dargestellt.
Verarbeitung der Summenkurve
In den Fig. 6a und 6b sind zwei Summenkurven darge­ stellt, wie sie in der Praxis oft auftreten. Es ist bekannt, daß die gesuchte "scharfe Biegung" in der Nähe der Position 50 liegt, jedoch ist zur Bestimmung der genauen Position der "scharfen Biegung" der Kurven eine Datenverarbeitung erforderlich, für welche die Informa­ tion herangezogen wird, daß der Abstand zwischen den Bandscheiben im Rückgrat für ein und dieselbe indivi­ duelle Karkasse weitgehend gleich ist.
In Fig. 2 ist schwach zu sehen, daß die Bandscheiben als weiße Streifen zwischen den dunklen Knochen erscheinen. Mit Hilfe der Gradientenfilterung der Kurven in den Fig. 6a-6b werden am Anfang eines Streifens ein positives Signal und am Schluß des Streifens ein negatives Signal erhalten. Dabei wird angenommen, daß sich die Band­ scheibe dort befindet, wo die Kurve beim Übergang von oben nach unten den mittleren Pegel kreuzt.
Die in den Fig. 6a, 6b dargestellten Kurven werden zunächst folgender Transformation unterzogen
p2 (x) = abs (p(x - 3) - p (x + 3).
Nach der Transformation sehen die Kurven so aus, wie in den Fig. 6c, 6d dargestellt. Man erkennt, daß an den Stellen ein Peak auftritt, wo in der Horizontalrichtung des Bildes ein starker Abfall über sechs Einheiten (Pixels) vorliegt.
Ein starker Abfall tritt bei den Bandscheiben auf; ein kleiner Abfall kann an zahlreichen Stellen durch Rauschen bedingt sein. Wenn ein solcher Abfall von Werten zweimal so groß ist wie ein Werteabfall an einer anderen Stelle, sollte dieser Abfall nicht mit dem Faktor 2 bewertet, sondern mit einer noch höheren Signifikanz versehen werden. Zur Verringerung des Rauschens wird folgende nichtlineare Transformation von P2(x) angewandt:
p3 (x) = p2 (x)³.
Die Positionen der Bandscheiben sind nunmehr ziemlich erkennbar, wobei eine maximal einem Pixel entsprechende Abweichung vorliegt.
Zur Hervorhebung schwacher Peaks in ziemlich rausch­ freien Bereichen wird eine örtliche Renormierung durch Faltung mit der Funktion k vorgenommen:
k(s) = exp (abs(s/a))
p4 (x) = k o p3 (x) = ∫ k(s) p3 (x-s) ds.
Die erhaltenen Kurven sind in den Fig. 6e-6f darge­ stellt.
Berechnung der Position der Bandscheiben
Die Funktion p4(x) wird auf Übereinstimmung mit einer Schablone mit sechs äquidistanten Kanten geprüft, welche die Positionen der Bandscheiben zwischen den Wirbeln darstellen sollen. Die zugrundeliegende Idee ist dabei, daß die Kurve, nach geeigneter Verschiebung und Skalierung, als Mittelwertkurve anzusehen ist, die so als Prototyp oder Schablone dienen kann. Wenn die Kurve ausgewertet wird, wird sie innerhalb bestimmter vorgegebener Grenzen gedehnt oder verschoben. Die Transformation, die die größte Oberlappung mit der Schablone ergibt, ist die richtige. Die Größe der Oberlappung ist ein Ausdruck für die Sicherheit, mit der das Profil ausgewertet wurde.
Das angewandte Berechnungsverfahren führt entsprechend auf der Basis einer Gesamtbeurteilung eine Bildmusterer­ kennung durch.
Dabei ist vorgegeben, innerhalb welcher Grenzen die erste und die letzte Bandscheibe zu suchen sind. Innerhalb der Grenzen wird jede mögliche Position berechnet, wobei die Schablone mehr oder weniger gedehnt wird, und auf der Basis einer Gesamtbeurteilung wird die Schablone aufgefunden, welche die größte Ahnlichkeit mit der Kurve ergibt. Die Position der Bandscheiben, einschließlich der in den Fig. 6b, 6d und 6f angegebenen unsichtbaren Bandscheibe am Obergangspunkt zwischen Rückgrat- und Kaudalwirbeln (an der "scharfen Biegung") wurde so mit großer Sicherheit ermittelt. Die Positionen der Bandscheiben sind in Fig. 2 mit senkrechten Linien markiert. Die vorher verwendete vorläufige Position der "scharfen Biegung" kann nunmehr durch die genauere Position ersetzt werden, die in Fig. 2 mit "K" markiert ist.
Das gesamte oben erläuterte Verfahren wird im Computer durch elektronische Datenverarbeitung des gespeicherten Bildes des Schinkenteils der Karkasse automatisch durchgeführt. Auf der Basis der ermittelten Position der "scharfen Biegung" wird der Verlegungspunkt mit einem Algorithmus berechnet, der unter anderem auch Daten über die Abmessungen und das Gewicht der Karkasse und das Geschlecht des betreffenden Tiers enthalten kann; das resultierende Signal wird zur Schneideeinrichtung geleitet, um mit seiner Hilfe die Säge zum Schneiden des Schinkens auf eine entsprechende Position einzustellen, wonach die Säge automatisch einen korrekten Schnitt beim Schinken durchführt, wenn die Karkasse im Verlauf der Transportbewegung des Förderbandes bei dieser Einrich­ tung vorbeiläuft.
Durch entsprechende Bild- und Datenverarbeitung des Bildes, das vom Vorderende der Karkasse durch die zweite Videocamera aufgenommen wurde, kann die Säge zum Abschneiden des Vorderendes in der gleichen Weise eingestellt werden. Als Bezugspunkt wird hier die Bandscheibe zwischen bestimmten Rückenwirbeln herange­ zogen, wobei die betreffende Schablone 14-zähnig ist und sich die erste Kante am "Genick" der Karkasse befindet.
Die Bildaufzeichnung von der dritten Videocamera wird, unter anderem, zur Lokalisation des Knöchels des Hinterbeins der Karkasse verwendet. Hierzu wird eine Profilkurve des Hinterbeins erzeugt, die in an sich bekannter Weise geprüft wird. Auf der Basis eines Signals über die Position des Knöchels kann eine dritte Säge automatisch eingestellt werden, die den Hinterhuf in korrekter Weise abtrennt.

Claims (24)

1. Verfahren zur individuellen Behandlung von Fleisch­ stücken, das folgende Schritte umfaßt:
  • - Beleuchtung des Fleischstücks mit Licht von einer Lichtquelle,
  • - Aufnahme eines Videobildes der Fleischoberfläche mit einer Videocamera,
  • - Registrierung des aufgenommenen Bildes,
  • - Verarbeitung des registrierten Bildes in einem Computer zur Lokalisierung bestimmter Bereiche der Fleischoberfläche, wie bestimmter anatomischer Bereiche,
  • - Ausgabe eines Signals, das von der Lokalisierung abhängt, und
  • - Verwendung des Signals zur Steuerung der nachfol­ genden Behandlung des Fleischstücks, dadurch gekennzeichnet daß die Verarbeitung des registrierten Bildes im Computer eine Richtungsfilterung umfaßt und damit eine bestimmte Richtung im Bild hervorgehoben wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß zur Richtungsfilterung eine Matrix verwendet wird.
3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, daß die Richtungsermittlung auf der Basis einer Matrix durchgeführt wird, bei der die Zahlenwerte in einer Richtung größer sind als in anderen Richtungen.
4. Verfahren nach Anspruch 2 oder 3, dadurch gekennzeich­ net, daß eine quadratische Matrix mit mindestens 3×3 und höchstens 7×7 Elementen verwendet wird.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, daß die Verarbeitung der Daten des registrierten Bildes so durchgeführt wird, daß Bereiche einer bestimmten Breite hervorgehoben werden.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, daß für jede Linie, die parallel zu einer bestimmten Richtung im Bild gezogen werden kann, eine Summation der Helligkeitswerte der Pixels des Bildes vorgenommen wird und die erhaltenen Summenwerte zur Lokalisierung eines bestimmten Bereichs verwendet werden.
7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß die Summenwerte einer nichtlinearen Transformation unterzogen werden.
8. Verfahren nach Anspruch 6 oder 7, dadurch gekennzeich­ net, daß der von den Summenwerten abgeleitete Datensatz mit einer vorgegebenen Schablone, welche die gesuchten anatomischen Bereiche darstellt, auf Obereinstimmung verglichen wird.
9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß die Schablone verschoben und gedehnt wird, bis größte Ähnlichkeit mit der durch die Werte des Datensatzes gebildeten Kurve erreicht ist.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, daß die optischen Achsen der Videocamera und der Lichtquelle unter einem Winkel zueinander angeordnet werden, so daß im Gesichtsfeld der Videoca­ mera ein Schattenbereich erzeugt werden kann.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, daß, bezogen auf einen lokalisierten Bereich, zum Beispiel zwischen zwei bestimmten Wirbelge­ lenken einer Karkasse, eine Berechnung gemäß einem Algorithmus durchgeführt wird und ein von der Berechnung abhängiges Signal an eine Einrichtung zur Behandlung des Fleischstückes zur Einstellung der Position ihrer Werkzeuge ausgegeben wird.
12. Verfahren nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, daß ein Algorithmus verwendet wird, der Daten über die Abmessungen und das Gewicht der Karkasse und das Geschlecht des betreffenden Tieres enthält.
13. Verfahren nach Anspruch 11 oder 12, dadurch gekennzeich­ net, daß das Signal an eine Zerteileinrichtung zur Einstellung der Position der Wege ausgegeben wird, um so eine korrekte Zerteilung durchführen zu können, zum Beispiel beim Schinken einer Karkasse.
14. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, daß das Fleischstück eine Schlachttier­ karkasse ist.
15. Vorrichtung zur individuellen Behandlung von Fleisch­ stücken, mit
  • - einer Lichtquelle (4) zur Behandlung des Fleisch­ stücks (2),
  • - einer Videocamera (3) zur Aufnahme eines Videobil­ des der Fleischoberfläche und
  • - einem Computer (6), der zur Registrierung und Verarbeitung der Bilddaten zur Lokalisation bestimmter Bereiche der Fleischoberfläche, wie zum Beispiel bestimmter anatomischer Bereiche, und zur Ausgabe eines von der Lokalisation abhängigen Signals ausgelegt ist, das zur nachfolgenden Behandlung des Fleischstücks herangezogen werden kann, dadurch gekennzeichnet daß die Datenverarbeitungseinheit des Computers (6) so ausgelegt ist, daß sie eine Richtungsfilterung vornimmt, aufgrund deren eine bestimmte Richtung im Bild hervor­ hebbar ist.
16. Vorrichtung nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, daß mehrere Videocameras (3) und/oder mehrere Lichtquel­ len (4) vorgesehen sind.
17. Vorrichtung nach Anspruch 15 oder 16, dadurch gekenn­ zeichnet, daß der Computer zur Ausgabe des von der Lokalisation abhängigen Signals einen Signalausgabemodul aufweist.
18. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15 bis 17, dadurch gekennzeichnet, daß die Datenverarbeitungseinheit so ausgelegt ist, daß sie die Richtungsfilterung auf der Basis einer Matrix durchführt.
19. Vorrichtung nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, daß die Datenverarbeitungseinheit so ausgelegt ist, daß die Richtungsfilterung auf der Basis einer Matrix durchgeführt wird, bei der die Zahlenwerte in einer Richtung größer sind als in anderen Richtungen.
20. Vorrichtung nach Anspruch 18 oder 19, dadurch gekenn­ zeichnet, daß die Datenverarbeitungseinheit so ausgelegt ist, daß die Richtungsfilterung auf der Basis einer quadratischen Matrix mit mindestens 3×3 und höchstens 7×7 Elementen durchgeführt wird.
21. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15 bis 20, dadurch gekennzeichnet, daß die Lichtquelle (4) so angeordnet ist, daß ihre optische Achse mit der optischen Achse der Videocamera einen Winkel bildet, so daß im Gesichtsfeld der Videocamera ein Schattenbereich erzeugt werden kann.
22. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15 bis 21, gekennzeichnet durch einen Framegrabber (5), der mit dem Ausgang der Videocamera(s) (3) verbunden ist und bei Empfang eines elektronischen Triggersignals vom Computer (6) ein Videobild speichert.
23. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15 bis 22, gekennzeichnet durch ein Förderband (1), auf dem die Fleischstücke (2) transportierbar sind, wobei die Videocamera (3) oberhalb des Förderbands (1) so angeordnet ist, daß ihre optische Achse etwa der Normalrichtung auf der Oberfläche des Förderbands (1) entspricht.
24. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15 bis 23, dadurch gekennzeichnet, daß sie eine Verteileinrichtung aufweist, die vom Ausgangssignal des Computers (6) so steuerbar ist, daß eine gewünschte Zerteilung automa­ tisch durchführbar ist, insbesondere bezogen auf lokalisierte Bereiche, insbesondere anatomisch vorge­ gebene Bereiche.
DE4228068A 1991-08-23 1992-08-24 Verfahren und vorrichtung zur individuellen behandlung von fleischstuecken Ceased DE4228068A1 (de)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DK199101504A DK167462B2 (da) 1991-08-23 1991-08-23 Fremgangsmåde og anlæg til brug ved behandling af et kødemne

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE4228068A1 true DE4228068A1 (de) 1993-03-11

Family

ID=8105530

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE4228068A Ceased DE4228068A1 (de) 1991-08-23 1992-08-24 Verfahren und vorrichtung zur individuellen behandlung von fleischstuecken

Country Status (6)

Country Link
DE (1) DE4228068A1 (de)
DK (1) DK167462B2 (de)
FR (1) FR2680449B1 (de)
GB (1) GB2258916B (de)
IE (1) IE922603A1 (de)
NL (1) NL9201472A (de)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0743618A3 (de) * 1995-05-19 1997-09-10 Univ Bristol Verfahren und Gerät zur Bestimmung der Lage des Rückgrates in einer Schlachtierhälfte
WO2001091565A1 (en) * 2000-05-30 2001-12-06 Marel Hf. An integrated meat processing and information handling method
DE102007017899B4 (de) * 2007-04-13 2017-02-16 Innotech Ingenieursgesellschaft Mbh Vorrichtung und Verfahren zum Schneiden von Lebensmittelmaterial
DE102020006482A1 (de) 2020-10-14 2022-04-14 Innotech Ingenieursgesellschaft Mbh Vorrichtung zum Schneiden von landwirtschaftlichen Produkten und Zentralrecheneinheit mit zumindest einem Datenspeicher zur Steuerung der Vorrichtung

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5793879A (en) * 1992-04-13 1998-08-11 Meat Research Corporation Image analysis for meat
US6692345B1 (en) * 1999-08-27 2004-02-17 K. J. Maskinfabriken A/S Laying-down system and vision-based automatic primal cutting system in connection therewith
US6860804B2 (en) 1999-08-27 2005-03-01 Kj Maskinfabriken A/S Laying-down system and vision-based automatic primal cutting system in connection therewith
US20210233235A1 (en) * 2018-05-04 2021-07-29 Xpertsea Solutions Inc. Scale for determining the weight of organisms

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE2728913A1 (de) * 1977-06-27 1979-01-18 Hans Breitsameter Verfahren und vorrichtung zum klassifizieren von fleisch
DK157380C (da) * 1986-11-06 1991-08-12 Lumetech As Fremgangsmaade til optisk, befoeringsfri maaling af koedtekstur
FR2608899B1 (fr) * 1986-12-29 1990-02-23 Simonet Andre Procede de qualification de carcasses d'animaux de boucherie, et installation correspondante
DK676487A (da) * 1987-12-22 1989-06-23 Slagteriernes Forskningsinst Fremgangsmaade ved bestemmelse af kvalitetsegenskaber ved individuelle kreaturslagtekroppe og anlaeg til brug ved bestemmelse af egenskaberne

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0743618A3 (de) * 1995-05-19 1997-09-10 Univ Bristol Verfahren und Gerät zur Bestimmung der Lage des Rückgrates in einer Schlachtierhälfte
WO2001091565A1 (en) * 2000-05-30 2001-12-06 Marel Hf. An integrated meat processing and information handling method
DE102007017899B4 (de) * 2007-04-13 2017-02-16 Innotech Ingenieursgesellschaft Mbh Vorrichtung und Verfahren zum Schneiden von Lebensmittelmaterial
DE102020006482A1 (de) 2020-10-14 2022-04-14 Innotech Ingenieursgesellschaft Mbh Vorrichtung zum Schneiden von landwirtschaftlichen Produkten und Zentralrecheneinheit mit zumindest einem Datenspeicher zur Steuerung der Vorrichtung

Also Published As

Publication number Publication date
DK167462B1 (da) 1993-11-01
FR2680449B1 (fr) 1994-05-20
NL9201472A (nl) 1993-03-16
DK150491A (da) 1993-02-24
GB9217299D0 (en) 1992-09-30
DK167462B2 (da) 1999-11-01
GB2258916B (en) 1995-08-02
GB2258916A (en) 1993-02-24
IE922603A1 (en) 1993-02-24
FR2680449A1 (fr) 1993-02-26
DK150491D0 (da) 1991-08-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE3544251C2 (de)
DE3879647T2 (de) Verfahren und vorrichtung zur bestimmung der qualitaet von einzelnen schlachttierkoerpern.
DE60036216T2 (de) Verfahren und gerät zur bestimmung einer tonquelle
EP3401411B1 (de) Verfahren und vorrichtung zur fehlerstellenerkennung bei biegeschlaffen körpern, insbesondere tierhäuten
DE3485960T2 (de) Skala-raum-filtrierung.
DE69916450T2 (de) Verfahren zum suchen von bildern, basierend auf einer invarianten indizierung der bilder
DE68907222T2 (de) Verfahren zur lokalisierung gewisser teile in fleisch, insbesondere von fisch, nach vorheriger beleuchtung.
DE10236581B4 (de) Verfahren zum Kompensieren von Musterverzerrungen auf flächigem Arbeitsmaterial, das auf einer Auslagefläche ausgebreitet ist
EP2755018B2 (de) Vorrichtung und Verfahren zur berührungslosen Erkennung roter Gewebestrukturen sowie Anordnung zum Lösen eines Streifens roter Gewebestrukturen
WO2012013476A1 (de) Verfahren, sensoreinheit und maschine zum detektieren von "zuckerspitzen"-defekten in kartoffeln
DE4408604C2 (de) Verfahren zur Bewertung von Schlachttierkörpern
DE3047490A1 (de) Verfahren zur beruehrungsfreien bestimmung von qualitaetsmerkmalen eines pruefobjektes der fleischwaren-kategorie
DE10059895A1 (de) Verfahren zur Erkennung von Fahrbahnmarkierungen aus Bilddaten
DE10043460A1 (de) Auffinden von Körperpartien durch Auswerten von Kantenrichtungsinformation
DE102012107278A9 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung einer Fleischverarbeitungsmaschine
EP2787485B1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Fehlerstellenerkennung bei biegeschlaffen Körpern
DE112011105116T5 (de) Verfahren und Vorrichtung zur bildinhaltsbasierten automatischen Helligkeitserkennung
DE4228068A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur individuellen behandlung von fleischstuecken
DE112004000534B4 (de) Sensor, Verfahren und System zur Positionserfassung
DE69817768T2 (de) Semiautomatisches segmentationsverfahren zum schätzen von dreidimensionalem volumen
DE4131556C2 (de) Verfahren zur Bestimmung von Schlachttierkörperhälften durch Bildverarbeitung
DE2946912A1 (de) Verfahren zur klassifizierung eines tierkoerpers, insbesondere einer schweinehaelfte, in handelsklassen
WO2004029864A1 (de) Erfassen und greifen von gegenständen
EP3214602B1 (de) Verfahren zur dreidimensionalen erfassung von objekten
EP4046595A1 (de) Verfahren zur festlegung einer zahnfarbe

Legal Events

Date Code Title Description
8110 Request for examination paragraph 44
8131 Rejection