DK167462B2 - Fremgangsmåde og anlæg til brug ved behandling af et kødemne - Google Patents

Description

W DK 167462 B2 l : ,-ϋ- ·***£*·<«·.-·, «· -i-Γί:· *> Den foreliggende opfindelse angår en fremgangsmåde ved behandling af et kødernnfe.'ved hvilken fremgangsmåde kødemnet belyses med en lyskilde, og der optages et videobillede ved hjxlp af el videokamera, hvilket billede registreres og derefter databehandles i en beregningsenhed for al lokalisere bestemte områder på emnet, såsom bestemte anatomiske 5 områder, hvorefter beregningsenheden afgiver et af lokaliseringen afhængigt signal til brug ved efterfølgende behandling af kødemnet.

I forbindelse med automatiseret behandling af kødemner er det blevet foreslået, at der anvendes videooptagelser til fastlæggelse af emnets ydre karakteristika, hvorefter behandlingen gennemføres på grundlag af de fundne karakteristika. Videooptagelser kan fx anvendes i 10 forbindelse med halv- eller helautomatisk klassificering af slagtekroppe. Et videobillede af kroppen registreres, og det registrerede billede databehandles i en computer for at fremhæve og isolere form- og farveværdier, der er af betydning for slagtekroppens klasse.

En anden anvendelse er bestemmelse af kød/spækforholdet i en slagtekrop. En videooptagelse af snitfladen i en flækket slagtekrop underkastes en databehandling, idet de grå områder regnes 15 for at være kød, mens de lyse arealer repræsenterer spæk. De sorte områder ses der bort fra,idet de udgør baggrunden. , '•'V. * ·

Videooptagelser kan også anvendes i forbindelse med halv- eller helautomatisk bearbejdning af kødemner, fx til automatisk indstilling af en sav, der skal partere en flækket slagtekrop. Ved passende databehandling af et billede af kroppen kan man beregne positionen af forud bestemte 20 anatomiske dele, der har en sammenhæng med den ønskede placering af snittet. Savens eller kroppens stilling kan derefter justeres i overensstemmelse med den fundne position, si snittet bliver lagt korrekt. Anatomiske dele, der kan anvendes til delte formål, er fx den flækkede krops forben eller rygrad.

For det meste anvendes det registrerede billede kun til bestemmelse af emnets kontur, og 25 lokaliseringen af det anatomiske område må derfor udføres på grundlag af konturens oplysninger. Det er imidlertid begrænset, hvor nøjagtige og forskelligartede behandlinger, ejer kan udføres på kødemner på basis af sådanne lokaliseringer. . \ I WO-A-90/l 0915 er beskrevet en melode lil filtrering af et registreret billede opbygget af billedelementer, fx et billede af et fly. Metoden kan forstærke konturer, der forekommer i billedet. ' 2 DK 167462 B2 DK B 157.579 beskriver en fremgangsmåde og et anlæg til bestemmelse af kvaliiets-5 egenskaber ved individuelle kreaturslagtekroppe, hvorved der tilvejebringes en høj kontrast mellem en mørk krop og en lysudsendende baggrund for opnåelse af et nøjagtigt videobillede af kroppens kontur. Der tilvejebringes desuden el videobillede af slagtekroppen, medens den er belyst, med henblik på bestemmelse af hvor stor en andel af overfladen, der er dækket af talg.

10 EP Bl 20.417 beskriver et elektronisk billcdbchandlingssystcm med et højpasfiller, der reducerer støjen. I publikationen nævnes desuden liniedetektorer. Spalte 1-3 beskriver teknikkens stade vedrørende elektroniske billedbehandlingssystemer med elektriske kredsløb, der virker som lav- og højpasfiltre. De kan anvendes til at detektere karakteristika i billedet.

Filtrene virker på lignende måde som en matrixmaske, der finder karakteristika, såsom 15 vandrette og lodrette linier (én pixel brede) eller kantovergange.

Computer Vision, DanaH. Ballord, Christopher M. Brown, Printicc-Hall Inc. 1982, s. 65-88 og s. 123-131 beskriver forskellige teknikker ved billedbehandling (billedfiltrering, kantdetektion og kurvedetektion).

I manualen for et program, der kan udføre billedbehandling, er beskrevet, hvorledes 20 programmet kan udføre Sobelfiltrering og linietransformation, se IPA - 150 ITEX Programmer’s Manual, Post Number 47-515002-02, s. 5-49/5-50 og 5-83/5-85, september 1988, Imaging Technology Inc.

De indre anatomiske dele, der fx kan ses på flækkede slagtekroppe, udgør en mere præcis kilde for automatiseret behandling af slagtekroppe end oplysninger om konturen. Fx kunne viden om 25 placeringen af de enkelte rygradsled give en betydeligt støne nøjagtighed i fastlæggelsen af snitpositioneme ved tredeling af flækkede slagtekroppe end det fx er muligt ved hjælp af konturen.

3 DK 167462 B2 n^s j7 Problemet er imidlertid, at det er særdeles vanskeligt al tilvejebringe el videobillede, i hvilket den søgie anatomiske del kan identificeres og placeres med tilstrækkelig sikkerhed. Dets kan der være relativ dårlig kontrast i billedet mellem de enkelte dele, dels kan slagtedyrene have forskellig bygning, og dels kan der i en del tilfælde forekomme løse hinder eller kødtrævler, 5 som ved flækkeoperationen er trukket ind over de søgte anatomiske dele, og som derved udvisker eller skjuler deres tilstedeværelse.

Det er formålet med den foreliggende opfindelse at tilvejebringe en fremgangsmåde, ved hvilken anatomiske dele kan lokaliseres med god sikkerhed under slagteriforhold.

Formålet opfyldes af fremgangsmåden ifølge opfindelsen, der er ejendommelig ved, at 10 databehandlingen af det registrerede billede i beregningsenheden omfatter en retningsfiltrering, der fremhæver en forud bestemt retning i billede, at der for hver linie, der kan tegnes i billedet parallelt med den bestemte retning udføres en summation af billedelementernes lysværdier, og at de opnåede sumværdier anvendes til områdelokalisering.

j

Ved hjælp af den omhandlede rctningsfiltrering sker der en tydeliggørelse af de anatomiske 15 strukturer, der forløber i samme retning som den forud fastlagte retning i billedet, og ved hjælp af sumværdieme tydeliggøres positionen af de anatomiske dele yderligere. Positionen af de anatomiske dele, der er knyttet til sådanne strukturer, kan derved fastlægges med forøget sikkerhed, og på den måde kan det blive muligt at foretage en automatiseret behandling af kødemner på slagterier.

20 Fremgangsmåden ifølge opfindelsen adskiller sig således på to væsentlige punkter fra teknikken, der beskrives i EP Bl 20.417, og tilvejebringer derved en markant forbedret positionsbestemmelse. Den fremhæver strukturer, der forløber i den forud bestemte retning 1 billedet, således al disse strukturer kommer til at fremstå tydeligere. Ved hjælp af del opnåede billede med fremhævede sturkturer dannes desuden en kurve over summerne af pixelværdieme 25 i linier, der er parallelle med den forud bestemt retning. Sumdannclsen reducerer støjen,

Teknikken ifølge EP BI 20.417 kan ikke fremhæve (hele) skrukturer i form af anatomiske dele på ct kødemne, idet de angivne matricer er beregnet til at detektere kanten af strukturer.

- ' Ή ·;' : · . ./fa &: • . ' i ‘ -1: DK 167462 02 .

, ..... ri..·.:,, i. 4 ,v;f , ' :'Η··;ί

Strukturernes midte bidrager ikke til det opnåede billede. Dciektion af kanter er højst usikker i billeder af kødemner. Matrixbehandlingcn tilvejebringer desuden både et positivt og el negativt bidrag, som i visse situationer kan ophæve hinanden, hvis der dannes en kurve over summerne af pixelværdier i linier, der løber i en bestemt retning.

5 Ved hjælp af ct videosystem har det ved den her omhandlede fremgangsmåde vist sig muligt at lokalisere visse anatomiske områder på svineslagtckroppe med tilstrækkelig nøjagtighed til, al el opskxringsanlæg, styret af de opnåede lokaliseringsdata, kan foretage automatisk tredeling af en slagtekrop i forende, midterstykke og skinke.

Ved forsøg har skæringerne vist sig al blive udført lige så nøjagtigt som de i dug udførte 10 manuelle skæringer.

· -f '

Anatomiske områder, der har vist sig egnede ved tredeling af en slagtekrop, er rygradens led, s; /- især diskosserne mellem specifikke ryghvirvler samt diskossen mellem sidste ryghvirvel og første halehvirvel (rygradens knæk).

Den omhandlede målemetode er fordelagtig ved, at den ikke kræver bemanding, og desuden er 15 den ikke destruktiv, dvs. der sker ikke nogen værdiforringelse af kødet som følge af målingen.

Det har vist sig, at den omhandlede fremgangsmåde kan udføres tilstrækkelig hurtigt til, at der kan måles og behandles fx 360 slagtekroppe i timen, hvilket er tilfredsstillende under slagteriforhold.

20 Krav 2-8 angiver foretrukne udførelsesformer af fremgangsmåden ifølge opfindelsen.

Opfindelsen angår også ct anlæg til anvendelse ved behandling af et kødemne, jf. indledningen til krav 9. Det nye og særegne ved anlægget er, at beregningsenhedens databehandl i ngsdel omfatter en retningsfiltreringsproces, der fremhæver en forud bestemt retning i billedet og er indrettet til - for hver linie, der kan tegnes i billedet parallelt med den bestemte retning · derefter 25 at udføre en summation af billedelementernes lysværdier og anvende de opnåede sumværdier til områdelokaliscring.

- »·· ·... · ...

5 DK 167462 B2

Del omhandlede anlæg kan med forbedret sikkerhed lokalisere anatomiske dele, der har strukturer, som forløber parallelt med den fastlagte retning. På den måde kan den af lokaliseringen styrede, efterfølgende behandling af kødemnet ske med forøget nøjagtighed.

Krav I0-I2 angiver foretrukne udførelsesformer af anlægget ifølge opfindelsen.

5 Opfindelsen forklares nærmere i det følgende under henvisning til tegningen, hvori - Hg. I viser et opmålingsanlæg ifølge opfindelsen til brug ved partering af flækkede svincslagtekroppe, - fig. 2 et videobillede oplaget af skinkeområdel med indtegnet rygradxkurve, • fig. 3 et databehandlet deludsnit af billedet, 10 - fig. 4 samme udsnit efter remingsfiltrering, : n' - fig. 5 en kurve over sumværdier og - fig. 6a-d databehandlede kurver.

Opmålingsanlæggct i fig. 1 omfatter en transportør med et sort transportbånd i. på hvilket i? flækkede svineslagtekroppe 2 er anbragt med sværsiden nedad. Kroppene fremføres løbende 15 i retning af pilen P med ryggen forrest. Over båndet er anbragt tre CCD-videokameraer 3, hvis billedfelter dækker hhv. forenden, skinkedelen og bagbenet af kroppen. Forende- og skinkekameraeme er forsynet med grønfiltre, mens bagbenskameraet har el rødfilter. Tre lyskilder 4 belyser slagtekroppen. To af lyskildemes lysretning danner en vinkel på ca. 45 grader med vandret plan, således at der dannes et skyggeområde i slagtekroppens hulhed, og den 20 ene side af skyggeområdet kommer til at grænse umiddelbart op (i) slagtekroppens rygrad. Den tredic lyskilde lyser direkte ned på slagtekroppen under en vinkel på 90 grader.

En "framegrabber" 5 er forbundet til hvert af kameraernes video-udgang. Framegrabberen lagrer et videobillede, når der fra en central beregningsenhed 6 afgives et elektronisk udløsersignal.

Det kan fx initieres af et ved båndet anbragt lysrelæ 7, der detekterer tilstedeværelse af en 25 slagtekrop i kameraets billedfelt eller ved et signal fra fremføringsstyringen.

6 DK 167462 B2

Beregningsenheden 6 omfalter en styre- og beregningsdel, der henter duta fra den aktuelle grabber og behandler dem efter en fonid fastlagt proces. Herved kan om ønsket anvendes andre måledata, fx oplysning om den aktuelle vægt eller kpdApæktykkelser målt med en sonde.

Processen resulterer i et signal, der er et udtryk for skærepositionen. Det anvendes som-5 styresignal til automatisk indstilling af en efterfølgende båndsav til korrekt skæreposition i forhold til de anatomiske dele.

I det følgende er nærmere beskrevet behandlingen af skinkebilledet, og fastlæggelsen af skinkesnitlets referencepunkt (den skarpe overgang mellem rygrad og hale, der undertiden er. betegnet med "knækket").

10 Søgning efter rygrad På grund af den særlige skrå belysning af kroppen er rygraden fuldt belyst, mens kødområdet, der støder op til den ene side af rygraden, ligger i skygge, se fig. 2.

Det optagne og lagrede billede er opbygget af billedelementer (pixels), der er anbragt i el rasler i rækker og søjler med ensartet indbyrdes afstand. I de 20 første søjler i billedet søges det 15 område, hvori findes elementerne med de mindste lysværdicr inden for et område på 15*20 pixels. Fra dette skyggeområde findes rygraden over et 10 pixels bredt område som det sted, hvor der er den største positive ændring (gradient) i lysvxrdien, og hvor de gennemsnitlige lysværdier før gradient har en given størrelse.

Når dette sled er fundet søges rygraden inden for et interval på +AI5 pixels. Rygradspunktet 20 defineres som del punkt, hvor der er den største positive gradient, og hvor de gennemsnitlige pixelværdier før gradienten har en given størrelse.

Når rygradspunktet er fundet søges næste punkt efter samme kriterier som skitseret ovenfor.

Findes koordinaten ikke, sættes den lig med den foregående koordinat. Koordinaterne for rygraden midies, inden de anvendes i de følgende beregninger. De fundne punkter er indtegnet 25 som en rygradskurve i fig. 2.

• · ·· ·· -·: V.: . >: DK 167462 B2 ;· ;'v\ , 7 ;;V' i Beregning af foreløbig position for "knæk" ' .:.¾ ^ :

Knækkets foreløbige position bestemmes som den position, hvor ændringen i rygradskurvens krumning er størst. Den er markeret med linien Ύ" på fig. 2.

Billedbehandling af rygraden 5 Ved hjælp af rygradskurven dannes der et billedudsnit på 50 gange 300 pixels, indeholdende rygraden og "knækket". Udsnittets øvre kant svarer til kurven, Der foretages en korrektur for forvrængningen, der fremkommer som følge af opretningen af udsnittet.

Det opnåede delbillede af rygraden, der er vist i Hg. 3, underkastes en retningfiltrering, der fremhæver strukturer vinkelret på rygraden, og desuden eventuelt strukturer af en bestéiiil 10 bredde. Hertil anvendes en talmatrix af følgende udseende:

-1 I 2 I-I -112 1-1 -2 2 4 2-2 -1 I 2 I -I 15 -I ! 2 I -I

En 5*5 talmatrix hentes Fra pixel-lysværdicme i det ene hjørne af dclbilledct. Skalarproduktet uf de to matricer udregnes af de fundne talværdier og indsættes i stedet for de oprindelige pixel -værdieri det lagrede billedudsnit. En ny 5*5 talmatrix dannes af pixelværdieme, der ligger et enkelt billedelement til højre for den første talmatrix. Produktet dannes af denne matrix og den 20 ovenfor viste talmatrix, hvorefter fundne værdier indsættes i det lagrede billedudsnit, i stedet for de oprindelige værdier. På denne måde fortsættes til billedudsnittets højre kant. Der flyttes et billedelement op, hvorefter proceduren gentages. Når hele rækken af pixels i dette nivtfati er behandlet, flyttes igen et billedelement op. og således fortsættes indtil hele billedudsnittets pixel-lysværdier har været databehandlet med den retningsfremhævende matrix. Billedet har 25 nu det i fig. 4 viste udseende, i hvilket diskosplademc mellem rygradens led træder tydeligere frem end på originalbilledet (fig. 3).

8 DK 167462 B2

En fem pixels bred kant skæres af billedudsniitct hele vejen rundt, hvorefter der foretages en simpel sammenlægning af pixel-lysværdierne i hver af billedets søjler af pixels. Sumkurven er vist i fig. 5.

Behandling af sumkurve 5 I fig. 6u-b er vist to sumkurver, der ofte forekommer i praksis. Det søgte "knæk" vides at ligge i nærheden af position 50, men for at bestemme "knækkets" nøjagtige position må kurverne databehandles, hvorved det udnyttes, at afstanden mellem pladerne i rygraden i det store og hele er ens inden for samme individ.

På fig. 2 kan det anes, at diskospladcmc fremtræder som hvide striber mellem mørke ben. Ved 10 anvendelse af gradicntfiltrcring af kurverne i Tig. 6a-b opnås et positivt signal ved starten af en stribe og ct negativt signal ved stribens afslutning. Pladen antages at ligge dér hvor kurven på sin vej fra top til bund krydser gennemsnitsniveauet.

På kurverne i fig. 6a-b udføres først transformationen p2(x)=abs(p(x-3)-p(x+3)) 15

Efter transformationen har kurverne det i fig. 6c-d viste udseende.

p2(x) cr stor, når p(x-3) er stor og/eller p(x+3) er lille. Det ses, at der er kommet en spids de steder, hvor der sker el stort fald over 6 enheder (pixels) i vandret billcdrelning.

Der forekommer store fald ved pladerne og små fald mange steder som følge af støj. Hvis el 20 fald cr dobbelt så stort som ct andet, bør dets betydning ikke blot være dobbelt så stort, men fremtræde endnu kraftigere. For at reducere støjen anvendes følgende ikke-lineærc transformation af p2(x): p3(x)=p2(x)3

Pladernes positioner er nu temmeligt tydelige med en afvigelse svarende til højst én pixel.

øv.: · ; -·:· * V 'j. ? : V i! ? ; 4 DK 167462 B2 9

For at fremhæve svage spidser i støjsvage områder foretages en lokal omnormering ved foldning med funktionen k: k(s)=exp(-abs(s/a)) p4(x)=k o p3(x)= J k(s) p3(x-s) ds 5

Dc opnåede kurverer vist i fig. 6 e-f.

Beregning af diskospladernes position

Funktionen p4(x) matches med en skabelon med 6 ækvidistante kanter, der skal repræsentere positionerne af diskospladerne mellem ryghvirvlerne. Ideen er, at kurven efter passende 10 forskydning og skalering skal ligne en gennemsnitskurve, der således tjener som prototype eller skabelon. Når kurven tolkes, strækkes og skubbes den inden for visse på forhånd fastsatte grænser. Den transformation, der giver del største overlap med skabelonen, er den korrekte.

Overlappets størrelse er et udtryk for, hvor sikkert profilen er blevet tolket.

Den anvendte beregningsprocedure foretager således en mønster-genkendelse baseret på en 15 helhedsvurdering.

Det fastlægges på forhånd, inden for hvilke grænser den første og sidste plade skal søges. Inden for grænserne gennemregnes alle mulige positioner, idet skabelonen strækkes mere eller mindre, og ud fra en helhedsvurdering findes skabelonen, der giver størst overensstemmelse med kurven. Positionen af diskospladcme, herunder den i Fig. 6b, 6d og 6f usynlige plade ved 20 overgangen mellem rygrad og hale (’'knækket"), er dermed blevet bestemt med stor sikkerhed.

Pladernes positioner er indtegnet i fig. 2 som lodrette streger. Den anvendte foreløbige position af "knækket" kan nu erstattes med den mere præcise position, der er markeret med ”K".

Hele den ovenstående procedure er gennemført automatisk i beregningsenheden ved elektronisk databehandling af det lagrede billede af slagtekroppens skinkedel. På grundlag af den fundne

Claims (7)

1. Fremgangsmåde ved behandling af ct kødemne, ved hvilken fremgangsmåde kødemnet belyses med en lyskilde, og der optages cl videobillede ved hjælp af et videokamera, hvilket billede registreres og derefter databehandles i en beregningsenhed for at lokalisere bestemte 5 områder på emnet, sisom bestemte anatomiske områder, hvorefter beregningsenheden afgiver et af lokaliseringen afhængigt signal til brug ved efterfølgende behandling af kødemnel, kendetegnet ved, at databehandlingen af det registrerede billede i beregningsenheden omfatter en rclningsfiltrering, der fremhæveren forud bestemt retning i billedet, at der for hver linie, der kan tegnes i billedet parallelt med den bestemte retning udføres en summation af 10 billedelementernes lysværdier, og al de opnåede sumvxrdier anvendes til områdelokalisering. • **·& · ’ ·.

2. Fremgangsmåde ifølge krav 1, kendetegnet ved, at retningsfiltreringen udføres ved Hjælp r af en talmatrix, hvis elementer i én retning cr højere end i andre retninger.

3. Fremgangsmåde ifølge krav 2, kendetegnet ved, at der anvendes en kvadratisk matrix med mindst 3*3 og højst 7*7 elementer,

4. Fremgangsmåde ifølge krav 1-3, kendetegnet ved, at databehandlingen desuden er indrettet til at fremhæve områder af en forud bestemt bredde. ,„ ’ :,j * f j

5. Fremgangsmåde ifølge krav 1-4, kendetegnet ved, at sumværdierne underkastes en exponentiel transformation.

6. Fremgangsmåde ifølge krav 1-5, kendetegnet ved, at det af sumværdieme afledte datasæt 20 anvendes til matchning af en skabelon repræsenterende de søgte anatomiske områder, idet skabelonen fortrinsvis forskydes og strækkes, til der opnås den største overensstemmelse med den af datasættets værdier dannede kurve.

7. Fremgangsmåde ifølge krav [-6, kendetegnet ved, at lyskilden er anbragt, så den danner et skyggeområde i videokameraets billedfell, idet videokameraets og lyskildens optiske akser 25 danner en vinkel med hinanden.