KR101594666B1 - Grading apparatus and the method of pork belly - Google Patents
Grading apparatus and the method of pork belly Download PDFInfo
- Publication number
- KR101594666B1 KR101594666B1 KR1020140016989A KR20140016989A KR101594666B1 KR 101594666 B1 KR101594666 B1 KR 101594666B1 KR 1020140016989 A KR1020140016989 A KR 1020140016989A KR 20140016989 A KR20140016989 A KR 20140016989A KR 101594666 B1 KR101594666 B1 KR 101594666B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- muscle
- area
- information
- region
- unit
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/02—Food
- G01N33/12—Meat; fish
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
Abstract
본 발명은 삼겹살의 절단면 이미지를 분석하여, 전체 면적을 기준으로 각 근육량의 비율로 삼겹살의 품질 등급을 판별하고, 판별된 품질 등급 정보를 관리하는 삼겹살 품질 등급 판별 장치 및 그 등급 판별 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치는 삼겹살의 절단면 영상을 획득하는 이미지 획득부, 상기 삼겹살의 절단면 영상을 분석하여, 삼겹살 품질 등급을 판별하는 작업을 제어하는 등급판별 제어부, 상기 등급판별 제어부와 연결되어, 삼겹살의 절단면 영상에서 전체 영역과 각 근육 영역을 분할하는 이미지 분석부, 상기 이미지 분석부에서 분석된 전체 면적 대비 각 근육 영역의 면적 비율을 산출하는 면적 산출부 및 상기 면적 산출부에서 산출된 근육 영역의 비율에 따라 삼겹살의 품질 등급을 결정하는 등급 결정부를 포함하는 것을 기술적 특징으로 한다.The present invention relates to a poultry meat quality classifying device for analyzing images of a cut surface of a pork belly, discriminating the quality class of the pork belly at a ratio of each muscle amount based on the entire area, and managing the discriminated quality class information, The apparatus for discriminating the quality of underpants according to the present invention comprises an image obtaining unit for obtaining an image of a cut surface of a pork belly, a class discriminating controller for analyzing a cut surface image of the pork belly to control a work for discriminating a pork belly quality grade, An area calculating unit for calculating an area ratio of each muscle area with respect to a total area analyzed by the image analyzing unit; and an area calculating unit The grade determination section determines the quality grade of the pork belly according to the ratio of the muscle area And that also the technical characteristics.
Description
본 발명은 삼겹살의 품질을 판별하는 기술에 관한 것으로, 더 상세하게는 삼겹살의 절단면 이미지를 분석하여, 전체 면적을 기준으로 각 근육량의 비율로 삼겹살의 품질 등급을 판별하고, 판별된 품질 등급 정보를 관리하는 삼겹살 품질 등급 판별 장치 및 그 등급 판별 방법에 관한 것이다.
More particularly, the present invention relates to a technique for discriminating the quality of a pork belly, and more particularly, to a method of discriminating quality of a pork belly by analyzing an image of a cut face of a pork belly, The present invention relates to an apparatus and method for distinguishing quality of a blanket.
우리 우리나라 돼지고기의 연간 생산량은 2012년 기준 14,040천두를 도축하여 749.2천톤을 생산하였다. 부위별로는 뒷다리 생산량이 가장 많은데 216,347톤을 생산하였으며, 국내 소비자가 가장 선호하는 삼겹살은 146,111톤을 생산하였으며, 그 다음으로는 앞다리, 등심, 목심, 갈비, 안심, 갈매기 등의 순이다. Our annual production of pork in Korea has reached 749.2 thousand tons by slaughtering 14,040 thousand in 2012. By region, the largest production of hind legs was 216,347 tons. The most preferred domestic pork belly produced 146,111 tons, followed by forelegs, sirloin, beef ribs, ribs, relief, and seagulls.
국내 양돈업은 한·칠레, 한·미, 한·EU FTA 이후 해외시장 개방으로 돈육 수입량은 2003년 이후 지속적으로 증가하고 있는 추세에 있어 국제 경쟁력 확보라는 커다란 문제에 봉착해 있다. 돼지고기 부위별 수입량은 [표 1]에 도시된 바와 같이, 삼겹살이 가장 많으며 2012년 기준으로 135,913톤을 수입하였다. 그 다음으로는 앞다리, 목심, 갈비, 등심, 뒷다리 등의 순이다.Since the opening of overseas markets after the Korea-Chile, Korea-US, and Korea-EU FTA, domestic imports of pork have continuously increased since 2003, and they are facing a big problem of securing international competitiveness. As shown in [Table 1], imports of pork are the most common, with 135,913 tons imported in 2012. Next are the front legs, the front legs, the ribs, the fillet, and the hind legs.
국내 돼지고기의 부위별 생산량과 수입량을 더한 총 소비량을 보면 삼겹살이 가장 많고, 그 다음은 앞다리, 뒷다리, 목심 등의 순서이다. 하지만, 앞다리와 뒷다리는 육가공의 원료로 실제로 소비자가 소비하는 부위는 삼겹살, 목심 순이다. 우리나라 돼지고기 부위별 소비자의 선호도를 보면 [표 2]와 같이, 삼겹살의 선호도가 가장 높아 그 소비량도 많다.The total consumption of domestic pork plus the volume of production and imports is the most common, followed by the forelimbs, hind legs, and the back of the neck. However, the forelegs and hind legs are raw materials for meat processing. As shown in Table 2, the consumer preference of pork is the highest in pork belly and consumes the most.
독일과 호주 등에서는 고품질의 베이컨을 생산하기 위해서 삼겹살 부분육 기준을 살코기 비율로 정하고 있어 도체 등급판정 단계에서 삼겹살 단면적으로 삼겹살 부위 전체의 살코기 비율을 예측하는 공식을 개발하였다. In order to produce high quality bacon in Germany and Australia, the criterion for predicting the lean meat ratio of the entire porkbone area was developed in the step of determining the carcass grade at the lean meat ratio standard.
하지만, 국내에서는 대한민국 등록특허 공보 제10-1057730호(2011. 08. 11)와 같이, 육류의 신선도와 숙성도를 확인하는 기술은 개시된 바가 있지만 돼지고기의 선호 부위이면서 가격도 가장 비싼 부위인 삼겹살에 대한 품질 평가 기준이 아직 확립이 되어 있지 않은 실정이며, 우리나라의 돼지고기의 등급은 등심을 기준으로 구분하고 있어 삼겹살의 품질 평가 기준을 확립하는 것이 시급하다.However, in Korea, as described in Korean Patent Registration No. 10-1057730 (2011. 08. 11), a technique of confirming the freshness and maturity of meat has been disclosed, but the most expensive portion of pork, The quality evaluation criteria for pork belly are not yet established. The classification of pork in Korea is based on beef fillet.
삼겹살은 6번 흉추에서 7번 요추에 이르는 늑골을 덮고 있는 부분과 뒷다리에 이어지는 복부 부위로 그 위치에 따라 품질의 차이가 심하다.The pork belly is part of the rib covering the rib from the sixth thoracic vertebra to the seventh lumbar vertebra and the abdomen part extending to the hind legs.
따라서 국내 소비자가 가장 선호하면서도 고가로 판매되는 삼겹살의 경우, 표준화된 규격과 품질 평가 기준이 필요하며, 표준 규격과 과학적인 품질 평가 기준에 따른 적절한 가격 책정과 소비자의 합리적인 선택권을 확보할 수 있어야 한다.
Therefore, in case of pork belly which is preferred by domestic consumers and sold at a high price, standardized standard and quality evaluation standard are needed, and reasonable price selection according to standard specification and scientific quality evaluation standard and consumer's reasonable choice should be secured .
본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치의 목적은, 삼겹살의 절단면 이미지를 분석하여, 전체 면적 대비 각 근육 영역의 면적 비율로 삼겹살의 품질 등급을 결정할 수 있는 장치를 제공하는데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The object of the present invention is to provide an apparatus and method for discriminating the quality of a pork belly by analyzing an image of a cut face of a pork belly, And to provide a device capable of determining a quality grade.
다른 목적은, 이미지 분석부를 포함하여, 전체 영역을 확인할 수 있는 전체 윤곽선과 각 근육 영역을 분할하는데 있다.Another purpose is to divide the entire contour and each muscle region, including the image analysis, to identify the entire region.
또 다른 목적은, 등급 결정부를 포함하여, 삼겹살 부위 및 근육량의 면적 비율, 지방 함량을 고려하여, 최종 품질 등급을 결정하는데 있다.Another object is to determine the final quality grade in consideration of the area ratio of the pelvic area and muscle mass, and the fat content, including the grade determining part.
또 다른 목적은, 기본정보 입력부를 더 포함하여, 품질 등급 판별 대상인 삼겹살의 원산지, 부위, 도축 정보를 포함한 기본정보를 입력하는데 있다.Still another object is to further include a basic information input unit to input basic information including the country of origin, region, and slaughter information of the pork belly, which is the quality grade determination object.
또 다른 목적은, 등급기준 설정부를 더 포함하여, 삼겹살 품질 등급을 결정하는 기준 정보를 설정 및 변경하는데 있다.Still another object is to set and change reference information for determining a pork belly quality grade further including a grade reference setting section.
또 다른 목적은, 등급판별 정보부를 더 포함하여, 삼겹살 품질 등급 판별을 위한 기준 정보 및 판별 이력 정보를 저장 관리하는데 있다.Still another object is to store and manage reference information and discrimination history information for discriminating a pork belly quality grade further including a class discrimination information section.
또 다른 목적은, 판별정보 송수신부를 더 포함하여, 외부에서 삼겹살의 절단면 영상 정보 및 품질 등급 판별 요청 신호를 수신하고, 삼겹살 등급 판별 정보를 외부의 요청 단말기에 송신하는데 있다.
It is still another object of the present invention to further include a discrimination information transmitting and receiving unit to receive externally cut image information of the biceps and a quality class discrimination request signal and transmit the biceps grade discrimination information to an external request terminal.
본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 방법의 목적은, 삼겹살의 절단면 영상에서 전체 영역과 근육 영역을 분할하고, 전체 면적 대비 근육 면적을 산출하여, 삼겹살의 품질 등급을 자동으로 결정하는 방법을 제공하는데 있다.
The object of the present invention is to provide a method for automatically determining the quality grade of pork belly by dividing the whole region and the muscle region in the cut plane image of the pork belly and calculating the muscle area relative to the total area .
본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치는 삼겹살의 절단면 영상을 획득하는 이미지 획득부, 상기 삼겹살의 절단면 영상을 분석하여, 삼겹살 품질 등급을 판별하는 작업을 제어하는 등급판별 제어부, 상기 등급판별 제어부와 연결되어, 삼겹살의 절단면 영상에서 전체 영역과 각 근육 영역을 분할하는 이미지 분석부, 상기 이미지 분석부에서 분석된 전체 면적 대비 각 근육 영역의 면적 비율을 산출하는 면적 산출부 및 상기 면적 산출부에서 산출된 근육 영역의 비율에 따라 삼겹살의 품질 등급을 결정하는 등급 결정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The apparatus for discriminating the quality of underpants according to the present invention comprises an image obtaining unit for obtaining an image of a cut surface of a pork belly, a class discriminating controller for analyzing a cut surface image of the pork belly to control a work for discriminating a pork belly quality grade, An area calculating unit for calculating an area ratio of each muscle area with respect to the entire area analyzed by the image analyzing unit, and an area calculating unit for calculating an area ratio of each muscle area with respect to the entire area analyzed by the image analyzing unit, And a grade determining unit for determining a quality grade of the pork belly according to the ratio of the muscle area.
또한, 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치에 있어서, 이미지 분석부는 상기 삼겹살의 절단면 영상에서 배경 영역을 분할하여, 삼겹살의 절단면의 전체 윤곽선을 도출하는 전체 윤곽선 도출부 및 상기 전체 윤곽선 내에서 일정영역의 컬러값 유사도에 따라 각 근육 영역을 분할하는 근육 영역 분할부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The image analysis unit may include an entire contour derivation unit that divides the background region of the cut image of the biceps and derives the entire contour of the cut surface of the biceps, And a muscle region dividing section for dividing each muscle region according to the color value similarity of the color value value.
또한, 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치에 있어서, 등급 결정부는 삼겹살의 부위, 전체 면적 대비 총 근육량 면적 비율, 전체 면적 대비 총 지방함량 중 어느 하나 이상의 조건을 반영하여, 삼겹살의 최종 품질 등급을 결정하고, 상기 품질 등급은 적어도 두 개 이상의 등급으로 구별되는 것을 특징으로 한다.Further, in the underpants quality grade discriminating apparatus according to the present invention, the grading section may reflect the final quality grade of the pork belly by reflecting the condition of at least one of the region of the pork belly, the total muscle amount area ratio to the total area, And the quality grade is distinguished by at least two grades.
또한, 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치는 등급판별 제어부와 연결되어, 품질 등급 판별 대상인 삼겹살의 원산지 정보, 부위 정보, 도축 정보 중 어느 하나 이상의 기본 정보를 입력하는 기본정보 입력부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
The apparatus for discriminating quality of underpants according to the present invention further includes a basic information input unit connected to the classification discrimination control unit for inputting basic information of at least one of the country of origin information of the poultry sand, .
본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 방법은 (a) 이미지 획득부를 이용하여, 삼겹살의 절단면 영상을 획득하는 단계, (b) 이미지 분석부를 이용하여, 삼겹살의 절단면 영상에서 전체 영역과 각 근육 영역을 분할하는 단계, (c) 면적 산출부를 이용하여, 전체 면적 대비 근육 영역의 면적 비율을 산출하는 단계 및 (d) 등급 결정부를 이용하여, 산출된 근육 영역의 비율에 따라 삼겹살의 품질 등급을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The method for determining a porkbone quality grade according to the present invention comprises the steps of (a) obtaining an image of a cut face of a pork belly using an image obtaining unit, (b) dividing an entire region and each muscle region in a cut face image of a pork belly using an image analysis unit (C) calculating the area ratio of the muscle area to the total area using the area calculating unit, and (d) determining the quality grade of the pork belly according to the ratio of the calculated muscle area using the class determining unit And a control unit.
또한, 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치에 있어서, (b) 단계는 (b-1) 전체 윤곽선 도출부를 이용하여, 삼겹살의 절단면 영상에서 배경 영역을 분할하여, 삼겹살의 절단면의 전체 윤곽선을 도출하는 단계, (b-2) 근육 영역 분할부를 이용하여, 상기 전체 윤곽선 내에서 일정영역의 컬러값 유사도에 따라 각 근육 영역을 분할하는 단계 및 (b-3) 분할 영역 보정부를 이용하여, 분할된 근육 영역에 관해 근육 형상 정보를 적용하여, 각 근육별 에지 영역을 보정하고, 분할 영역을 확정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the under-bodiness quality classifying apparatus according to the present invention, the step (b) includes dividing the background region in the cut plane image of the biceps using the entire outline derivation unit, and deriving the entire outline of the cut plane of the biceps (B-2) dividing each muscle region according to the degree of color value similarity in a certain region within the entire outline by using the muscle region dividing section, and (b-3) And correcting the edge region for each muscle and confirming the divided region by applying the muscle shape information on the extracted muscle region.
또한, 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치에 있어서, (d) 단계는 삼겹살의 부위, 전체 면적 대비 총 근육량 면적 비율, 전체 면적 대비 총 지방함량 중 어느 하나 이상의 조건을 반영하여, 적어도 두 개의 등급 이상으로 구별된 최종 품질 등급을 결정하는 단계인 것을 특징으로 한다.
Further, in the underpants quality grade discriminating apparatus according to the present invention, the step (d) may include at least two grades (at least two grades) reflecting the condition of at least one of the region of the pork belly, the total muscle area ratio to the total area, And determining the final quality grade that is distinguished as described above.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치는 삼겹살의 절단면 이미지로 전체 면적 대비 각 근육 영역의 면적 비율을 산출함으로써, 표준화된 기준을 적용하여, 삼겹살의 품질 등급을 결정할 수 있으며, 이를 통해 품질 등급에 따른 적절한 가격 책정과 소비자의 합리적인 선택권을 확보할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, it is possible to determine the quality grade of the pork belly by applying the standardized standard by calculating the area ratio of each muscle area with respect to the total area, as an image of the cut face of the pork belly, This ensures that appropriate pricing based on the quality level and reasonable choice of consumers are achieved.
또한, 소비자가 선호하는 삼겹살을 제공하기 위해, 돼지 생산농가에 개량 및 육종의 기준을 제시하고, 사양기술 향상을 통한 고급육 생산 기술을 유도할 수 있는 효과가 있다.In addition, in order to provide customers with preferred pork belly, improvement and breeding criteria can be presented to pig farmers, and high quality meat production technology can be induced by improvement of specification technology.
또한, 삼겹살의 전체 영역을 확인할 수 있는 전체 윤곽선과 각 근육 영역을 정확하게 분할하여, 삼겹살의 각 근육 영역을 직관적으로 확인할 수 있는 효과가 있다.In addition, the entire contour line for confirming the entire area of the pork belly and the muscle area can be accurately divided, so that each muscle area of the pork belly can be intuitively confirmed.
또한, 삼겹살 부위 및 근육량의 면적 비율, 지방 함량 등 다양한 조건을 고려하여 삼겹살의 최종 품질 등급을 결정할 수 있는 효과가 있다.In addition, the final quality grade of pork belly can be determined in consideration of various conditions such as the area ratio of the pork belly region and the muscle mass, and the fat content.
또한, 품질 등급 판별 대상인 삼겹살의 원산지, 부위, 도축 정보를 포함한 기본정보를 입력하여, 품질 등급 결정 작업에 적용할 수 있는 효과가 있다.In addition, there is an effect that basic information including the country of origin, region, and slaughter information of the pork belly which is the quality grade discrimination target is inputted and applied to the quality grade determination work.
또한, 삼겹살 품질 등급을 결정하는 기준 정보를 설정 및 변경하기 용이한 효과가 있다.Further, there is an effect that it is easy to set and change the reference information for determining the pork belly quality grade.
또한, 삼겹살 품질 등급 판별을 위한 기준 정보 및 판별 이력 정보를 체계적으로 저장 및 관리할 수 있는 효과가 있다.In addition, there is an effect that systematic storage and management of reference information and discrimination history information for discriminating the pork belly quality grade are possible.
또한, 외부에서 삼겹살의 절단면 영상 정보 및 품질 등급 판별 요청 신호를 수신하고, 삼겹살 등급 판별 정보를 외부의 요청 단말기에 송신함으로써, 원격지에서도 삼겹살 품질 등급을 요청하고, 판별된 품질 등급 정보를 확인할 수 있는 효과가 있다.
Also, by receiving the cut surface image information and the quality class discrimination request signal from the outside, and sending the pork assy grade discrimination information to the external request terminal, it is possible to request the pork assy quality grade from the remote site and to check the discriminated quality level information It is effective.
본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 방법은 삼겹살의 절단면 영상에서 전체 영역과 근육 영역을 분할하고, 전체 면적 대비 근육 면적을 산출함으로써, 삼겹살의 품질 등급을 자동으로 결정할 수 있는 효과가 있다.
According to the method for determining the quality of the pork belly according to the present invention, the quality level of the pork belly can be automatically determined by dividing the whole area and the muscle area in the section image of the pork belly and calculating the muscle area relative to the total area.
도 1은 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치의 전체 구성을 나타내는 구성도.
도 2는 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치에 있어서, 이미지 분석부의 상세 구성을 나타내는 구성도.
도 3은 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치에 있어서, 삼겹살 조성 근육을 나타내는 도면.
도 4는 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치에 있어서, 이미지 분석부에 의한 삼겹살 영상의 근육 분할을 나타내는 실시예 화면.
도 5는 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치에 있어서, 면적 산출부로 산출된 근육 영역 정보를 나타내는 실시예 화면.
도 6은 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치에 있어서, 등급 결정부에 의한 흉추 9-10번의 품질 등급 기준을 나타내는 도면.
도 7은 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 방법의 전체 흐름을 나타내는 흐름도.
도 8은 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 방법에 있어서, S30 단계 내지 S50 단계의 일실시예 화면.
도 9는 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 방법에 있어서, S40 단계의 상세 흐름도.
도 10은 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치 및 그 품질 등급 판별 장치에 대한 시험 대상인 육질 부위를 나타내는 실시예 영상.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS Fig. 1 is a configuration diagram showing the entire configuration of a pork belly quality class discriminating apparatus according to the present invention; Fig.
FIG. 2 is a block diagram showing a detailed configuration of an image analysis unit in the underpants quality grade discrimination apparatus according to the present invention. FIG.
3 is a view showing a pelvic compartment muscle in a pelvis quality class judging device according to the present invention.
FIG. 4 is a diagram illustrating an embodiment of a method for discriminating the quality of a pork belly according to the present invention, which shows muscle division of a pork belly image by an image analysis unit. FIG.
FIG. 5 is an embodiment screen showing the muscle area information calculated by the area calculating unit in the underpants quality grade discriminating apparatus according to the present invention. FIG.
FIG. 6 is a view showing a quality grade criterion of the thoracic spine 9-10 by the classification unit in the underpants quality grade discrimination apparatus according to the present invention. FIG.
FIG. 7 is a flowchart showing the entire flow of a method for determining a puckle quality grade according to the present invention. FIG.
FIG. 8 is a view for explaining the method of determining the underpants quality grade according to the present invention, which is one embodiment of steps S30 to S50.
9 is a detailed flowchart of step S40 in the underpants quality grade determination method according to the present invention.
FIG. 10 is a view showing an embodiment of a poultry meat quality classifying device according to the present invention and a meat quality portion to be tested for the quality classifying device.
이하, 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치 및 그 품질 등급 판별 방법을 실시하기 위한 구체적인 내용을 설명하면 다음과 같다.
Hereinafter, a detailed description will be made of the bather-quality quality classifying device and the quality classifying method according to the present invention.
[도 1]은 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치의 구성을 나타내는 구성도로, 이미지 획득부(10), 등급판별 제어부(20), 기본정보 입력부(30), 등급기준 설정부(40), 이미지 분석부(50), 면적 산출부(60), 등급 결정부(70), 등급판별 정보부(80) 및 판별정보 송수신부(90)를 포함한다.FIG. 1 is a block diagram showing the constitution of the underpants quality grade discriminating apparatus according to the present invention. The
상기 이미지 획득부(10)는 삼겹살의 절단면 영상을 획득하며, 본 발명의 실시예에서 상기 이미지 획득부(10)는 투명 글라스 위에 절단된 삼겹살을 배치하여, 상부 또는 하부에서 촬영하거나 삼겹살을 절단면을 스캔하는 방식으로 이미지를 획득하였으나, 이에 한정되지 않고, 다양한 방법으로 삼겹살의 절단면 이미지를 획득할 수 있다.In the embodiment of the present invention, the
상기 등급판별 제어부(20)는 상기 이미지 획득부(10)에서 획득된 상기 삼겹살의 절단면 영상을 분석하여, 삼겹살 품질 등급을 판별하는 작업을 제어한다.The
상기 기본정보 입력부(30)는 상기 등급판별 제어부(20)와 연결되어, 품질 등급 판별 대상인 삼겹살의 원산지 정보, 부위 정보, 도축 정보 중 어느 하나 이상의 기본 정보를 입력하며, 상기 기본 정보는 삼겹살을 식별할 수 있는 바코드 또는 RFID 태그 등의 식별코드를 인식하는 방식으로 다수의 기본정보를 일괄적으로 입력시킬 수도 있다.The basic
상기 등급기준 설정부(40)는 상기 등급판별 제어부(20)와 연결되어, 삼겹살의 품질 등급 기준 정보를 설정하며, 본 발명에 있어서, 상기 품질 등급 기준은 삼겹살의 부위, 전체 면적 대비 총 근육량 면적 비율, 전체 면적 대비 총 지방함량 등의 기준치를 설정할 수 있으며, 설정된 기준 정보는 소비자의 선호도나 시장 상황에 따라 주기적으로 변경 수정이 가능하다. The grade
상기 이미지 분석부(50)는 상기 등급판별 제어부(20)와 연결되어, 삼겹살의 절단면 영상에서 전체 영역과 각 근육 영역을 분할하며, 본 발명에 따른 상기 이미지 분석부(50)는 도 2에 도시된 바와 같이, 전체 윤곽선 도출부(51), 근육 영역 분할부(52) 및 분할 영역 보정부(53)를 포함한다.The
상기 전체 윤곽선 도출부(51)는 상기 삼겹살의 절단면 영상에서 배경 영역을 분할하여, 삼겹살의 절단면의 전체 윤곽선을 도출하며, 상기 근육 영역 분할부(52)는 상기 전체 윤곽선 내에서 일정영역의 컬러값 유사도에 따라 각 근육 영역을 분할한다. The entire
상기 분할 영역 보정부(53)는 상기 근육 영역 분할부(52)와 연결되어, 분할된 근육 영역에 관해 근육 형상 정보를 적용하여, 각 근육별 에지 영역을 보정하고, 분할 영역을 확정한다. 즉, 삼겹살은 도 3에 도시된 바와 같이, 각 부위별로 적어도 4개의 근육 영역을 포함하며, 부위별로 구별되는 근육 영역의 종류도 차이가 있다. 이러한 삼겹살의 근육 영역은 육류의 표면 형상의 특성상 미세한 지방 조직이 분포함에 따라 동일한 근육 영역이 두 개 이상의 영역으로 분할될 있으므로 도 4에 도시된 바와 같이, 근육 영역 별 에지를 보정하여, 인접한 위치에 동일 근육 영역이 있는지 여부를 재확인하여, 근육 영역을 보다 정확하게 분할하는 것이 바람직하다.The divided
상기 면적 산출부(60)는 상기 이미지 분석부(50)에서 분석된 전체 윤곽선과 근육 영역을 이용하여, 전체 면적 대비 각 근육 영역의 면적 비율을 산출하며, 본 발명의 실시예에서는 도 5에 도시된 바와 같이, 각 근육 영역의 좌표, 면적, 길이 등의 다양한 형상 정보를 산출하도록 하였다.The
상기 등급 결정부(70)는 상기 면적 산출부(60)에서 산출된 근육 영역의 비율에 따라 삼겹살의 품질 등급을 결정하며, 본 발명에 따른 상기 등급 결정부(70)는 삼겹살의 부위, 전체 면적 대비 총 근육량 면적 비율, 전체 면적 대비 총 지방함량 중 어느 하나 이상의 조건을 반영하여, 삼겹살의 최종 품질 등급을 결정하고, 상기 품질 등급은 적어도 두 개 이상의 등급으로 구별된다. The
본 발명의 실시예에서는 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 흉추 9-10번을 기준으로 품질 등급을 AAA, AA, A, F 총 4등급으로 구별하였으며, AAA는 근육 비율 45~48%, 지방함량 30~35%, AA는 근육 비율 48~51% 지방함량 30~35%, A는 근육비율 52% 이상 지방함량 30% 미만, F는 근육비율 45% 미만, 지방함량 35% 이상으로 설정되었다.In the embodiment of the present invention, as shown in FIG. 6, AAA, AA, A, and F were classified into four grades based on the thoracic spine 9-10. AAA had a muscle ratio of 45 to 48% The content of fat is 30 ~ 35%, the content of AA is 48 ~ 51%, the content of fat is 30 ~ 35%, the content of muscle A is 52% or more and the content of fat is less than 30% .
상기 등급판별 정보부(80)는 상기 등급판별 제어부(20)와 연결되어, 삼겹살 품질 등급 판별을 위한 기준 정보 및 등급 판별 이력 정보를 저장 및 관리하며, 이러한 등급판별 정보부(80)를 통해 삼겹살 품질 등급 정보의 조회 작업 및 관리 작업이 용이하게 이루어질 수 있는 것이다.The rating
상기 판별정보 송수신부(90)는 상기 등급판별 제어부(20)와 연결되어, 외부로부터 삼겹살의 절단면 영상 정보 및 품질 등급 판별 요청 신호를 수신하고, 삼겹살 등급 판별 정보를 외부에 전송하며, 이러한 상기 판별정보 송수신부(90)를 통해 원격지에서도 삼겹살 품질 등급을 요청하고, 판별된 품질 등급 정보를 확인할 수 있다.The discrimination information transmitting and receiving
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치를 적용 시, 삼겹살의 절단면 이미지로 전체 면적 대비 각 근육 영역의 면적 비율을 이를 통해 삼겹살의 품질 등급을 결정할 수 있는 효과가 있다. As described above, when applying the underpants quality grade discriminating device according to the present invention, it is possible to determine the quality grade of the pork belly through the ratio of the area of each muscle area to the total area with the image of the cut face of the pork belly.
또한 나아가 이러한 객관적인 기준에 따른 품질 등급 결정을 통해 삼겹살 유통의 신뢰성을 유지하고, 수입 돈육의 품질 관리를 명확하게 할 수 있는 효과가 있다.
Furthermore, it is possible to maintain the reliability of bamboo poultry distribution and to clarify the quality control of imported pork by determining the quality grade according to such objective criteria.
본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치를 이용한 삼겹살 품질 등급 판별 방법을 설명하면 다음과 같다. The method for determining the quality of underpants using the underpants quality grade discriminating device according to the present invention will be described as follows.
도 7은 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 방법의 전체 흐름을 나타내는 도면으로, 상기 등급기준 설정부(40)를 이용하여, 삼겹살의 품질 등급 기준 정보를 설정하는 단계(S10)를 수행한다. 본 발명에 있어서, 상기 S10단계는 삼겹살의 부위, 전체 면적 대비 총 근육량 면적 비율, 전체 면적 대비 총 지방함량 등의 기준치를 설정하는 단계이다.FIG. 7 is a flowchart showing the overall process of the bimodal quality grade determination method according to the present invention. In step S10, the quality grade reference information of the bimodal is set using the grade
다음으로, 기본정보 입력부(30)를 이용하여, 품질 등급 판별 대상인 삼겹살의 원산지 정보, 부위 정보, 도축 정보 중 어느 하나 이상의 기본 정보를 입력하는 단계(S20)를 수행하며, 본 발명에 있어서, 상기 S20 단계의 기본 정보는 삼겹살을 식별할 수 있는 바코드 또는 RFID 태그 등의 식별코드를 인식하는 방식으로 다수의 기본정보를 일괄적으로 입력할 수도 있다.Next, the basic
다음으로, 이미지 획득부(10)를 이용하여, 도 8의 (b) 및 (c)와 같이, 준비된 삼겹살의 절단면 영상을 획득하는 단계(S30)를 수행하며, 상기 이미지 분석부(50)를 이용하여, 삼겹살의 절단면 영상에서 전체 영역과 각 근육 영역을 분할하는 단계(S40)를 수행한다.8 (b) and (c) using the
도 9는 본 발명에 따른 상기 S40 단계의 상세 흐름을 나타내는 도면으로, 상기 전체 윤곽선 도출부(51)를 이용하여, 삼겹살의 절단면 영상에서 배경 영역을 분할하여, 삼겹살의 절단면의 전체 윤곽선을 도출하는 단계(S41)를 수행하고, 상기 근육 영역 분할부(52)를 이용하여, 도 8의 (d)와 같이, 상기 전체 윤곽선 내에서 소정영역의 컬러값 유사도에 따라 각 근육 영역을 분할하는 단계(S43)를 수행하고, 상기 분할 영역 보정부(53)를 이용하여, 분할된 근육 영역에 관해 근육 형상 정보를 적용하여, 각 근육별 에지 영역을 보정하고, 분할 영역을 확정하는 단계(S45)를 수행한다.9 is a view showing a detailed flow of the step S40 according to the present invention. Using the entire
다음으로, 상기 면적 산출부(60)를 이용하여, 상기 S40 단계에서 분석된 전체 윤곽선과 근육 영역을 이용하여, 전체 면적 대비 각 근육 영역의 면적 비율을 산출하는 단계(S50)를 수행하며, 본 발명의 실시예에서 상기 S50단계는 삼겹살의 각 근육 영역의 좌표, 면적, 길이 및 형상 정보를 산출하였다.Next, the
다음으로, 상기 등급 결정부(70)를 이용하여, 상기 S50 단계에서 산출된 근육 영역의 비율에 따라 삼겹살의 품질 등급을 결정하는 단계(S60)를 수행하고, 본 발명에 따른 상기 S60단계는 삼겹살의 부위, 전체 면적 대비 총 근육량 면적 비율, 전체 면적 대비 총 지방함량 중 어느 하나 이상의 조건을 반영하여, 삼겹살의 최종 품질 등급을 결정한다.Next, in step S60, it is determined whether the quality level of the pork belly is determined according to the ratio of the muscle area calculated in step S50 using the
다음으로, 등급판별 정보부(80)를 이용하여, 획득된 삼겹살의 절단면 이미지, 판별된 품질 등급 정보 및 등급 판별 이력 정보를 저장하는 단계(S70)를 수행하며, 본 발명에 따른 상기 S70 단계는 상기 판별정보 송수신부(90)를 이용하여, 판별된 품질 등급 정보를 외부에 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
Next, in step S70, the step S70 of storing the obtained cut image of the pork belly, the discriminated quality class information, and the class discrimination history information is performed using the class
이러한 본 발명에 따른 삼겹살 품질 등급 판별 장치 및 그 품질 등급 판별 방법의 기술적 효과를 판단할 수 있는 시험을 실시하였고 시험 방법 및 그 결과는 다음과 같다.
Tests were conducted to determine the technical effect of the bamboo quality quality grade discriminating device and the quality grade discriminating method according to the present invention, and the test methods and results are as follows.
1. 시험축 및 공시재료1. Test shaft and disclosure material
본 시험에 사용된 시험축은 [표 3]에 나타낸 바와 같이 DD 10두(암 10), YBD 10두(암 5, 거세 5) 및 YLD 10두(암 5, 거세 5) 등 총 30두였으며, 도축 후 익일 등급판정 후 발골 정형과정을 거쳐 좌측 반도체의 등심근과 삼겹 전체를 냉장상태(1.0±1.0℃)로 경상대학교 식육과학연구실로 운반하여 육질특성을 조사하였다. As shown in Table 3, the test shots used in this study were a total of 30, including DD 10 (female 10), YBD 10 (female 5, castration 5) and YLD 10 (female 5, After slaughtering, the left side seminal muscle and triplet were transported to the Gyeongsang National Fisheries Science Laboratory under refrigerated condition (1.0 ± 1.0 ℃).
2. 이미지 분석2. Image analysis
이미지 분석은 삼겹살을 흉추 6-7번에서 요추 6-7번의 각 마디를 세절하여 스캐너(A3 1200S, Mustek)를 이용하여 얻어진 이미지를 이미지분석프로그램(Image-Pro Plus ver. 7.0)을 이용하여 삼겹살의 전체 단면적을 측정하고, 삼겹살 근육 중에서 넓은등근, 깊은흉근, 몸통피부근, 배곧은근, 배비깥경사근, 가슴가로근, 배속경사근, 기타근육을 측정하였으며, 전체면적에서 근육면적을 제외한 부위를 지방면적으로 하였다.
Image analysis was performed using a scanner (A3 1200S, Mustek) and the images were analyzed using an image analysis program (Image-Pro Plus ver. 7.0) And the muscle area was excluded from the total area of the biceps muscle. In the biceps muscle, a wide back muscle, a deep pectoral muscle, a trunk skin muscle, a full extension muscle, a lateral oblique muscle, The area was defined as fat area.
3. 통계분석3. Statistical Analysis
이상의 분석으로 얻어진 결과 값은 모두 평균값으로 나타내었으며, 자료의 통계처리는 SAS (statistical analysis system, USA, 2000)를 이용하여 분산분석을 실시하였고, 처리 평균간의 유의성 검정 (p<0.05)은 Duncan의 다중검정법으로 처리구간에 유의적인 차이를 비교함. 일반선형모델 (GLM model)을 이용하였다.
Statistical analysis was performed using SAS (Statistical Analysis System, USA, 2000) and Duncan's (p <0.05) Comparison of significant differences in treatment interval by multiple test method. A general linear model (GLM model) was used.
4. 시험 결과 4. Test results
삼겹살 부위별 이미지 분석 결과 유의적인 차이를 나타내었다. [표 4]에 도시된 바와 같이, 전체 면적은 B1 부위가 가장 높은 면적을 나타내었고, B3 부위에서 가장 낮은 면적을 나타내었다(p<0.05). 넓은등근과 깊은흉근은 B3 부위에서 나타나지 않았으며, B2 부위보다 B1 부위에서 높은 면적을 나타내었다. 몸통피부근, 배곧은근 및 배바깥경사근은 B3 부위에서 유의적으로 높은 면적을 나타내었으며(p<0.05), B1 부위에서 낮은 면적을 나타내었다. 배속경사근은 B3 부위에서만 나타났다. 기타 근육은 B1 부위에서 가장 높은 면적을 나타내었으며, B3 부위에서 가장 낮은 면적을 나타내었다(p<0.05). 근육비율은 B3 부위가 가장 높았으며, B2 부위가 가장 낮은 비율을 나타내었다.Image analysis of pork belly region showed significant difference. As shown in Table 4, the total area showed the highest area in the B1 area and the lowest area in the B3 area (p <0.05). The broad back muscles and deep pectoral muscles did not appear in the B3 region, but showed a higher area in the B1 region than in the B2 region. The body surface area, triceps muscle and lateral oblique muscle were significantly higher in the B3 area (p <0.05) and lower in the B1 area. The double oblique muscle was only present at the B3 site. Other muscles showed the highest area in the B1 area and the lowest area in the B3 area (p <0.05). Muscle ratio was highest in B3 and B2 was lowest.
따라서 이러한 시험의 결과로 삼겹살 품질기준표를 설정할 수 있으며, 도 6(흉추 9-10번)과 같이, AAA, AA, A, F의 4개 등급으로 나누어 삼겹살의 품질을 판별하는 기준을 제시할 수 있다.
Therefore, it is possible to set the quality standard of pork belly as a result of these tests. As shown in Fig. 6 (thorax 9-10), it can be divided into four grades of AAA, AA, A and F, have.
이상 본 발명의 실시예로 설명하였으나 본 발명의 기술적 사상이 상기 실시예로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범주에서 다양한 삼겹살 품질 등급 판별 장치 및 그 품질 등급 판별 방법으로 구현할 수 있다.
Although the embodiments of the present invention have been described in connection with the embodiments of the invention, the technical idea of the present invention is not limited to the above embodiments, but can be implemented by a variety of underbath quality class discrimination devices and quality class discrimination methods in a category that does not depart from the technical idea of the present invention .
10 : 이미지 획득부
20 : 등급판별 제어부
30 : 기본정보 입력부
40 : 등급기준 설정부
50 : 이미지 분석부
51 : 전체 윤곽선 도출부
52 : 근육영역 분할부
53 : 분할영역 보정부
60 : 면적 산출부
70 : 등급 결정부
80 : 등급판별 정보부
90 : 판별정보 송수신부
100 : 삼겹살 품질 등급 판별 장치10: Image acquiring unit
20:
30: basic information input unit
40: rating reference setting unit
50: Image analysis section
51: Entire contour derivation part
52: muscle area partitioning part
53:
60: area calculating unit
70:
80: Classification Information Division
90: discrimination information transmission /
100: Pork belly quality grade discrimination device
Claims (14)
상기 삼겹살의 절단면 영상을 분석하여, 삼겹살 품질 등급을 판별하는 작업을 제어하는 등급판별 제어부;
상기 등급판별 제어부와 연결되어, 상기 삼겹살의 절단면 영상에서 배경 영역을 분할하여 삼겹살의 절단면의 전체 윤곽선을 도출하는 전체 윤곽선 도출부 및 상기 전체 윤곽선 내에서 일정영역의 컬러값 유사도에 따라 각 근육 영역을 분할하는 근육 영역 분할부를 구비하여 삼겹살의 절단면 영상에서 전체 영역과 각 근육 영역을 분할하는 이미지 분석부;
상기 이미지 분석부에서 분석된 전체 면적 대비 각 근육 영역의 면적 비율을 산출하는 면적 산출부 및
상기 면적 산출부에서 산출된 근육 영역의 비율에 따라 삼겹살의 품질 등급을 결정하는 등급 결정부를 포함하고,
상기 이미지 분석부는 상기 근육 영역 분할부와 연결되어, 각 부위별로 적어도 4개의 근육 영역을 포함하고 동일한 근육 영역이 2개 이상의 영역으로 분할될 수 있으므로 분할된 근육 영역에 관해 근육 형상 정보를 적용하여, 각 근육별 에지 영역을 보정하고, 분할 영역을 확정하는 분할 영역 보정부를 더 포함하며,
상기 등급 결정부는 흉추 9-10번을 기준으로 품질 등급을 AAA, AA, A, F 총 4등급으로 구별하고, 상기 AAA는 근육 비율 45~48%, 지방함량 30~35%, 상기 AA는 근육 비율 48~51% 지방함량 30~35%, 상기 A는 근육비율 52% 이상 지방함량 30% 미만, 상기 F는 근육비율 45% 미만, 지방함량 35% 이상으로 설정되어 삼겹살의 품질 등급을 결정하는 것을 특징으로 하는 삼겹살 품질 등급 판별 장치.
An image obtaining unit obtaining the cut plane image of the pork belly;
A grade discrimination control unit for analyzing the cut plane image of the biceps, and controlling an operation of discriminating the biceps quality grade;
A total contour derivation unit connected to the class discrimination control unit and dividing the background region in the cut image of the biceps to derive the entire contour of the cut surface of the biceps, and a total contour extracting unit for extracting each muscle region according to the color value similarity in the entire contour An image analyzer having a muscle region dividing section for dividing an entire region and each muscle region in a cut plane image of the pelvis;
An area calculating unit for calculating an area ratio of each muscle area with respect to a total area analyzed by the image analyzing unit;
And a class determining unit that determines a quality grade of the pork belly based on the ratio of the muscle area calculated by the area calculating unit,
The image analyzing unit may be connected to the muscle region dividing unit and may include at least four muscle regions for each region, and the same muscle region may be divided into two or more regions. Therefore, the image analyzing unit applies muscle shape information to the divided muscle regions, Further comprising a segment region correcting section for correcting the edge region for each muscle and determining the segment region,
The AAA has a muscle percentage of 45 to 48%, a fat content of 30 to 35%, the AA is a muscle, The ratio of fat is 30% to 35%, the content of muscle A is 52% or more, the fat content is less than 30%, the content of F is set to 45% or less and the fat content is set to 35% Wherein the blanket quality grade discriminating device is characterized in that
상기 등급 결정부는,
삼겹살의 부위, 전체 면적 대비 총 근육량 면적 비율, 전체 면적 대비 총 지방함량 중 어느 하나 이상의 조건을 반영하여, 삼겹살의 최종 품질 등급을 결정하고, 상기 품질 등급은 적어도 두 개 이상의 등급으로 구별되는 것을 특징으로 하는 삼겹살 품질 등급 판별 장치.
The method according to claim 1,
Wherein,
The final quality grade of the pork belly is determined by reflecting the condition of at least one of the region of the pork belly, the ratio of the total muscle area to the total area, and the total fat content to the total area, and the quality grade is distinguished by at least two or more classes Wherein the blanket quality grade discriminating device comprises:
상기 등급판별 제어부와 연결되어, 품질 등급 판별 대상인 삼겹살의 원산지 정보, 부위 정보, 도축 정보 중 어느 하나 이상의 기본 정보를 입력하는 기본정보 입력부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 삼겹살 품질 등급 판별 장치.
The method according to claim 1,
Further comprising a basic information input unit connected to the grade discrimination control unit for inputting basic information of at least one of the country of origin information of the pork belly, the part information, and the slaughter information, which is the quality grade discrimination target.
상기 등급판별 제어부와 연결되어, 삼겹살의 품질 등급 기준 정보를 설정하는 등급기준 설정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 삼겹살 품질 등급 판별 장치.
The method according to claim 1,
Further comprising a grade reference setting unit connected to the grade determination controller to set quality grade reference information of the pork belly.
상기 등급판별 제어부와 연결되어, 삼겹살 품질 등급 판별을 위한 기준 정보 및 등급 판별 이력 정보를 저장하고, 관리하는 등급판별 정보부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 삼겹살 품질 등급 판별 장치.
The method according to claim 1,
Further comprising a grade discrimination information unit connected to the grade discrimination control unit for storing and managing reference information and grade discrimination history information for discriminating the underpants quality grade.
상기 등급판별 제어부와 연결되어, 외부로부터 삼겹살의 절단면 영상 정보 및 품질 등급 판별 요청 신호를 수신하고, 삼겹살 등급 판별 정보를 외부에 전송하는 판별정보 송수신부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 삼겹살 품질 등급 판별 장치.
The method according to claim 1,
Further comprising a discrimination information transmission / reception unit connected to the class discrimination control unit for receiving the cut image information and the quality class discrimination request signal of the biceps from the outside and transmitting the biceps grade discrimination information to the outside, .
(b) 이미지 분석부를 이용하여, 상기 삼겹살의 절단면 영상에서 배경 영역을 분할하여 삼겹살의 절단면의 전체 윤곽선을 도출하고 상기 전체 윤곽선 내에서 일정영역의 컬러값 유사도에 따라 각 근육 영역을 분할하며, 삼겹살의 절단면 영상에서 전체 영역과 각 근육 영역을 분할하고 각 부위별로 적어도 4개의 근육 영역을 포함하고 동일한 근육 영역이 2개 이상의 영역으로 분할될 수 있으므로 상기 분할된 근육 영역에 관해 근육 형상 정보를 적용하여, 각 근육별 에지 영역을 보정하고, 분할 영역을 확정하는 단계;
(c) 면적 산출부를 이용하여, 전체 면적 대비 근육 영역의 면적 비율을 산출하는 단계; 및
(d) 등급 결정부를 이용하여, 흉추 9-10번을 기준으로 품질 등급을 AAA, AA, A, F 총 4등급으로 구별하고, 상기 AAA는 근육 비율 45~48%, 지방함량 30~35%, 상기 AA는 근육 비율 48~51% 지방함량 30~35%, 상기 A는 근육비율 52% 이상 지방함량 30% 미만, 상기 F는 근육비율 45% 미만, 지방함량 35% 이상으로 설정되어 산출된 근육 영역의 비율에 따라 삼겹살의 품질 등급을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 삼겹살 품질 등급 판별 방법.
(a) acquiring a cut plane image of a pork belly using an image obtaining unit;
(b) dividing the background region in the cut image of the bare fold to derive the entire outline of the cut surface of the bare fold using the image analysis unit, dividing each muscle region according to the color value similarity in a certain region in the entire outline, Sectional image of the divided muscle region, and each muscle region includes at least four muscle regions and each muscle region may be divided into two or more regions. Therefore, the muscle shape information is applied to the divided muscle regions Correcting edge regions for respective muscles, and determining a divided region;
(c) calculating an area ratio of the muscle area to the total area using the area calculating unit; And
(d) The grade is divided into four grades of AAA, AA, A and F based on 9-10 th thoracic spine. The AAA has a muscle rate of 45 ~ 48%, a fat content of 30 ~ 35% , The AA has a muscle percentage of 48 to 51%, a fat content of 30 to 35%, a muscle percentage of 52% or more, a fat content of less than 30%, a muscle percentage of less than 45%, and a fat content of 35% And determining the quality grade of the pork belly according to the ratio of the muscle area.
상기 (d) 단계는,
삼겹살의 부위, 전체 면적 대비 총 근육량 면적 비율, 전체 면적 대비 총 지방함량 중 어느 하나 이상의 조건을 반영하여, 적어도 두 개의 등급 이상으로 구별된 최종 품질 등급을 결정하는 단계인 것을 특징으로 하는 삼겹살 품질 등급 판별 방법.
10. The method of claim 9,
The step (d)
Wherein the final quality grade is determined by at least two grades or more, reflecting the condition of at least one of the region of the pork belly, the ratio of the total muscle area to the total area, and the total fat content to the total area. Identification method.
상기 (a) 단계 이전에,
(e) 등급기준 설정부를 이용하여, 삼겹살의 품질 등급 기준 정보를 설정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 삼겹살 품질 등급 판별 방법.
10. The method of claim 9,
Before the step (a)
(e) setting the quality grade reference information of the pork belly using the grade reference setting unit.
상기 (a) 단계 이전에,
(f) 기본정보 입력부를 이용하여, 품질 등급 판별 대상인 삼겹살의 원산지 정보, 부위 정보, 도축 정보 중 어느 하나 이상의 기본 정보를 입력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 삼겹살 품질 등급 판별 방법.
10. The method of claim 9,
Before the step (a)
(f) inputting basic information of at least one of the country of origin information, the site information, and the slaughter information of the pork belly, which is the quality class determination object, using the basic information input unit.
상기 (d) 단계 이후에,
(g) 등급판별 정보부를 이용하여, 획득된 삼겹살의 절단면 이미지, 판별된 품질 등급 정보 및 등급 판별 이력 정보를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 삼겹살 품질 등급 판별 방법.
10. The method of claim 9,
After the step (d)
(g) storing the obtained cut image of the biceps, the discriminated quality class information, and the class discrimination history information using the class discrimination information unit.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020140016989A KR101594666B1 (en) | 2014-02-14 | 2014-02-14 | Grading apparatus and the method of pork belly |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020140016989A KR101594666B1 (en) | 2014-02-14 | 2014-02-14 | Grading apparatus and the method of pork belly |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20150096053A KR20150096053A (en) | 2015-08-24 |
| KR101594666B1 true KR101594666B1 (en) | 2016-02-16 |
Family
ID=54058635
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020140016989A KR101594666B1 (en) | 2014-02-14 | 2014-02-14 | Grading apparatus and the method of pork belly |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101594666B1 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200105224A (en) | 2019-02-28 | 2020-09-07 | 중앙대학교 산학협력단 | Method and apparatus for machine learning based authenticity determination |
| KR102236974B1 (en) | 2020-09-04 | 2021-04-06 | 주식회사 어니스트초이스 | Method, device, and system ofquality classifying and selling packed meat based on image |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102020259B1 (en) * | 2017-08-23 | 2019-09-10 | 고려대학교 산학협력단 | Apparatus and method for predicting pork belly quantity and quality |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000097929A (en) | 1998-09-25 | 2000-04-07 | Yoshiyuki Sasaki | Method for discriminating quality of edible meat |
| JP2008039610A (en) | 2006-08-07 | 2008-02-21 | Gifu Prefecture | Digitizing method of marbled state of edible meat, digitizing device of marbled state of edible meat, and program |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101057730B1 (en) | 2009-07-20 | 2011-08-18 | (주)코아로직 | Meat quality discrimination system and meat quality discrimination method using the same |
| KR101065219B1 (en) * | 2009-07-29 | 2011-09-19 | 성균관대학교산학협력단 | The automatic grading method of beef quality and the system thereof |
-
2014
- 2014-02-14 KR KR1020140016989A patent/KR101594666B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000097929A (en) | 1998-09-25 | 2000-04-07 | Yoshiyuki Sasaki | Method for discriminating quality of edible meat |
| JP2008039610A (en) | 2006-08-07 | 2008-02-21 | Gifu Prefecture | Digitizing method of marbled state of edible meat, digitizing device of marbled state of edible meat, and program |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 논문 (1995) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200105224A (en) | 2019-02-28 | 2020-09-07 | 중앙대학교 산학협력단 | Method and apparatus for machine learning based authenticity determination |
| KR102624783B1 (en) * | 2019-02-28 | 2024-01-12 | 중앙대학교 산학협력단 | Method and apparatus for machine learning based authenticity determination |
| KR102236974B1 (en) | 2020-09-04 | 2021-04-06 | 주식회사 어니스트초이스 | Method, device, and system ofquality classifying and selling packed meat based on image |
| WO2022050584A1 (en) * | 2020-09-04 | 2022-03-10 | 주식회사 어니스트초이스 | Image-based packaged meat quality classification and sales method, device and system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20150096053A (en) | 2015-08-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9386781B2 (en) | Meat sortation | |
| AU2014392651B2 (en) | Meat assessment device | |
| Salau et al. | Feasibility of automated body trait determination using the SR4K time-of-flight camera in cow barns | |
| KR101594666B1 (en) | Grading apparatus and the method of pork belly | |
| CN106465742A (en) | Sheep and goat carcass computer vision auxiliary partition system and its segmenting device | |
| Nunes et al. | Beef quality parameters estimation using ultrasound and color images | |
| CN101052306B (en) | Data acquisition for sorting and qualitative and quantitive measurement to body of lovestock slaughtered | |
| US11864562B2 (en) | Systems and methods for managing meat cut quality | |
| CN104616204B (en) | A kind of polynary, fine, intelligent trunk meat stage division on automatic pig slaughtering line | |
| Meunier et al. | An open-access computer image analysis (CIA) method to predict meat and fat content from an android smartphone-derived picture of the bovine 5th-6th rib | |
| JP6032640B2 (en) | Evaluation method for meat crossing | |
| Wakholi et al. | Nondestructive estimation of beef carcass yield using digital image analysis | |
| US20070178818A1 (en) | Method of determining the quality and quantities of a body of a slaughtered animal | |
| dos Santos et al. | Comparison of methodologies for assessment of pork loin eye area | |
| KR102586231B1 (en) | Automatic quality grade determination system and method using image information of cattle carcass, and Computer readable recording medium storing program performing the method | |
| KR102118103B1 (en) | Method for measuring marbling fineness using intramuscular fat image of Hanwoo sirloin | |
| Cernadas¹ et al. | Magnetic resonance imaging to classify loin from Iberian pig | |
| Lisiak et al. | Development of ZP method for SEUROP pig carcass grading in Poland | |
| CN108027969A (en) | The method and apparatus for identifying the gap between objects in images | |
| KR102598065B1 (en) | Method and system of Predicting Meat Quantity Traits in Korean Cattle | |
| KR102020259B1 (en) | Apparatus and method for predicting pork belly quantity and quality | |
| WO2018186796A1 (en) | Method and system for classifying animal carcass | |
| Masferrer et al. | Sorting Hams Using Bagged Decision Trees in a Commercial Pig Slaughterhouse. | |
| CN115908285A (en) | Nondestructive quality detection method, nondestructive quality detection device, electronic equipment and storage medium | |
| AU2007203535B2 (en) | Meat Sortation |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20200122 Year of fee payment: 5 |