RU2017105393A - Способ и устройство для сканирования костей в мясе - Google Patents
Способ и устройство для сканирования костей в мясе Download PDFInfo
- Publication number
- RU2017105393A RU2017105393A RU2017105393A RU2017105393A RU2017105393A RU 2017105393 A RU2017105393 A RU 2017105393A RU 2017105393 A RU2017105393 A RU 2017105393A RU 2017105393 A RU2017105393 A RU 2017105393A RU 2017105393 A RU2017105393 A RU 2017105393A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- amplitudes
- wavelength
- sample
- region
- meat sample
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims 25
- 235000013372 meat Nutrition 0.000 title claims 24
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 claims 12
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 claims 10
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims 7
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 claims 5
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims 4
- 238000001069 Raman spectroscopy Methods 0.000 claims 3
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims 2
- 210000000845 cartilage Anatomy 0.000 claims 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims 1
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims 1
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims 1
Classifications
-
- 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
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A22—BUTCHERING; MEAT TREATMENT; PROCESSING POULTRY OR FISH
- A22C—PROCESSING MEAT, POULTRY, OR FISH
- A22C17/00—Other devices for processing meat or bones
- A22C17/0073—Other devices for processing meat or bones using visual recognition, X-rays, ultrasounds, or other contactless means to determine quality or size of portioned meat
-
- 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
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3563—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing solids; Preparation of samples therefor
-
- 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
- G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
- G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
- G01N21/65—Raman scattering
-
- 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
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/94—Investigating contamination, e.g. dust
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
- G01N29/04—Analysing solids
- G01N29/07—Analysing solids by measuring propagation velocity or propagation time of acoustic waves
-
- 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
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N2021/3595—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using FTIR
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
- G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
- G01N2201/129—Using chemometrical methods
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
- G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
- G01S7/52017—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 particularly adapted to short-range imaging
- G01S7/52023—Details of receivers
- G01S7/52036—Details of receivers using analysis of echo signal for target characterisation
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Zoology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
- Processing Of Meat And Fish (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Claims (37)
1. Способ обнаружения дефектов в образце мяса на производственной линии, включающий в себя этапы:
- испускания по меньшей мере одной длины волны света на область упомянутого образца мяса;
- прием света, отраженного от упомянутой области упомянутого образца мяса с измерением амплитуды упомянутого отраженного света;
- и в процессоре обработки данных сравнения амплитуд упомянутого отраженного света для каждой области упомянутого образца мяса посредством мультивариантного анализа, и
- определения, исходя из упомянутого мультивариантного анализа, наличия поверхностных дефектов в упомянутом образце мяса.
2. Способ по п. 1, в котором испускается одна длина волны света, а отраженный свет является комбинационно рассеянным, содержащий дополнительный этап разложения упомянутого комбинационно рассеянного света через селектор длин волн, чтобы разделить этот комбинационно рассеянный свет на отличимые длины волн, и еще один дополнительный этап измерения амплитуд упомянутых отличимых длин волн.
3. Способ по п. 1 или 2, в котором упомянутая одна длина волны является квазимонохроматической и выбранной из ультрафиолетового излучения в диапазоне длин волн от 200 до 220 нм, и из видимого и инфракрасного света с длинами волн 488, 515, 532, 594, 633, 635, 650, 660, 670, 780, 808, 830, 850, 980 и 1064 нм.
4. Способ по п. 3, в котором упомянутая одна ультрафиолетовая длина волны находится в диапазоне длин волн от 200 до 220 нм
5. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором одна длина волны выбрана из видимого и инфракрасного света с длинами волн 488, 515, 532, 594, 633, 635, 650, 660, 670, 780, 808, 830, 850, 980 и 1064 нм.
6. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором упомянутая по меньшей мере одна длина волны света представляет собой широкополосный белый свет, и содержащий дополнительный этап разложения упомянутого отраженного света через селектор длин волн, чтобы разделить этот отраженный свет на отличимые длины волн, и еще один дополнительный этап измерения амплитуд упомянутых отличимых длин волн.
7. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором упомянутая по меньшей мере одна длина волны света является ближней инфракрасной длиной волны, выбранной из диапазона от 900 до 2600 нм.
8. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором упомянутая по меньшей мере одна длина волны света содержит по меньшей мере две отдельные длины волны.
9. Способ по п. 8, при этом содержащий этапы испускания упомянутых по меньшей мере двух отдельных длин волны в отдельные моменты времени для каждой длины волны и этапы измерения упомянутых амплитуд отраженного света в отдельные моменты времени для каждой длины волны.
10. Способ по п. 9, в котором упомянутые по меньшей мере две отдельные длины волны находятся в диапазонах от 620 до 640 нм и от 720 до 760 нм.
11. Способ по п. 9, в котором упомянутые по меньшей мере две отдельные длины волны содержат три длины волны из диапазонов от 540 до 570 нм, от 620 до 640 нм и от 720 до 760 нм.
12. Способ по п. 9, 10 или 11, в котором этапы измерения амплитуд каждой отдельной длины волны осуществляются одной и той же решеткой фокальной плоскости пикселей.
13. Способ по п. 9, 10 или 11, в котором этапы измерения амплитуд каждой отдельной длины волны осуществляются посредством двух отдельных решеток фокальной плоскости пикселей, причем, каждая решетка фокальной плоскости измеряет разную длину волны.
14. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором упомянутый процессор обработки данных принимает множество световых амплитуд, соответствующих области образца упомянутого образца мяса, упомянутый процессор обработки данных генерирует n-мерные векторы данных по этим световым амплитудам и сравнивает упомянутые векторы данных с калибровочным набором, сгенерированным посредством мультивариантного анализа для определения, соответствуют ли они кости, хрящу, жиру, мякоти или кожи, или же загрязнителю для каждой области образца этого образца, и когда идентифицировано нежелательное вещество, отправляется логический сигнал на активизацию заслонки "годен/не годен", останавливающей этот образец, в противном случае никакого логического сигнала не отправляется.
15. Способ по п. 14, в котором дополнительно упомянутый процессор обработки данных идентифицирует амплитуды областей, соседних с упомянутой областью образца, примыкающих к ней напрямую или по диагонали, для каждой длины волны, вычисляет градиент по упомянутой области образца и по упомянутым примыкающим областям для всех длин волны, и по упомянутым градиентам и амплитудам генерирует n-мерные векторы данных, а сравнивает упомянутые векторы данных с калибровочным набором, сгенерированным посредством мультивариантного анализа, что дополнительно определяет присутствие краев между областями образца, и когда идентифицировано нежелательное вещество, отправляется логический сигнал на активизацию заслонки "годен/не годен", останавливающей этот образец, в противном случае никакого логического сигнала не отправляется.
16. Способ по любому из предшествующих пунктов, содержащий дополнительные этапы:
- испускания по меньшей мере одной частоты ультразвука на область упомянутого образца мяса и приема ультразвука, возвращенного от упомянутого образца мяса;
- измерения амплитуд и времен прохождения упомянутого возвращенного ультразвука;
- сравнения посредством мультивариантного анализа амплитуд и времен прохождения упомянутого возвращенного ультразвука для каждой области упомянутого образца мяса,
- определения, исходя из упомянутого мультивариантного анализа, присутствия в упомянутом образце мяса поверхностных и внутренних дефектов.
17. Способ по п. 16, содержащий дополнительные этапы сравнения амплитуд упомянутого отраженного света для каждой области упомянутого образца мяса и амплитуд и времен прохождения упомянутого возвращенного ультразвука для каждой области упомянутого образца мяса посредством мультивариантного анализа и определения, исходя из упомянутого мультивариантного анализа, присутствия в упомянутом образце мяса поверхностных и внутренних дефектов.
18. Способ по п. 16 или 17, в котором упомянутый процессор обработки данных принимает множество акустических амплитуд и времен прохождения упомянутых амплитуд, соответствующих области образца упомянутого образца мяса, упомянутый процессор обработки данных сравнивает упомянутые амплитуды со стандартными амплитудами для определения присутствия кости в упомянутом образце, и когда кость присутствует, отправляется логический сигнал на активизацию заслонки "не годен", останавливающей этот образец, в противном случае никакого логического сигнала не отправляется.
19. Способ по п. 16, 17 или 18, в котором упомянутый процессор обработки данных для каждой длины волны выполняет среднее центрирование и нормирование упомянутых амплитуд по стандартному отклонению.
20. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором каждый тип светодиода одной и той же длины волны имеет преобразовать мощности, управляемый переключающей схемой в комбинации с логическим процессором, при этом каждый тип светодиода одной и той же длины волны по отдельности стробируется.
21. Способ обнаружения дефектов в образце мяса на производственной линии, содержащий этапы:
- испускания по меньшей мере одной частоты ультразвука на область упомянутого образца мяса,
- приема ультразвука, возвращенного от упомянутого образца мяса;
- измерения амплитуд и времен прохождения упомянутого возвращенного ультразвука;
- сравнения амплитуд и времен прохождения упомянутого возвращенного ультразвука для каждой области упомянутого образца мяса посредством мультивариантного анализа;
- определения, исходя из упомянутого мультивариантного анализа, присутствия в упомянутом образце мяса поверхностных и внутренних дефектов.
22. Способ по п. 21, содержащий дополнительные этапы сравнения амплитуд упомянутого отраженного света для каждой области упомянутого образца мяса и амплитуд и времен прохождения упомянутого возвращенного ультразвука для каждой области упомянутого образца мяса посредством мультивариантного анализа и определения, исходя из упомянутого мультивариантного анализа, присутствия в упомянутом образце мяса поверхностных и внутренних дефектов.
23. Способ по п. 21 или 22, в котором упомянутый процессор обработки данных принимает множество акустических амплитуд и времен прохождения упомянутых амплитуд, соответствующих области образца упомянутого образца мяса, упомянутый процессор обработки данных сравнивает упомянутые амплитуды со стандартными амплитудами для определения присутствия кости в упомянутом образце, и когда кость присутствует, отправляется логический сигнал на активизацию заслонки "не годен", останавливающей этот образец, в противном случае никакого логического сигнала не отправляется.
24. Способ по п. 21, 22 или 23, в котором упомянутый процессор обработки данных для каждой длины волны выполняет среднее центрирование и нормирование упомянутых амплитуд по стандартному отклонению.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201461999206P | 2014-07-21 | 2014-07-21 | |
| US61/999,206 | 2014-07-21 | ||
| PCT/CA2015/050678 WO2016011548A1 (en) | 2014-07-21 | 2015-07-21 | Method and device for bone scan in meat |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2017105393A true RU2017105393A (ru) | 2018-08-22 |
| RU2017105393A3 RU2017105393A3 (ru) | 2019-02-18 |
| RU2705389C2 RU2705389C2 (ru) | 2019-11-07 |
Family
ID=55162366
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2017105393A RU2705389C2 (ru) | 2014-07-21 | 2015-07-21 | Способ и устройство для сканирования костей в мясе |
Country Status (10)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US20170205385A1 (ru) |
| EP (1) | EP3198262A4 (ru) |
| JP (2) | JP2017534057A (ru) |
| CN (1) | CN107003253B (ru) |
| AU (1) | AU2015292225B2 (ru) |
| BR (1) | BR112017001407A2 (ru) |
| CA (1) | CA2968706C (ru) |
| MX (1) | MX2017001034A (ru) |
| RU (1) | RU2705389C2 (ru) |
| WO (1) | WO2016011548A1 (ru) |
Families Citing this family (36)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6425178B2 (ja) * | 2016-09-20 | 2018-11-21 | 九州電子技研株式会社 | ラマン散乱光検出装置及びラマン散乱光検出方法 |
| JP6898721B2 (ja) * | 2016-10-19 | 2021-07-07 | 株式会社前川製作所 | 食肉の骨部判別装置及び食肉の骨部判別方法 |
| JP6814595B2 (ja) * | 2016-10-19 | 2021-01-20 | 株式会社前川製作所 | 食肉の骨部判別装置及び食肉の骨部判別方法 |
| AU2017359277B2 (en) | 2016-11-14 | 2020-04-30 | Marel Iceland Ehf. | A system and a method for processing meat pieces |
| JP2019537021A (ja) * | 2016-11-30 | 2019-12-19 | コーニング インコーポレイテッド | スペクトル撮像システムおよびそれを用いてスペクトル画像データを生成する方法 |
| KR101925502B1 (ko) * | 2017-01-12 | 2019-02-27 | 서강대학교산학협력단 | 다원 기체의 농도 및 압력 산출 방법 |
| JP6480979B2 (ja) * | 2017-05-10 | 2019-03-13 | ファナック株式会社 | 計測装置 |
| WO2018232752A1 (zh) * | 2017-06-23 | 2018-12-27 | 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 | 一种物质检测方法、装置及设备 |
| JP6705433B2 (ja) * | 2017-09-22 | 2020-06-03 | 東芝ライテック株式会社 | 検知装置 |
| US10713563B2 (en) * | 2017-11-27 | 2020-07-14 | Technische Universiteit Eindhoven | Object recognition using a convolutional neural network trained by principal component analysis and repeated spectral clustering |
| JP7047354B2 (ja) * | 2017-12-04 | 2022-04-05 | 株式会社ニコン | 撮像装置および撮像装置の制御プログラム |
| JP7317702B2 (ja) | 2018-01-31 | 2023-07-31 | 株式会社ニチレイフーズ | 食品検査補助システム、食品検査補助装置、およびコンピュータプログラム |
| IT201800003091A1 (it) * | 2018-02-27 | 2019-08-27 | Milan Fish S R L | Metodo ed apparato per l'ispezione di prodotti alimentari, in particolare di prodotti ittici |
| CN108872140B (zh) * | 2018-05-09 | 2021-01-19 | 塔里木大学 | 一种户外监测红枣品质的方法及装置 |
| EP3803293A4 (en) * | 2018-05-30 | 2022-06-15 | Pendar Technologies, LLC | METHODS AND DEVICES FOR GAP DIFFERENTIAL RAMAN SPECTROSCOPY WITH INCREASED OCULAR SAFETY AND REDUCED RISK OF EXPLOSION |
| WO2019234054A1 (en) * | 2018-06-06 | 2019-12-12 | Marel Iceland Ehf. | A method of providing feedback data indicating quality of food processing performed by an operator |
| US10684231B2 (en) * | 2018-08-07 | 2020-06-16 | Britescan, Llc | Portable scanning device for ascertaining attributes of sample materials |
| MX2021001799A (es) * | 2018-08-16 | 2021-06-15 | Thai Union Group Public Co Ltd | Sistema de imagenes de multiples vistas y metodos para inspeccion no invasiva en el procesamiento de alimentos. |
| JP6748168B2 (ja) * | 2018-09-21 | 2020-08-26 | 株式会社ミヤザワ | 略円形の側面を有する物品の検査装置、及び物品反転装置 |
| US11137413B2 (en) * | 2018-11-09 | 2021-10-05 | Embedded Designs, Inc | Method of determining conveyor oven belt speed |
| US11644443B2 (en) * | 2018-12-17 | 2023-05-09 | The Boeing Company | Laser ultrasound imaging |
| US11726034B2 (en) * | 2019-03-07 | 2023-08-15 | Missouri State University | IR spectra matching methods |
| GB201908806D0 (en) * | 2019-06-19 | 2019-07-31 | Signature Robot Ltd | Surface recognition |
| US11320370B2 (en) * | 2019-06-26 | 2022-05-03 | Open Water Internet Inc. | Apparatus for directing optical and acoustic signals |
| CN110320175B (zh) * | 2019-07-04 | 2021-07-13 | 中南林业科技大学 | 一种近红外光谱检测装置及控制方法 |
| CN110208212B (zh) * | 2019-07-04 | 2021-06-18 | 中南林业科技大学 | 一种近红外光谱全方位无损检测装置及控制方法 |
| CN110243805B (zh) * | 2019-07-30 | 2020-05-22 | 江南大学 | 基于拉曼高光谱成像技术的鱼刺检测方法 |
| JP6778451B1 (ja) * | 2020-01-10 | 2020-11-04 | 日本分光株式会社 | 異物分析方法、異物分析プログラムおよび異物分析装置 |
| CN111538015A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-08-14 | 江苏大学 | 基于线聚焦超声的香肠中金属异物在线检测装置 |
| JP6881653B2 (ja) * | 2020-05-11 | 2021-06-02 | 東芝ライテック株式会社 | 検知装置 |
| CN112505049B (zh) * | 2020-10-14 | 2021-08-03 | 上海互觉科技有限公司 | 基于蒙版抑制的精密零组件表面缺陷检测方法和系统 |
| CN112348803B (zh) * | 2020-11-19 | 2024-03-29 | 西安维控自动化科技有限公司 | 一种超声波边缘检测方法及系统 |
| CN113074627B (zh) * | 2021-03-12 | 2022-06-10 | 中国科学院生物物理研究所 | 直接电子探测相机的成像方法、装置及计算机设备 |
| TWI812161B (zh) * | 2021-04-16 | 2023-08-11 | 由田新技股份有限公司 | 整合型光學檢測設備 |
| US11599984B2 (en) * | 2021-04-29 | 2023-03-07 | Syscom, Inc. | Methods and apparatus for detecting defects for poultry piece grading |
| CN115097096B (zh) * | 2022-08-22 | 2022-12-13 | 天津美腾科技股份有限公司 | 避障检测系统及方法 |
Family Cites Families (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3877818A (en) * | 1974-01-28 | 1975-04-15 | Us Agriculture | Photo-optical method for determining fat content in meat |
| DE2728717C2 (de) * | 1977-06-25 | 1983-11-10 | Pfister Gmbh, 8900 Augsburg | Verfahren und Vorrichtung zur berührungsfreien Bestimmung von Qualitätsmerkmalen eines Prüfobjektes der Fleischwaren-Kategorie, insbesondere eines Schlachttierkörpers oder Teilen davon |
| IS1279B6 (is) * | 1983-06-13 | 1987-07-07 | Fmc Corporation | Aðferð til gæðaeftirlits með framleiðslu úr fiski, nautgripum, svínum og alifuglum |
| US5206699A (en) * | 1988-05-06 | 1993-04-27 | Gersan Establishment | Sensing a narrow frequency band of radiation and gemstones |
| GB2219394B (en) * | 1988-05-06 | 1992-09-16 | Gersan Ets | Sensing a narrow frequency band of radiation and examining objects or zones |
| US5239180A (en) * | 1990-02-02 | 1993-08-24 | Boston Advnaced Technologies, Inc. | Laser systems for food analysis based on reflectance ratio detection |
| AU7302991A (en) * | 1990-02-02 | 1991-08-21 | Boston Advanced Technologies, Inc. | Systems for material analysis based on reflectance ratio detection |
| JPH04166063A (ja) * | 1990-10-29 | 1992-06-11 | Nisshin Denshi Kogyo Kk | 魚肉スリ身中の異物検出除去方法および装置 |
| AU658669B2 (en) * | 1991-09-06 | 1995-04-27 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | Measurement method and apparatus |
| DK170787B1 (da) * | 1992-10-28 | 1996-01-15 | Sfk Technology As | Apparat til undersøgelse af slagtekroppe |
| US6324901B1 (en) * | 1993-05-19 | 2001-12-04 | FLüH GERD | Process and device for recognizing foreign bodies in viscous or fluid, lump-containing foodstuffs |
| FR2780790B1 (fr) * | 1998-07-03 | 2000-08-18 | Vitreenne Abattage | Procede et dispositif de prediction de la tendrete d'une viande sur le site de transformation a l'aide d'informations biologiques et/ou physico-chimiques et de mesures optiques dans le domaine du visible et du proche infrarouge |
| US6129625A (en) * | 1999-08-26 | 2000-10-10 | Townsend Engineering Company | Method of trimming a meat portion by ultrasonic and electronic analysis |
| AUPR068500A0 (en) * | 2000-10-11 | 2000-11-02 | Australian Food Industry Science Centre | Animal carcass splitting |
| US6992771B2 (en) * | 2001-11-28 | 2006-01-31 | Battelle Memorial Institute | Systems and techniques for detecting the presence of foreign material |
| US6786096B2 (en) * | 2001-11-28 | 2004-09-07 | Battelle Memorial Institute | System and technique for detecting the presence of foreign material |
| US7460227B1 (en) * | 2004-12-30 | 2008-12-02 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of Agriculture | Method to detect bone fragments during the processing of meat or fish |
| WO2007040589A1 (en) * | 2005-09-16 | 2007-04-12 | The Regents Of The University Of Michigan | Method and system for measuring sub-surface composition of a sample |
| ATE468020T1 (de) * | 2006-10-06 | 2010-06-15 | Nordischer Maschinenbau | Verfahren und vorrichtung zum bearbeiten von in mehrzahl entlang einer bearbeitungslinie geförderten fisch-, geflügel- oder andere fleischprodukten |
| GB2446822A (en) * | 2007-02-23 | 2008-08-27 | Enfis Ltd | Quality control of meat products using optical imaging |
| CN100480680C (zh) * | 2007-05-22 | 2009-04-22 | 浙江大学 | 多光谱肉类新鲜度人工智能测量方法及系统 |
| US8351672B2 (en) * | 2007-09-26 | 2013-01-08 | Industry Vision Automation Corp. | Machine imaging apparatus and method for detecting foreign materials |
| JP4640492B2 (ja) * | 2008-10-27 | 2011-03-02 | パナソニック電工株式会社 | 骨密度計測装置 |
| AU2010235022B2 (en) * | 2009-03-30 | 2013-08-22 | 3M Innovative Properties Company | Optoelectronic methods and devices for detection of analytes |
| AU2011270731A1 (en) * | 2010-06-25 | 2013-02-07 | Cireca Theranostics, Llc | Method for analyzing biological specimens by spectral imaging |
| CN102564964B (zh) * | 2011-12-29 | 2014-07-30 | 南京林业大学 | 基于光谱图像的肉品品质可视化非接触检测方法 |
-
2015
- 2015-07-21 RU RU2017105393A patent/RU2705389C2/ru active
- 2015-07-21 MX MX2017001034A patent/MX2017001034A/es active IP Right Grant
- 2015-07-21 JP JP2017524072A patent/JP2017534057A/ja active Pending
- 2015-07-21 CN CN201580050936.8A patent/CN107003253B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2015-07-21 AU AU2015292225A patent/AU2015292225B2/en not_active Ceased
- 2015-07-21 US US15/327,715 patent/US20170205385A1/en not_active Abandoned
- 2015-07-21 BR BR112017001407-6A patent/BR112017001407A2/pt not_active Application Discontinuation
- 2015-07-21 EP EP15824436.8A patent/EP3198262A4/en not_active Withdrawn
- 2015-07-21 WO PCT/CA2015/050678 patent/WO2016011548A1/en active Application Filing
- 2015-07-21 CA CA2968706A patent/CA2968706C/en active Active
-
2020
- 2020-02-05 US US16/782,234 patent/US11353439B2/en active Active
- 2020-06-18 JP JP2020105465A patent/JP7094576B2/ja active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2705389C2 (ru) | 2019-11-07 |
| US11353439B2 (en) | 2022-06-07 |
| EP3198262A4 (en) | 2018-07-25 |
| JP2017534057A (ja) | 2017-11-16 |
| CN107003253B (zh) | 2020-10-16 |
| US20170205385A1 (en) | 2017-07-20 |
| BR112017001407A2 (pt) | 2019-11-12 |
| JP7094576B2 (ja) | 2022-07-04 |
| EP3198262A1 (en) | 2017-08-02 |
| AU2015292225B2 (en) | 2020-06-25 |
| CA2968706A1 (en) | 2016-01-28 |
| RU2017105393A3 (ru) | 2019-02-18 |
| AU2015292225A1 (en) | 2017-03-16 |
| WO2016011548A1 (en) | 2016-01-28 |
| MX2017001034A (es) | 2017-10-31 |
| JP2020173260A (ja) | 2020-10-22 |
| US20200217831A1 (en) | 2020-07-09 |
| CN107003253A (zh) | 2017-08-01 |
| CA2968706C (en) | 2021-09-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2017105393A (ru) | Способ и устройство для сканирования костей в мясе | |
| JP2020173260A5 (ru) | ||
| US20170254741A1 (en) | Quality evaluation method and quality evaluation device | |
| RU2016116159A (ru) | Бесконтактная система идентификации яиц для определения жизнеспособности яиц с использованием трансмиссионной спектроскопии и связанный с ней способ | |
| DK3177918T3 (en) | Method and device for placing an opening in the limescale in the area at the blunt pointed end of hatched bird eggs with fetuses | |
| ATE465632T1 (de) | Verfahren und gerät zur identifikation von lebendigen eiern mittels pulsfrequenz und embryobewegung | |
| US10961558B2 (en) | Substance or contamination detection | |
| JP2014128320A5 (ru) | ||
| DE502008001698D1 (de) | Vorrichtung zur tomografischen Erfassung von Objekten | |
| RU2017135594A (ru) | Способ и система для проверки яиц | |
| US11378565B2 (en) | Method for in-ovo fertilisation determination and gender determination on a closed egg | |
| Ladegaard et al. | Amazon river dolphins (Inia geoffrensis) use a high-frequency short-range biosonar | |
| CN109477793B (zh) | 质量评估方法以及质量评估装置 | |
| RU2018116893A (ru) | Устройство, система и способ получения информации о показателе жизненно важной функции живого существа | |
| KR20150072049A (ko) | 다-파장 분광장치를 이용한 객체인식 장치 및 그 방법 | |
| JP6777199B2 (ja) | 品質評価方法及び品質評価装置 | |
| ATE500530T1 (de) | Verfahren zur abbildung einer probe mit einem mikroskop, mikroskop und datenspeicher | |
| US20200096435A1 (en) | Observation container and microparticle measurement device | |
| KR101711708B1 (ko) | Ｏｃｔ 영상에서 영역의 중심점 검출 방법 및 그 장치 | |
| RU2013128966A (ru) | Устройство и способ определения активности болезни | |
| Alsberg et al. | Rapid Localization of Bone Fragments on Surfaces using Back‐Projection and Hyperspectral Imaging |