RU2705389C2 - Способ и устройство для сканирования костей в мясе - Google Patents

Способ и устройство для сканирования костей в мясе Download PDF

Info

Publication number
RU2705389C2
RU2705389C2 RU2017105393A RU2017105393A RU2705389C2 RU 2705389 C2 RU2705389 C2 RU 2705389C2 RU 2017105393 A RU2017105393 A RU 2017105393A RU 2017105393 A RU2017105393 A RU 2017105393A RU 2705389 C2 RU2705389 C2 RU 2705389C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
sample
wavelength
amplitudes
light
wavelengths
Prior art date
Application number
RU2017105393A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2017105393A (ru
RU2017105393A3 (ru
Inventor
Дэвид ПРИСТУПА
Original Assignee
7386819 Манитоба Лтд.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 7386819 Манитоба Лтд. filed Critical 7386819 Манитоба Лтд.
Publication of RU2017105393A publication Critical patent/RU2017105393A/ru
Publication of RU2017105393A3 publication Critical patent/RU2017105393A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2705389C2 publication Critical patent/RU2705389C2/ru

Links

Images

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)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (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)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Processing Of Meat And Fish (AREA)

Abstract

Способ и устройство для обнаружения кости в мясе идентифицируют фрагменты, большие чем около 1 мм, используя воспроизведение спектрального оптического изображения и ультразвук. Воспроизведение спектрального изображения может обнаруживать наличие постороннего материала вблизи поверхности, а ультразвук может обнаруживать наличие материала внутри образца. Образец облучают светом и измеряют отраженный свет или свет комбинационного рассеяния. Аналогичным же образом, образец облучают ультразвуком, и отраженные или переданные звуковые волны дают набор точек амплитудных данных, которые включают в себя временные задержки. Затем эти точки данных обрабатывают посредством статистических методов, чтобы получить набор векторов в n-мерном пространстве, которые сравнивают с набором откалиброванных данных полученных векторов, которые имеют отличимые идентифицируемые местоположения для каждого типа поверхности и являются индикаторами присутствия или отсутствия дефектов. Техническим результатом при реализации заявленного метода выступает возможность обеспечить надежный контроль даже самых маленьких посторонних фрагментов на поверхности исследуемого объекта в заданном диапазоне. 19 з.п. ф-лы, 10 ил.

Description

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Настоящее изобретение относится к обнаружению небольших объектов, полностью или частично внедренных в мягкую ткань. Вообще говоря, хотя это и не существенно, этими объектами являются находящиеся в мясе фрагменты костей или очень мелкие кости. Большие кости не являются проблемой, так как они хорошо видны. С коммерческой точки зрения наиболее типично, мясо является куриной грудкой, а кость, когда грудку отделяют от кости, имеет тенденцию к фрагментации. Изобретение также может быть применено к иной птице, рыбе и к другим видам мяса, которые могут содержать фрагменты костей или очень мелкие кости.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Фрагменты костей или твердые объекты, по размеру большие, чем 1 мм, которые могут присутствовать в пищевых продуктах, представляют собой опасность для здоровья человека. Следовательно, фрагменты костей представляют собой как "нормативный риск", так и "судебный риск" для операций обработки. Для того чтобы способ обнаружения костей был коммерчески жизнеспособным, этот способ должен позволять надежно обнаруживать самые маленькие фрагменты костей в заданном диапазоне. Поверхностные дефекты являются более распространенными, внутренний дефекты - в меньшей степени.
Кость представляет собой составную матрицу с множеством морфологий. Основными структурными компонентами костной ткани являются гидроксиапатит Ca5(PO4)3OH и коллаген 1 типа. Коллаген является также основной составляющей хрящевой ткани, которая часто тесно связана с костью. В естественном состоянии с костью связаны также значительные количества липида и гидратной воды. Присутствуют также и другие биомолекулы, но не в достаточном количестве, чтобы оказывать значительный эффект на те типы измерений, которые рассматриваются в данном описании. Техническая задача состоит в нахождении кости в матрице мяса, состоящей из белков и липидов.
Более ранние подходы к этой проблеме включали в себя различные варианты просвечивания (с задней подсветкой) при обработке рыбных филе. При таком подходе образец мяса подсвечивается с задней стороны, и изменения в интенсивности прошедшего света указывают на присутствие в мясе поглощающего объекта (обычно кости). Основным недостатком этого способа является то, что ткань рассеивает фотоны в каждом месте дискретности показателя преломления, фактически в масштабе размеров клетки. Из-за рассеяния на поверхностях клеток информация о направлении распространения фотона на длине хода примерно в 3 мм практически полностью перемешивается случайным образом. Наилучшим образом описывают прохождение фотонов через ткань модели диффузии фотонов. Еще более усложняет ситуацию то, что увеличение толщины мякоти имеет такой же ослабляющий эффект, что и наличие кости под ее поверхностью. Таким образом, способ просвечивания ограничен тонкими образцами с равномерной толщиной. Хотя в лабораторных условиях способом временнóго стробирования можно производить измерения фотонов от импульсного лазера, проходящих без рассеяния до 10 см ткани, непосредственно проходящая часть составляет порядка 10-12 от интенсивности падающего излучения. Стоимость и сложность способа просвечивания, требуемые для того, чтобы расширить его рабочий диапазон, делают его неприемлемым для рассматриваемых в настоящем изобретении приложений, связанных с применением при обработке пищевых продуктов.
Патент США 7363817 раскрывает способ просвечивания, использующий заднюю подсветку от 500 нм до 600 нм, с плоской решеткой светодиодов и с внеосевым ультразвуковым рассеянием, добавленным для того, чтобы обеспечить некоторую чувствительность к имеющимся внутри объема дефектам. Датчик света (камера) выставлена по отношению к падающему свету. Описанный способ измеряет ослабление между акустическим передатчиком и приемником, ориентированным на захват внеосевого рассеяния. При режиме, когда размер рассеивающего объекта сопоставим с длиной рассеянной волны, используется теория рассеяния Мея. В этом режиме рассеяние может быть в высокой степени направленным, а его обнаружение зависит от случайного наличия детектора под правильным углом рассеяния. Во-вторых, сигнал от небольшого дефекта может затеряться в более сильном сигнале, обусловленном текстурой внутри матрицы мяса,
Патент США 4631413 раскрывает интересный способ, в котором посредством УФ излучения возбуждается флуоресценция от костей, хрящей и жира. Этот способ имеет то преимущество, что флуоресценция от белковой матрицы является минимальной. Большая амплитуда указывает на хрящевую кость или жир, в то время как низкая амплитуда означает мякоть.
Патент США 7460227 описывает более новый вариант способа УФ флуоресценции, который для того, чтобы улучшить различимость между хрящевой и костной тканью, измеряет флуоресценцию на двух длинах волн. Способ УФ флуоресценции, как и способ просвечивания, ограничен тонкими образцами из-за высокого поперечного сечения рассеяния фотонов в мякоти. При промышленном применении способа существует необходимость в защите рабочих от используемого в данном способе УФ излучения.
Ранее бóльшая часть усилий, связанных с задачей обнаружения фрагментов костей, была сосредоточена на разработке практических аспектов способов, связанных с рентгеновскими лучами, которые на более длинных волнах имеют гораздо меньшие поперечные сечения рассеяния, чем фотоны и, таким образом, могут непосредственно изображать дефекты, глубоко погруженные в тканях. Кроме того, рассеяние рентгеновских лучей зависит от плотности электронов и, таким образом, является более чувствительным к находящимся в костной ткани тяжелым элементам, таким как кальций, чем к легким элементам - водороду, углероду, кислороду и азоту в объемной матрице. Рентгеновский способ обладает обусловленной изменением толщины образца ограниченной возможностью по обнаружению слабо минерализованных костей и хряща. Исторически этот способ реализуется посредством рентгенографических систем - от систем простого прямого воспроизведения изображения до систем компьютерной томографии высокой сложности. Рентгеновские лучи измеряют плотность электронов, которая тем выше, чем тяжелее атомы, особенно элементов кальция и фосфора, оба из которых являются составными частями кости. Нижеследующий ряд американских патентов описывает такой же подход, как и вышеизложенный:
5585603 (масса объекта)
6023497 (настраиваемый детектор)
6299524
6512812 (одиночный излучатель)
6546071 (одиночный излучатель)
6563904 (одиночный излучатель)
6600805 (2 источника)
6370223 (2 источника плюс лазерный профиль, чтобы исключить влияние толщины)
6449334 (2 источника; энергия 2 типов)
6597759 (2 источника; энергия 2 типов)
6597761 (КТ)
5182764 (КТ)
6430255 (КТ)
6590956 (КТ)
6018562 (КТ)
7060981 (КТ; повышенная скорость за счет использования множественных источников при повышенной стоимости)
КТ - компьютерная томография; измеряет интенсивность волн под несколькими углами и строит реконструированное изображение. В даже самых последних системах КТ остаются некоторые проблемы.
Существует необходимость в том, чтобы защитить рабочих от рентгеновских лучей, а также в том, чтобы документировать ежедневную дозу облучения. Рентгеновские излучатели используют высокое напряжение и при эксплуатации во влажном окружении создают дополнительные риски для рабочих. Высокие капитальные затраты и высокая стоимость технического обслуживания ограничили принятие рентгеновских методов в приложениях, связанных с обработкой пищевых продуктов.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
В соответствии с первым аспектом настоящего изобретения обеспечен способ обнаружения дефектов в образце мяса на производственной линии, содержащий этапы:
- испускания света по меньшей мере одной длины волны на область упомянутого образца мяса;
- прием света, отраженного от упомянутой области упомянутого образца мяса с измерением амплитуды упомянутого отраженного света;
- и сравнения в процессоре обработки данных 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.
В качестве важного признака изобретения способ, предпочтительно, включает в себя 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.
В соответствии со вторым аспектом настоящего изобретения обеспечен 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.
Эти способы в том виде, как они далее описаны более подробно, могут обеспечить одно или более из следующих признаков, задач или преимуществ:
Основная задача заключается в том, чтобы обеспечить надежное и экономное средство, чтобы обнаруживать небольшие дефекты как на поверхности, так и глубоко внутри объема мяса.
Одна основная задача заключается в том, чтобы обеспечить систему воспроизведения спектрального изображения и способ, чтобы обнаруживать поверхностные дефекты на образце мяса, заменяя инспекторов на производственной линии.
Одной основной задачей является обеспечить акустическую ультразвуковую систему и способ, чтобы обнаруживать кости на и в образце мяса.
Другой основной задачей является обеспечить устройство для обнаружения дефектов в образце мяса на производственной линии, имеющее по меньшей мере один световой излучатель и по меньшей мере один оптический детектор, чтобы регистрировать оптические сигналы, которое подает эти сигналы в виде данных в процессор обработки данных, который обрабатывает эти данные таким образом, чтобы указать присутствие дефектов в упомянутых образцах мяса, при этом процессор обработки данных имеет ассоциированный с ним индикатор, который указывает на присутствие дефекта в упомянутом образце мяса.
Другой основной задачей является обеспечить устройство, которое имеет по меньшей мере один ультразвуковой излучатель и по меньшей мере один акустический детектор, чтобы регистрировать ультразвуковые сигналы, при этом и оптический, и акустический детектор подают эти сигналы в виде данных в процессор обработки данных.
Вторичной задачей является обеспечить устройство, в котором световой излучатель выбран из группы, содержащей широкополосный источник белого света, источник света с по меньшей мере двумя типами светодиодов с различными длинами волн, квазимонохроматический лазерный источник света для возбуждения комбинационного рассеянного излучения, квазимонохроматический светодиодный источник света, отфильтрованный через по меньшей мере один полосовой фильтр, чтобы возбудить комбинационное рассеяние, источник света с по меньшей мере двумя стробируемыми светодиодами различных длин волн, источник ближнего инфракрасного света и источник ультрафиолетового света, чтобы возбудить комбинационное рассеяние.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить устройство с источником света с по меньшей мере двумя типами светодиодов с длинами волн между 620 и 640 нм и 720 и 760 нм.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить устройство с источником света с по меньшей мере тремя типами светодиодов с длинами волн между 540 и 570 нм, 620 и 640 нм и 720 и 760 нм.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить устройство с ультрафиолетовым источником света, который испускает свет с длиной волны между 200 и 220 нм, чтобы возбудить комбинационное рассеяние.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить устройство, в котором квазимонохромный лазерный источник света испускает свет с длиной волны видимого света и инфракрасный свет на длине волн, выбранной из группы, содержащей 488, 515, 532, 594, 633, 635, 650, 660, 670, 780, 808, 830, 850, 980 и 1064 нм, чтобы возбудить комбинационное рассеяние.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить устройство, в котором квазимонохромный светодиодный источник света испускает свет с длиной волны видимого света и инфракрасный свет на длине волны, выбранный из группы, содержащей 488, 515, 532, 594, 633, 635, 650, 660, 670, 780, 808, 830, 850, 980 и 1064 нм, отфильтрованный через по меньшей мере один полосовой фильтр, чтобы возбудить комбинационное (Рамановское) рассеяние).
Дополнительная вторичная задача обеспечивает устройство, в котором источник света ближней инфракрасной области испускает свет с длиной волны между 900 и 2600 нм.
Дополнительная вторичная задача обеспечивает ультразвуковой излучатель, который представляет собой поперечную решетку преобразователей.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить решетку ультразвуковых преобразователей, каждый из которых управляется отдельно логическим процессором, активизирующим для каждого упомянутого преобразователя переключающую схему для преобразователя мощности.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить оптический детектор, выбранный из группы, содержащей детектор поперечного линейного сканирования, содержащий пиксели, решетку фокальной плоскости пикселей, и при этом упомянутые пиксели измеряют световые амплитуды.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить, в том случае, когда оптический детектор представляет собой решетку фокальной плоскости пикселей, ассоциированный селектор длины волны.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить ассоциированный селектор длины волны, выбранный из группы, состоящей из призмы, дифракционной решетки и полосового фильтра, при этом решетка фокальной плоскости пикселей содержит множество отдельных поперечных решеток пикселей, и каждая отдельная решетка соответствует различной выбранной длине волны.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить ассоциированный селектор длины волны, который представляет собой Фурье спектрометр с оптическим детектором, выбранным из группы, состоящей из оптического детектора, интегрального с упомянутым Фурье спектрометром, и оптического детектора, подсоединенного к упомянутому Фурье спектрометру посредством вспомогательного разъема детектора.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить акустический детектор, выбранный из группы, состоящей из ультразвукового излучателя, содержащего поперечную решетку преобразователей, и отдельной решетки акустических преобразователей, акустически изолированных от упомянутого ультразвукового излучателя, при этом акустический детектор измеряет акустические амплитуды и время прохождения каждой акустической амплитуды.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить процессор обработки данных, который принимает множество световых амплитуд, соответствующих области образца упомянутого образца мяса, этот процессор обработки данных, используя мультивариантный анализ, генерирует ортогональные n-мерные векторы данных посредством проекции на n собственных векторов из калибровочного набора и сравнивает эти векторы данных с векторами в калибровочном наборе для определения, соответствуют ли они кости, хрящу, жиру, мякоти, коже или же загрязнителю в каждой образцовой зоне образца, когда при этом идентифицирована кость, отправляется логический сигнал на активизацию заслонки "годен/не годен", останавливающей этот образец, в противном случае никакого логического сигнала не отправляется.
Дополнительной вторичной задачей является - обеспечить, чтобы процессор обработки данных дополнительно идентифицировал амплитуды областей, соседних с упомянутой областью образца, примыкающих к ней напрямую или по диагонали, для каждой длины волны, при этом амплитуды областей и амплитуды соседних областей подвергаются мультивариантному анализу, который генерирует ортогональные n-мерные векторы данных посредством проекции на n собственных векторов из калибровочного набора и сравнивает эти векторы данных с векторами в калибровочном наборе, что дополнительно определяет присутствие краев между областями образца, и когда идентифицирован край, отправляется логический сигнал на активизацию заслонки "годен/не годен", останавливающей этот образец, в противном случае никакого логического сигнала не отправляется.
Дополнительной вторичной задачей является - обеспечить, чтобы процессор обработки данных принимал множество акустических амплитуд и времен прохождения упомянутых амплитуд, соответствующих области образца упомянутого образца мяса, при этом 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 "годен/не годен", останавливающей этот образец, в противном случае никакого логического сигнала не отправляется.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить процессор обработки данных, который для каждой длины волны выполняет среднее центрирование и нормирование упомянутых амплитуд по стандартному отклонению.
Дополнительная главная задача состоит в том, чтобы обеспечить способ обнаружения дефектов в образце мяса на производственной линии, содержащий этапы испускания света по меньшей мере одной длины волны на область упомянутого образца мяса, приема света, отраженного от упомянутой области упомянутого образца мяса, измерения амплитуды упомянутого отраженного света, сравнения амплитуд упомянутого отраженного света для каждой области упомянутого образца мяса посредством мультивариантного анализа, определения, исходя из упомянутого мультивариантного анализа, наличия поверхностных дефектов в упомянутом образце мяса.
Вторичной задачей является обеспечить способ, содержащий дополнительные 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 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.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить способ, 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.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить способ, 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.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить способ, в котором упомянутая одна длина волны для возбуждения комбинационно рассеянного света является квазимонохроматической и выбранной из ультрафиолетового излучения в волновом диапазоне от 200 до 220 нм, а также 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.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить способ, в котором упомянутая по меньшей мере одна длина волны света представляет собой широкополосный белый свет, и содержащий дополнительный этап разложения упомянутого отраженного света пропусканием его через селектор длин волн, чтобы разделить этот отраженный свет на отличимые длины волн, и еще один дополнительный этап измерения амплитуд упомянутых отличимых длин волн. Другой вторичной задачей изобретения является обеспечить способ, в котором упомянутая по меньшей мере одна длина волны света представляет собой длину волны ближней инфракрасной области, выбранной из диапазона от 900 до 2600 нм. Другой вторичной задачей изобретения является обеспечить способ, в котором упомянутая по меньшей мере одна длина волны света содержит по меньшей мере две отдельные длины волны.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить способ, включающий в себя этапы испускания по меньшей мере двух отдельных длин волны в отдельны моменты времени для каждой длины волны и этапы измерения упомянутых амплитуд отраженного света в отдельны моменты времени.
Дополнительной вторичной задачей является обеспечить способ, в котором по меньшей мере две отдельные длины волны находятся в диапазонах от 620 до 640 нм и от 720 до 760 нм. Другой вторичной задачей является обеспечить способ, в котором 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. Эти длины волны могут быть и благоприятно представляют собой некогерентный свет, испущенный некогерентными светодиодами, как правило, в диапазонах длин волн от 540 до 570 нм, от 620 до 640 нм и от 720 до 760 нм. Эти длины волны могут быть и традиционно представляют собой некогерентный свет, испущенный некогерентными светодиодами, как правило, в диапазонах длин волн от 540 до 570 нм, от 620 до 640 нм и от 720 до 760 нм. В полосе от 540 до 570 нм центральное значение может быть в любом месте от 540 до 570 нм, в полосе от 620 до 640 нм оптимальным может быть центральное значение на длине волны 630 нм, а в полосе от 720 до 760 нм центральное значение может быть в любом месте от 720 до 760 нм.
Дополнительной задачей является обеспечить устройство для обнаружения дефектов в образце мяса на производственной линии, которое содержит по меньшей мере один ультразвуковой излучатель и по меньшей мере один акустический детектор, чтобы записывать акустические сигналы, который подает эти сигналы в виде данных в процессор обработки данных. Процессор обработки данных принимает множество акустических амплитуд и времен прохождения этих амплитуд, соответствующих области образца упомянутого образца мяса. Процессор обработки данных сравнивает эти амплитуды со стандартными амплитудами для определения присутствия кости в упомянутом образце, и когда кость присутствует, отправляется логический сигнал на активизацию заслонки "годен/не годен", останавливающей этот образец, в противном случае никакого логического сигнала не отправляется. Предпочтительно, устройство имеет по меньшей мере одну решетку ультразвуковых излучателей и по меньшей мере одну решетку акустических детекторов, чтобы записывать акустические сигналы, при этом решетка акустических детекторов подает сигналы в виде данных в процессор обработки данных. Устройство может содержать по меньшей мере одну решетку ультразвуковых излучателей над упомянутой производственной линией и меньшей мере одну решетку акустических детекторов, чтобы записывать акустические сигналы, под упомянутой производственной линией. Альтернативно, устройство может содержать по меньшей мере одну решетку ультразвуковых излучателей под упомянутой производственной линией и меньшей мере одну решетку акустических детекторов, чтобы записывать акустические сигналы, над упомянутой производственной линией.
Дополнительной задачей является - обеспечить способ обнаружения дефектов в образце мяса на производственной линии, включающий в себя этапы испускания по меньшей мере одной частоты ультразвука на область образца мяса, приема ультразвука, возвращенного от образца мяса, измерения амплитуд и времен прохождения возвращенного ультразвука, сравнения посредством мультивариантного анализа амплитуд и времен прохождения возвращенного ультразвука для каждой области образца мяса, определения, исходя из упомянутого мультивариантного анализа, присутствия в упомянутом образце мяса поверхностных и внутренних дефектов.
ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Компоновка, описанная в настоящем документе, обеспечивает способы обнаружения постороннего материала на поверхности или в объеме пищевых продуктов посредством комбинации спектрального изображения и ультразвуковых измерений. Очень приблизительное спектральное воспроизведение изображения используется для обнаружения постороннего материала вблизи поверхности, а ультразвук используется для того, чтобы обнаруживать инородные материалы внутри объема образца. Образец облучается светом, а отраженный свет или свет комбинационного расстояния измеряется, давая набор точек амплитуд данных. Аналогичным же образом, образец облучается ультразвуком, и при этом отраженные звуковые волны дают набор точек амплитуд данных, которые содержат в себе временнỳю задержку. Затем эти спектральные и акустические точки данных посредством статистических методов обрабатываются для получения набора векторов в n-мерном пространстве. Эти векторы свидетельствуют о наличии или отсутствии дефектов. Как правило, эти векторы указывают на присутствие в образце костей, хрящей, жира, мякоти (в более узком смысле - мяса или мышц) или кожи и, таким образом, - на наличие или отсутствие дефектов.
ОПТИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯ
Все оптические измерения выполнены в приблизительной геометрии обратного рассеяния, чтобы устранить возможные теневые эффекты, обусловленные неправильной формой образцов. Освещение является диффузным, чтобы ограничить эффект зеркального отражения, и как можно более однородным. Диффузное освещение достигается за счет использования протяженного источника света, составленного из одного или более ламбертовских излучателей. Для улучшения однородности света может быть использована светорассеивающая пластина. Освещение, как вариант, может быть поляризованным, при этом для уменьшения зеркального отражения поляризатор, будучи расположенным между образцом и детектором, развернут на 90° по отношению к поляризации падающего света. Общее направление освещения составляет более 150°, предпочтительно как можно ближе к 180°, что позволяет производить пространственный анализ, обычно, в пределах 5°. Если используется разделитель пучка, оно может составлять 180°. В пространстве между осветителем и образцом может быть воздух, но более предпочтительно, чтобы это была жидкость, чтобы уменьшить изменения показателя преломления. В другом варианте осуществления в контакте с образцом находится ролик, выполненный из материала, который пропускает в соответствующем волновом диапазоне. Ролик очищают, чтобы предотвратить нарастание биопленки. Во всех вариантах осуществления для получения "карты" визуального отображения излучения, рассеянного или отраженного от небольшого участка поверхности образца с увеличением на элемент детектора, используется оптическая система, состоящая из отражательных и/или преломляющих элементов. Линейные размеры этого небольшого участка поверхностной области являются х/2, а соответствующая пространственная частота равна 2/х. Теорема Найквиста для разрешения элементов с пространственной частотой 1/х требует отбирать отсчеты с частотой 2/х. Кроме того, оптическая система должна преобразовывать модуляции спектральной частоты 2/х с высокой достоверностью, как это определено посредством анализа модуляционной передаточной функции. Элементом оптического детектора является фотодиод или болометр. Болометр, который реагирует на электромагнитное излучение в широком диапазоне длин волн, является менее чувствительным и имеет более большую постоянную времени. Болометр чувствителен к воздушным потокам и обычно заключен в вакуумированный корпус с оптическим окном. Практический волновой диапазон болометра определяют оптические характеристики материала окна.
Фотодиодный детектор обычно представляет собой полупроводник, работающий на принципе фотоэлектрического эффекта и имеет эффективную длинноволновую отсечку, отнесенную к ширине запрещенной энергетической зоны. Фотодиоды более чувствительны и имеют меньшую постоянную времени, но ограниченный волновой диапазон. Детекторные элементы обоих типов часто группируют в массивы, и каждый логический элемент в массиве называется пикселем. Пиксель может состоять из одного или из нескольких детекторных элементов. Пиксель с множественными детекторными элементами, как правило, перед каждым детекторным элементом имеет оптический фильтр, чтобы выбрать различные длины волн. Примером является используемый в цветных фотокамерах RGB массив Байера. В коммерческой продаже имеется широкий диапазон волновых фильтров, а также устройств, содержащих до восьми волновых фильтров. Для формирования изображения образца на массиве пикселей используются передающая оптика, расположенная между образцом и пиксельным массивом. Требуемое увеличение оптической системы представляет собой отношение между размером пикселя и х/2. На практике малая область поверхности каждого образца составляет примерно ½ квадратного мм. Передающая оптика может использовать преломляющую оптику (линзы), отражательную оптику (зеркала) или дифракционную оптику (линзы Френеля). Отражательная оптика является ахроматической. Необходимо быть внимательным при выборе преломляющей системы, которая скорректирована на отсутствие хроматической аберрации в представляющем интерес волновом диапазоне. Дифракционная система одновременно может и фокусировать, и действовать в качестве волнового фильтра. Вместо нее, как это известно специалистам в данной области техники, могут быть использованы другие устройства. Для изоляции и выделения волн конкретной длины, а обычно диапазона длин волн, может потребоваться "селектор" длины волны, которым может быть призма, дифракционная решетка, или полосовой фильтр. Когда в качестве селектора длин волн используется спектрометр с преобразованием Фурье, он обычно имеет интегральный оптический детектор, как правило, фотодиод, болометр или массив детекторов либо полоску сканирования в фокальной плоскости. Кроме того, большинство Фурье спектрометров имеют также подключение вспомогательного детектора, причем, так, чтобы детектор мог быть расположен снаружи спектрометра.
При калибровке каждый пиксель освещают стандартным источником света для каждой длины волны, после чего для уравнивания ответных сигналов для каждого пикселя вычисляют свой масштабный коэффициент. Этот масштабный коэффициент учитывает геометрические изменения физического размера пиксельных элементов, а также изменения спектрального "отклика" каждого элемента пикселя. Следует заметить, что спектральный "отклик" и чувствительность пикселя являются температурно-зависимыми, и хорошо построенная система в непосредственной близости от пиксельного элемента (элементов) будет содержать датчик температуры, для того чтобы либо обеспечивать обратную связь для контроллера температуры, либо корректировать масштабный коэффициент при изменениях температуры. Обычно детекторы с криогенным охлаждением являются более чувствительными. Детекторы и массивы детекторов, оснащенные охладителями Пельтье, являются коммерчески доступными. Для стробируемой системы калибровка является более простой, поскольку для каждой длины волны используются одни и те же физические детекторные элементы. Для каждой длины волны посредством спектральной кривой отклика детекторных элементов определяются поправки масштабного коэффициента, которые в первом приближении является одинаковыми для всех элементов в массиве. Массив пикселей может представлять собой одну поперечную решетку, если световой излучатель является стробируемым. Его более легко стробировать из-за естественных изменений чувствительности фотодиодов или пикселей и, таким образом, - легче калибровать для получения более достоверной средней амплитуды. Когда используется линейное сканирование, которая по существу является одномерной, то для проверки на ошибки и для получения более достоверной средней амплитуды могут использоваться три ряда пикселей размером 3×1024. Если используется установленная в фокальной плоскости двумерная пиксельная решетка, как правило, размером 640×480 или 1024×1024, то в соответствии с требуемыми длинами волн используются выбранные ряды пикселей. И снова, для каждого требуемого волнового диапазона используется более одного ряда пикселей.
В одном варианте осуществления освещение обеспечивается широкополосным источником белого света, и свет, диффузно отраженный от образца, посредством дифракционной решетки или призмы разлагается по длинам волн и помещается на решетку фокальной плоскости пикселей, каждый из которых регистрирует диапазон длины волны.
В другом варианте осуществления используется источник света с двумя или более типами светодиодов, и свет, диффузно отраженный от образца, разлагается по длинам волн и помещается на решетку фокальной плоскости.
В другом варианте осуществления посредством светодиодного источника света в сочетании с одним или более полосовыми фильтрами обеспечено квазимонохромное освещение (которое может быть и лазерным, но обычно им не является), и полученное в результате комбинационное рассеяние разложено по длинам волн и помещено на решетку фокальной плоскости пикселей. Следует заметить, что для рамановских измерений предпочтительный источник света является неполяризованным, поскольку интенсивность комбинационного рассеяния зависит от поляризации. Обычно светодиодный источник света этому требованию удовлетворяет. Если используется лазер, то для усреднения поляризации может потребоваться скремблер. Светодиоды имеют спектральную характеристику FWHM (полуширина на полувысоте) от 25 до 40 нм, а требуемая ширина FWHM составляет около 0,2 нм или менее. Подходящий фильтр с полосой пропускания 0,15 нм может быть получен от компании Andover Corporation, Salem NH. Центральная длина волны пропускания интерференционного фильтра может быть настроена посредством разворота фильтра, и этот принцип может быть использован для получения фильтра с узкой полосой пропускания из последовательно расположенных двух или более фильтров с более широкими полосами пропускания (и менее дорогими).
В другом варианте осуществления квазимонохромное освещение обеспечивает лазер, а комбинационное рассеяние разложено по длинам волн и помещено на решетку фокальной плоскости, при этом лазер обеспечивает более высокое спектральное разрешение.
В другом варианте осуществления освещение обеспечено двумя или более наборами светодиодов, которые стробируют, и диффузно отраженный (без комбинационного рассеяния) образцом свет собирается в зависимости от положения посредством детектора с линейным сканированием, который измеряет обе длины волны, при этом одномоментно измеряется только одна длина волны.
В еще одном варианте осуществления для приема излучения ближней инфракрасной области спектра в диапазоне длин волн от 900 до 2600 нм используются фотодиоды/пиксели на основе InGaAs. Попеременно может быть использован массив микроболометров. Как хорошо известно специалистам в данной области техники, в этом диапазоне существует несколько подходящих инфракрасных излучателей. Излучение ближней инфракрасной области теоретически имеет бóльшую проникающую способность, но меньшую чувствительность.
Варианты осуществления, которые используют квазимонохроматическое излучение для возбуждения спектра комбинационного рассеяния, дают более независимые точки данных по сравнению с описанными здесь другими методами, то есть более подробные спектры, и, следовательно, этот метод имеет бóльшую диагностическую ценность. В качестве иллюстративного примера, кости можно отличать от мякоти мышц посредством сильного комбинационного рассеяния с волновым числом около 960 см-1 по симметричному расширению и по более слабому набору полос вблизи волнового числа около 1050 см-1 при асимметричном расширении РО+ в гпдроксиапатите. Липиды могут быть определены по симметричным и асимметричным расширениям полос поглощения связи С-Н в диапазоне между 2850 см-1 и 3050 см-1. Белки дают четкий спектр комбинационного рассеяния, который включает в себя информацию о вторичной структуре белка. Наиболее важным признаком белка является полоса поглощения амида-I аминокислотных остатков в пептидах в области около 1650 см-1. Для этих измерений длина волны возбуждения должна быть выбрана в виде самой короткой длиной волны, которая не вызывает значительного роста на фоне флуоресцентного фона. Интенсивность комбинационного рассеяния пропорциональна четвертой степени частоты падающего излучения. Флуоресценции можно избежать посредством использования в качестве падающего света ближнего инфракрасного излучения, - за счет более низких уровней сигнала. Подходящей длиной волны является 633 нм, что может быть обеспечено либо светодиодом, либо гелий-неоновым лазером, что позволяет избегать флуоресценции. Для сбора рассеянного от образца излучения и передачи упомянутого излучения на селектор длин волн, как правило, используется линзовая система. Селектор длин волн должен предотвращать достижение детекторного элемента (элементов) излучением с длиной волны падающего излучения или около нее, поскольку мощность в длине волны падающего излучения, обычно, в миллион раз больше, чем мощность излучение на измеряемых длинах волн. Длина волны падающего излучения может быть отрезана интерференционным фильтром или системой двойной (или тройной) дифракционной решетки. Оба варианта являются коммерчески доступными от многих поставщиков, и существует целый ряд коммерчески доступных лазерных светодиодов, которые имеют длины волн в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне спектра, пригодные для комбинационного возбуждения, включая длины волн в 488, 515, 532, 594, 635, 650, 660, 610, 785, 808, 830, 850, 980 и 1064 нм. На практике рабочие длины волн могут отличаться от номинальных длин волн на величину около 5 нм из-за изменения рабочих условий. Детектор выбирают такой, чтобы он обладал чувствительностью в диапазоне длины волны фотона комбинационного рассеяния. Наиболее предпочтительной детекторной технологией является решетка лавинных фотодиодов, поскольку их чувствительность лежит в диапазоне от фемтоваттных до пиковаттных мощностей, что благоприятно отличается от сигнала комбинационного рассеяния в нановаттном диапазоне. Если длина волны возбуждения составляет менее 600 нм, будет также работать и фотоэлектронный умножитель. Будет также работать и ПЗС-технология, но из-за более низкой чувствительности при этом требуются бóльшие интервалы получения выборки. Хрящ, такой как мускульный, состоит из последовательности аминокислот, но имеет нетипичное распределение аминокислот. В хряще приблизительно 1/3 аминокислотных остатков представляет собой пролин. Чувствительный к пролину спектр резонансного комбинационного рассеяния может быть избирательно возбужден с излучением на длинах волн между 200 нм и 220 нм. При УФ возбуждении проблемой является флуоресценция. Если флуоресценция является неустранимой, то можно принимать спектр комбинационного рассеяния от импульсного источника света в комбинации с детекцией при использовании временнóго стробирования для того чтобы осечь флуоресценцию, которая имеет бóльшую временнỳю задержку, чем сигнал комбинационного рассеяния, как правило, - около 200 нс. После приема света комбинационного рассеяния детектор выключают, чтобы дать пройти флуоресценции, а затем он включается снова для следующего приема света комбинационного рассеяния. Выходной свет проходит через устройство, - как правило, дифракционную решетку (теоретически, может быть использована призма), - и его интенсивность измеряется на пиксельной решетке; в качестве альтернативы может быть использован Фурье спектрометр, который может быть объединен с детектором линейного сканирования или решеткой фокальной плоскости.
Для того чтобы определить наиболее эффективные длины волн, проводились эксперименты с куриными образцами в диапазоне от 400 до 800 нм с шириной дискретной полосы в 10 нм, и в каждой полосе измерялась отраженная амплитуда. Амплитуда измерялась относительно стандартного отклонения. Образцы аппроксимировались матрицей 700 на 700 пикселей, хотя камера имела 1024 на 1024 пикселей. Идентифицировались области хрящевой, костной ткани, кожи, жира и мышц, при этом использовались маски, закрывающие только однозначно определенные поверхности, для того чтобы обеспечить амплитуды отраженного света для пикселей внутри маски для поверхности каждого типа, которые насчитывали от по меньшей мере тысяч пикселей вплоть до двадцати тысяч, чтобы обеспечить надежные средние амплитуды и стандартные отклонения. Наиболее эффективными были признаны диапазоны от 540 до 570 нм, от 620 до 640 нм и от 720 до 760 нм. Все три диапазона являются необходимыми, каждый со значительным вкладом в собственные векторы, что объясняет изменение в образце. Как отмечено ниже, собственные векторы получены достаточными для того, чтобы идентифицировать характер поверхности.
Для вариантов осуществления, которые используют отраженный свет, приводится иллюстративный пример, описывающий приложение настоящего изобретения к задаче обнаружения дефектов в грудках птицы. В одном варианте осуществления использовались фотодиоды на основе кремния. Спектральные отклики куриного ребра и куриной грудной мышцы в области около 630 нм являются статистически неотличимыми, и это свойство делает длину волны 630 нм хорошей нормирующей отсчетной точкой. В спектральной области вблизи 720 нм средства разделения между собой куриных ребер и куриных грудок отделены одно от другого суммой их стандартных отклонений. Следовательно, измерения на длине волны 630 нм и на длине волны 720 нм достаточны для того, чтобы различать между собой куриные ребра и мышцы куриной грудки. Хрящ является более отражающим, чем кости. На 630 нм и 720 нм это отношение составляет около 1,1, тогда как на длине волны 570 нм это отношение равно около 1,8. Следовательно, относительно опорного измерения на 630 нм на длине волны 570 нм хрящ характеризуется более высокой отражательной способностью и подобной же отражательной способностью на 720 нм10). На длине волны 570 нм, куриный жир является почти в 3,4 раза более отражающим, чем мышцы относительно опорного измерения на 630 нм. Кожа по спектральной отражательной способности приближается к жиру. На длине волны 720 нм жир является менее отражающим, чем мышцы (0,84) по отношению к опорной величине на 630 нм. Экспериментально было определено, что эти длины волн являются эффективными и образуют достаточный базисный набор для мультивариантного анализа. Эти три амплитуды определены для каждого пикселя. На практике эти три амплитуды для каждого пикселя подвергаются мультивариантному анализу, чтобы получить их проекции на собственные векторы в n-мерном пространстве, которые затем используются для определения природы взятой за образец площади поверхности.
В то время как излучение длин волн 570, 630 и 720 нм, предпочтительно стробируется, это делать не нужно. Светодиоды разогреваются быстро, - порядка микросекунд, но их выключение является медленным, - порядка 300 микросекунд. Следовательно, между временем выключения светодиода и началом следующего периода интегрирования требуется задержка в около 300 микросекунд. Стробирование обычно требует, чтобы каждый светодиод или группа светодиодов одной и той же длины волны имела свой преобразователь мощности, управляемый переключающей схемой, такой как мостовая схема управления в комбинации с ограничителем тока, цепью возбуждения светодиодов или подходящим устройством управления. Подходящим устройством управления является модуль BuckPuck (от LEDSupply, Randolph, VT).
Не так давно конвейерные ленты, переносящие образцы мяса, увеличили скорость до примерно 15.000 образцов в час или около четырех в секунду в соответствии со скоростью линии 1.600 мм/с. Для того чтобы сделать 3 измерения на длине перемещения в 0,5 мм, требуемая частота дискретизации составляет 9,6 кГц для линейной решетки, что является проблематичным, учитывая вышеупомянутое время выключения светодиода. Наши эксперименты были проведены на конвейерной линии, идущей со скоростью 800 мм/с, так что требуемая частота дискретизации для линейной решетки равна 4,8 кГц. Вместо этого может быть использована двухмерная решетка фокальной плоскости, предназначенная для того, чтобы записывать множественные изображения одной и той же области образца в разные моменты времени. Все, что для этого требуется, - это чтобы образец за время интегрирования (в нашем случае - 0,625 мс) переместился менее чем на 0,5 мм. Таким образом для каждой длины волны получается последовательность перекрывающихся двухмерных изображений. Эти изображения посредством относительного смещения между изображениями необходимо сдвигать, таким образом, чтобы для каждого образца на каждой длине волны получить одно двухмерное изображение. Это может быть сделано двумя способами. Время интегрирования устанавливается в соответствии с требуемым пространственным разрешением Найквиста, как описано ранее. Измерения на всех длинах волн можно осуществлять последовательно одним детектором решетки фокальной плоскости. Время интегрирования, которое представляет собой время, в течение которого детектор включен для приема фотонов и суммирования их энергий, обычно составляет приблизительно от 1/4 до 3/4 миллисекунды. Фокальная плоскость представляет собой, например, 1360 поперечных пикселей на 1024 пикселей в длину, например, в качестве кадра используется площадь в около 640 поперечных пикселей на 240 пикселей в длину, являясь по существу одним изображением. Эти кадры "делаются" в разное время, так как есть три отдельные длины волны. Период между кадрами, обычно, больше, чем время интегрирования, из-за времени, необходимого для передачи данных датчика на процессор обработки данных. В течение временнóго интервала между кадрами образец будет перемещен на расстояние X мм, предпочтительно, соответствующее 2X пикселям. Величина X и смещение пикселя вычисляются, исходя из скорости перемещения образца. Временнóй интервал обычно составляет 21/2 миллисекунд. Когда образец проходит под камерой, на каждой длине волны делается серия кадров, при этом один цикл длится 71/2 миллисекунд, что на практике соответствует приблизительно 12 пикселям. Амплитуды конкретного поперечного ряда пикселей одного кадра сравнивается с рядами 11, 12 или 13 в следующем кадре той же длины волны; в общем случае один из них идентифицируется как тот же самый, то есть, кажется идентичным. Если используется образец, то производится вычисление скалярного произведения области первого изображения и следующего изображения (с диапазоном смещений) и нормирование по значению каждого вектора данных. При этом используется смещение, которое дает значение, наиболее близкое к 1.000. Кадры или, скорее, амплитуды пикселей, соответствующие общей малой области образца после соответствующих смещений суммируются для получения более длительного эффективного интегрирования. В то время как в приведенном примере может быть использовано до 20 кадров, этот общий метод может быть распространен на произвольное количество кадров посредством использования множественных решеток фокальной плоскости с полями зрения, смещенными на известные величины смещений. Суммарные амплитуды возрастают с увеличением количества кадров, а шум увеличивается как квадратный корень из числа кадров, что дает общее улучшение отношения сигнал-шум, пропорциональное квадратному корню из количества просуммированных кадров. Этот метод увеличения сигнала в частности полезен для измерений комбинационного рассеяния с по своей сути слабыми сигналами. Исходные амплитуды пикселей на каждой длине волны нормируются с помощью масштабного коэффициента, для того чтобы привести ответный сигнал к белому эталону. Эти амплитуды дают трехмерный вектор, который используется для получения характеристики природы поверхности образца.
В ткань транспортера образцов (ремень конвейера) могут быть включены кодирующие метки с целью вычисления смещения пикселей. Эти метки представляют собой расположенные на одинаковом расстоянии отличимые знаки, которые могут быть использованы для того, чтобы совмещать между собой изображения каждого кадра, эти знаки маркировка будут иметь одно то же позиционное отношение к каждому образцу, которое затем может быть идентифицировано. Значения пикселей одной и той же области образца для каждой длины волны суммируются. Кроме того, используя отдельные детекторы, с помощью одного или более разделителя луча можно одновременно измерять значения по всем длинам волн. Поскольку используются три ряда содержащих пиксели фокальных плоскостей, - каждый для отдельной длины волны, - то нормирование является более сложной, поскольку она должна учитывать все пиксели по всем трем длинам волн. В этом случае период между измерениями является уменьшенным, но необходимо предпринять меры к тому, чтобы выставить детекторы относительно общего поля зрения. В любом случае можно записать множественные изображения области каждого образца, увеличивая эффективное время интегрирования и улучшая результирующее отношение сигнал-шум. В качестве иллюстративного примера, - может быть использована камера, имеющая решетку фокальной плоскости 1280×1024 пикселей, а образец перемещается в направлении Y. Образец за период между измерениями на той же длине волны перемещает 256 пикселей. В этом примере каждая физическая область измеряется в 4 раза. Время обработки данных является функцией числа байтов и скорости работы процессора.
Оптическая система, предпочтительно, заключена в камеру, экранированную от окружающего света, включая воздействие 60 герцового флуоресцентного освещения. Влияние окружающего света может быть исключено модуляцией амплитуды освещения и пропусканием модулированного сигнала через синхронный усилитель, связанный с выходами детектора.
АКУСТИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯ
Изобретение дополнительно включает в себя набор ультразвуковых преобразователей, выполненных с возможностью перекрытия ширины транспортирующего устройства образца таким образом, чтобы могла бы быть просканирована каждая область зоны образца. Стенки области образцов покрыты материалом, построенным таким образом, чтобы поглощать и демпфировать ультразвуковые колебания. Например, этот набор может иметь в поперечном направлении приблизительно 210 мм, чтобы соответствовать ширине конвейерной системы, используемой в оптическом примере. Возможны другие размеры, и они должны быть выбраны таким образом, чтобы приблизительно соответствовали размеру конкретной конвейерной системы. Предусмотрено три варианта. Первый связывает акустические колебания с образцом посредством водной среды. В этом случае предпочтительной является геометрия обратных отражений. Во втором варианте образцы расположены на одной стороне конвейерной ленты, а по меньшей мере один преобразователь, связанный с ними через жидкость, находится на противоположной стороне конвейерной ленты. Звуковой сигнал передается через конвейерную ленту, через образец и проходит через воздушный зазор, прежде чем будет воспринят по меньшей мере одним преобразователем. Положения передатчика и приемника могут быть взаимозаменяемыми. В третьем варианте акустические колебания передаются на образец через ролик. В этом случае на ролике установлены один или несколько преобразователей. Преобразователь или преобразователи может (могут) вращаться вместе с роликом, но более предпочтительными являются неподвижно расположенные около центра и связанные с движущейся поверхностью ролика через жидкость.
В одном варианте осуществления используется линейка преобразователей, предпочтительно, диаметром в 6 мм, обычно имеющая около 32 преобразователей, которых достаточно для того, чтобы перекрыть обычную куриную грудку. 6 миллиметровый преобразователь является достаточно большим, чтобы создать хорошо сфокусированную ультразвуковую волну, однако он слишком мал, чтобы обеспечивать обратный сигнал от небольших дефектов величиной до 0,3 мм в пределах обнаружения. Отношение сигнал-шум для таких размеров рассчитывается теоретически. Преобразователи могут иметь резонансную частоту в между 1 МГц до 20 МГц, в водной среде наиболее предпочтительно, - 5 МГц. В воздухе подходящая частота составляет 200 кГц, Более высокая частота дает лучшее разрешение, но меньшую глубину проникновения. Ультразвуковая частота выбирается таким образом, чтобы длина ультразвуковой волны была меньше, чем минимальный размер х дефекта, а наиболее предпочтительно, меньше, чем x/2. В этом пределе структуры с размерами х и более порождают акустическое поле диполя, которое можно наблюдать в геометрии обратного рассеяния. Отраженный звуковой сигнал имеет ряд лепестков, которые в зависимости от ситуации изменяются, но при этом всегда присутствуют лепестки как переднего, так и обратного рассеяния. В настоящем изобретении используется "геометрия обратного рассеяния", а не "геометрия прямого рассеяния", поскольку в этом случае слабый рассеянный сигнал не взаимодействует с сильной падающей волной, как это имеет место в геометрии прямого рассеяния. Стоит отметить, что геометрия конкретного дефекта, когда дефект имеет примерно такой же размер, что и ультразвуковая волна, может порождать отраженные волны, которые сильно зависят от угла рассеяния, с сильными сигналами на некоторых углах и с полным отсутствием сигнала на других углах. В этих случаях геометрия обратного рассеяния не дает максимально возможного сигнала, но она дает устойчивый сигнал, который является более предпочтительным, чем возможность пропустить сигнал. Геометрия обратного рассеяния позволяет использовать один и тот же преобразователь для того чтобы и передавать, и принимать ультразвуковые волны, при условии, что колебание, обусловленное генерацией исходящего импульса, до прихода рассеянных волн гасится до пренебрежительно малых уровней. В альтернативном варианте осуществления в непосредственной угловой близости от первого набора преобразователей может быть расположен отдельный набор преобразователей, будучи акустически изолированным, чтобы функционировать в качестве приемников. Детекторы измеряют эффективную акустическую проводимость проверяемого материала, и, таким образом, указывают на его плотность, на его отличия, свидетельствующие о наличии костей, хрящей, жира и мышц. В этом варианте осуществления все преобразователи могут сразу излучать и одновременно - измерять акустический ответный сигнал. Кроме того, они могут также излучать с временнóй задержкой по фазе, что позволяет обозревать образец за микросекунды. Ширина канала образца может быть разделена на N областей. Время, необходимое для опроса каждой области, приблизительно равно времени, необходимому для того, чтобы ультразвуковая волна прошла от преобразователя к нижней части конвейера образцов и обратно. Набор преобразователей или фазированная решетка преобразователей отправляет отдельно в каждую область цепочку сильно сфокусированных акустических волн, последовательно, начиная с области 1 и заканчивая областью N, до тех пор, пока не будет опрошена полная полоса через область образца. Этот процесс повторяется неопределенное время. В течение времени опроса волны обратного рассеяния выполняют этот опрос с удвоенной частотой падающего колебательного сигнала. Например, время, необходимое для прохода с возвратом через 20 мм мягкой ткани для 5 МГц волновой последовательности составляет около 28 микросекунд, следовательно, для характеристики колебательного сигнала обратного рассеяния необходимо около 280 точек данных. В другом варианте осуществления в одно и то же время может быть опрошено более одной области, при условии, что эти области достаточно удалены одна от другой во избежание взаимных помех. В результате наличия разности фаз возникает "деструктивная интерференция", за исключением небольшой области в пределах образца. Таким образом за один раз, по существу, получается один ответ из одной области образца.
В воздушном варианте осуществления все преобразователи могут сразу испускать, а детекторы - измерять акустический ответный сигнал одновременно друг с другом. Они также могут излучать с временнóй задержкой по фазе, что позволяет обозревать образец за микросекунды. Ширина канала образца могут быть разделена на N областей. Время, необходимое для опроса каждой области, приблизительно равно времени, необходимому для того, чтобы ультразвуковая волна прошла от преобразователя к нижней части конвейера образца и обратно. Набор преобразователей или фазированная решетка преобразователей отправляет отдельно в каждую область цепочку сильно сфокусированных акустических волн, - последовательно, начиная с области 1 и заканчивая областью N, до тех пор, пока не будет опрошена полная полоса через область образца. Этот процесс повторяется неопределенное время. Например, в показанном примере время, необходимое для прохода через 20 мм мягкой ткани для 200 КГц волновой последовательности составляет около 14 микросекунд, В другом варианте осуществления в одно и то же время может быть опрошено более одной области, при условии, что эти области достаточно удалены одна от другой во избежание взаимных помех. В результате наличия разности фаз возникает "деструктивная интерференция", за исключением небольшой области в пределах образца. Таким образом, по существу, за один раз получается один ответ из одной области образца. Передатчики могут находиться над, а приемники - под производственной линией, или же передатчики могут находиться под, а приемники - над производственной линией.
В фазированной решетке может использоваться большее количество преобразователей одного и того же физического размера, обычно, - 64 или 128; такая установка аналогична установкам медицинских ультразвуковых приложений и имеет подобное же разрешение и чувствительность.
В другом варианте осуществления, амплитуда, фаза или частота исходящей волновой цепочки могут быть промодулированы для кодирования временнóй информации. Когда решетка преобразователей имеет временнỳю задержку по фазе, каждый преобразователь имеет свой собственный преобразователь мощности, управляемый переключающей схемой, такой как мостовая схема управления или ей подобный логический процессор.
ОБРАБОТКА ДАННЫХ
Сигналы, поступающие от спектральных измерений и ультразвуковых измерений, передаются в аппаратуру обработки данных, которая использует обычные статистические модели, чтобы сделать вывод о наличии или отсутствии дефекта. Поставляемая информация содержит амплитуду на определенных длинах волн от детектора (от детекторов), амплитуды акустических сигналов вместе с временем прохождения.
Амплитуды оптических сигналов, будучи подвергнуты мультивариантному анализу, могут быть использованы в качестве абсолютных величин. Предпочтительно, чтобы "оптические амплитуды" были приведены к центрированным средним значениям и нормированы по среднеквадратичному отклонению. Если величина амплитуды ниже некоего порогового значения (то есть, нет никакой части образца), то она не обрабатывается. Среднее значение амплитуды для данного образца берется по пяти поперечным сканированиям; на практике это число может изменяться в зависимости от детектора. Затем это среднее значение вычитается из амплитуд текущего сканирования, давая центрированные средние амплитуды. После этого вычисляется стандартное отклонение для данного сканирования, а центрированная средняя амплитуда, деленная на стандартное отклонение, дает среднюю центрированную нормированную амплитуду. Средняя центрированная нормированная амплитуда аʹ дается выражением аʹ= (a-m)/s, где а есть измеренная амплитуда, m есть среднее значение, а s есть стандартное отклонение. Краевые амплитуды определяются процессором обработки данных для восьми смежных областей относительно тестируемой области, примыкающим к ней напрямую и по диагонали. В соответствии с теорией они затем сравниваются на наличие градиента от тестируемой центральной амплитуды к периферийным амплитудам смежных областей для обнаружения присутствия края и, следовательно, кости, когда градиент является бóльшим, чем стандартный, определенный шумовым порогом.
В "водяном случае", в то время как на каждой длине волны для каждой области имеется лишь одна "спектральная амплитуда", для каждой области существуют более одной "акустических амплитуд". На практике акустическая амплитуда строится в зависимости от времени прохождения, и независимо от того, какой вариант преобразователя используется, при этом существует пять возможных вариантов. Во-первых, ультразвуковая волна может быть испущена в область без образца, и тогда она просто отражается с затуханием от противоположной поверхности области опроса. Во-вторых, ультразвуковая волна может встретить область образца с квазигомогенным акустическим импедансом. В этом случае от верхней поверхности образца отразится волна обратного рассеяния, будучи слабо рассеянна массой образца, другая волна обратного рассеяния пойдет от нижней поверхности образца, и, наконец, будет иметь место рассеяние от нижней поверхности канала образца. Третий случай является таким же, что и случай 2, за исключением того, что небольшая частица на верхней поверхности с более высоким акустическим импедансом, чем основная масса, увеличивает амплитуду волны, рассеянной от верхней поверхности. Случай 4 является таким же, что и случай 3, за исключением того, что малая частица с высоким импедансом находится на нижней поверхности и увеличивает амплитуду этого отражения. В случаях, 3 и 4 увеличенное рассеяние используется вместе с оптическими данными для того, чтобы определить наличие дефекта. Случай 5 - такой же, что случай 2, за исключением того, что частица с высоким импедансом находится между верхней поверхностью и нижней поверхностью. В этом случае в промежуточный момент времени между приемом сигнала от верхней поверхности и приемом сигнала от нижней сигналов поверхности имеется дополнительный сигнал рассеяния. В случае, не связанном с водой, наличие кости изменяет время прихода передаваемой волны, поскольку скорость звука в кости более высокая.
Для того чтобы сделать заключение о вероятности присутствия фрагмента кости, могут быть использованы любые из алгоритмов мультивариантного анализа, такие как метод главных компонент (РСА), нейронносетевой анализ (NN), линейный дискриминантный анализ (LDA), метод частных наименьших квадратов (PLS) и аналогичные. Для того чтобы сделать заключение о присутствия дефекта на основании оптических измерений, используются общие методы. Во-первых, можно установить вероятность того, что существует дефект в пределах отдельного пикселя, - на основании различий в сигнале, полученном в функции длины волны. Во-вторых, вероятность наличия дефекта в области, соответствующей пикселю, может быть рассчитана сравнением данного пикселя с окружающими пикселями с целью обнаружения краев. Край (края) предполагают наличие кости. Это обнаружение осуществляется посредством прямого вычисления градиента, использования маски Собеля или другого алгоритма обнаружения края, которые сравнивают смежные амплитуды, чтобы выявить скорость изменения (градиент) амплитуды. Больший градиент соответствует более высокой вероятности наличия края и дефекта. На практике восемь соседних амплитуд для каждой длины волны комбинируют с центральной амплитудой, чтобы для каждой длины волны получить "амплитуду вероятности края". Эти амплитуды вероятности края включены в вектор данных, используемый для вычисления собственных векторов с целью калибровки, или проекций собственного вектора для работы. В вектор данных включен ультразвуковой сигнал в функции времени относительно опорной точки. Картина, даваемая содержащейся внутренней костью, является иной, и трудно поддающейся моделированию с использованием прямой физической модели. Статистическая модель на основе всех измерений рассчитывает суммарную вероятность того, что в малом объеме образца существует дефект. Более конкретно, - в общий вектор данных загружаются волновая зависимость, вероятность наличия края и обратный акустический сигнал в функции времени относительно поверхности отражения и вычисляется проекция этого вектора данных на набор ортогональных калибровочных векторов. Предпочтительно, но не обязательно, эти данные являются центрированными средними и нормированными по стандартному отклонению каждого измерения. В иллюстративных целях в качестве общего метода осуществления здесь описан анализ методом главных компонент (РСА). В методе PCA набор опорных векторов представляет собой собственные векторы, каждых из которых описывает Главный Компонент в n-мерном пространстве. Набор собственных векторов и множество собственных значений сгенерированы из опорных набора векторов данных посредством обычных операций мультивариантного анализа. Векторы данных в опорном наборе представляют собой набор образцов с фрагментами костей и набор образцов без костных фрагментов. Количество образцов в каждом наборе выбирается таким образом, чтобы внутри каждой совокупности была хорошо представлена естественная изменчивость. Вычисляется ковариационная матрица и диагонализацией ковариационной матрицы получаются собственные векторы и собственные значения. Если вектор данных имеет размерность m, то будет m собственных векторов и m собственных значений. Если измерение производятся по 3 длинам волн, то получаются 3 амплитуды, плюс 24 края, и m=27, а если сюда включены акустические измерения, то - больше. Все собственные векторы, соответствующие конкретным собственным значениям, являются ортогональными. Возможны вырожденные собственные значения, и в этом случае для представления собственного значения используется любой из 2 или более вырожденных собственных векторов. Отклонение образца, описанное каждым собственным вектором, пропорционально величине относящегося к нему собственного значения. Обычно более 99% отклонений описывается от 2 до 6 самыми большими собственными векторами, которые называются PC1, PC2, PC3 и т.д. в порядке от наибольшего до наименьшего соответствующего собственного значения. Отклонение образца может быть спроецировано в уменьшенное пространство вектора размерности пространства ГК посредством скалярного произведения каждого вектора данных на каждый из от 2-го по 6-й собственных векторов, соответствующих наибольшим собственным значениям. Скалярное произведение дает проекцию исходного вектора данных на каждый основной компонент собственного вектора. Новое векторное пространство является n-мерным (n обычно меньше, чем 6, и чаще всего – около этого 3) и все векторы являются ортгональными. Если исходный вектор данных является центрированным средним и нормированным по стандартному отклонению, то единицы собственных векторов представляют собой стандартные отклонения, и это удобно (но не необходимо) для интерпретации данных в пространстве ГК. Калибровочные векторы, соответствующие коже, костям, мышцам, жиру, хрящам и т.д. концентрируются в различных областях пространства ГК. Смоделировано геометрическое место точек распределения ткани каждого типа вместе с вероятностью увеличения расстояния от геометрического места точек. Когда система представлена с неизвестным, вектор данных проецируется в пространство ГК и для ткани каждого типа сравнивается с моделью для генерирования вероятности для ткани каждого типа. Диагнозом для области образца является тип ткани, имеющий наибольшую вероятность. Векторы данных в калибровочном наборе с костными фрагментами проектируются на другую область пространства Главного Компонента из векторов данных в калибровочном наборе без костных фрагментов. Хотя замечены некоторые изменения векторов данных, на практике они лишь с небольшой неопределенностью находятся в рамках совершенно различных групп. Имеются графики главных компонентов, но для их ясной интерпретации требуются различные цвета.
Для того чтобы производить калибровку собственных векторов, используются стандартные образцы костей, хрящей, жира, мяса и кожи. Вообще говоря, загрязнители не соответствуют никакому калибровочному набору, и отделяются. Чтобы вычислить вероятность того, что в каждом небольшом участке пространства Главного Компонента присутствует фрагмент кости, используются стандартные байесовские статистические методы. Проекция произвольного вектора данных в пространство главного компонента определяет вероятность того, что вектор данных представляет собой дефект в виде костного фрагмента. Если вычисленная вероятность превышает пороговое значение, то логической системой вырабатывается сигнал, который может быть использован для удаления дефектного образца из технологического потока. Как вариант, дефектный образец может быть повторно обработан на линии обрезки, а затем проверен повторно. Использование других длин волн и алгоритмов могло бы дать тот же самый конечный результат.
Преимущество данной системы состоит в том, что она обнаруживает, как поверхностные, так и внутренние кости в куриной грудке. Хотя поверхность пищевого образца в большом масштабе может быть довольно неправильной, в масштабе нескольких миллиметров поверхность обычно не сильно изменяется, так что освещение и средний угол отражения остаются почти постоянными. При этом приближении изменения градиента отраженной интенсивности, превышающее пороговое значение, свидетельствуют об изменении в составе и могут быть использованы для обнаружения краев области. Обнаружение края хорошо известно, и на рынке имеются соответствующие готовые программные средства обработки. После того, как край обнаружен, алгоритм выполняет поиск других близлежащих краев и вычисляет вероятность наличия дефекта на основании величины градиента, длины краев, а также взаимной геометрии всех краев в пределах анализируемой области. В качестве иллюстративного примера, - кости часто имеют края, которые почти параллельны между собой с характерным расстоянием между краями. Обнаружение в куриной мякоти параллельных краев длиной в несколько миллиметров, отстоящих приблизительно на 2 мм друг от друга, заставит алгоритм сгенерировать высокую вероятность наличия куриного ребра.
Подлежащие инспекции продукты могут находиться в воздухе. В этом примере оптику от области образца отделяет одноразовая прозрачная пленка. Эта пленка может медленно прокручиваться между двумя роликами со скоростью, которая сохраняет неискаженным поле обзора между образцом и детектором. Следует понимать, что оптическое проверочное устройство можно расположить в направлении каждой поверхности образца. В предпочтительном варианте осуществления один набор оптических детекторов направлен к верхней поверхности образца, а второй набор оптических детекторов направлен в сторону нижней поверхности. Образец, предпочтительно, погружен в прозрачный, жидкий раствор, который минимизирует или исключает зеркальное отражение в процессе оптического сканирования, а кроме того, вводит акустические волны в образец более эффективно, чем воздушная прослойка. Прозрачным жидким раствором в первую очередь может быть вода. В этом варианте осуществления оптику от образца отделяет погруженное в воду чистое окно. Это окно, предпочтительно, выполнено в углублении для предотвращения истирания, и подлежит периодической чистке для предотвращения нароста биопленки.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Фигура 1 показывает схематичный вид сбоку первого способа в соответствии с настоящим изобретением.
Фигура 1А показывает схематичный вид сбоку второго способа в соответствии с настоящим изобретением, аналогичного способу по фиг. 1.
Фигура 1В показывает схематичный вид сбоку третьего способа в соответствии с настоящим изобретением, аналогичного способу по фиг. 1.
Фигура 1С показывает схематичный вид сбоку четвертого способа в соответствии с настоящим изобретением, аналогичного способу по фиг. 1.
Фигура 2 показывает схематичный вид сбоку следующего способа в соответствии с настоящим изобретением.
Фигура 3 показывает схематичный вид сбоку другого варианта осуществления устройства.
Фигура 3А показывает схематичный вид сбоку еще одного варианта осуществления устройства.
Фигура 4 показывает график зависимости амплитуды, измеренной как амплитуда/стандартное отклонение во времени в миллисекундах.
Фигура 5 показывает график зависимости коэффициента отражения, измеренного в зависимости от длины волны.
Фигура 6 показывает график спектрального разделения, измеренного в зависимости от длины волны.
ОПИСАНИЕ ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНОГО ВАРИАНТА ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ
На фиг. 1 показана аппаратура 10, в которой образец 20 мяса переносится на конвейерной ленте 28, верхняя несущая ветвь которой проходит по металлической пластине 22. Акустический преобразователь 26, управляемый блоком 32 электронного управления, жестко прикреплен к металлической пластине 22 и акустически связан со смазкой (не показано). Металлическая пластина 22 акустически в связана с конвейерной лентой 28 посредством тонкого слоя водного раствора (не показан). Конвейерная лента 28 посредством нанесенного на ленту тонкого слоя водного раствора (не показан) акустически связана с образцом 20 мяса. В пластине 24 выполнено отверстие 24А, которое обеспечивает передачу сигналов, испущенных преобразователем 26 и прошедших через образец 20 к акустическому преобразователю 30. Пластина 24 препятствует попаданию на преобразователь 30 непрямых акустических возмущений (эхо). Сигналы, принимаемые преобразователем 30, передаются на блок 32 электронного управления и усиливаются им. Систему 10 заключает в себя корпус 48, который предотвращает попадание в аппаратуру 10 внешнего света.
Освещение образца 20 на конвейере 28 осуществляется светодиодами 52, 54 и 56. Светодиод 52 излучает на 570 нм, светодиод 54 излучает на 630 нм, а светодиод 56 излучает на 720 нм. Перед светодиодами расположен диффузор 58, который обеспечивает равномерное освещение. Светодиоды 52, 54 и 56 являются стробируемыми, при этом отраженные изображения на каждой длине волны воспринимаются посредством камеры 50 и передаются на блок 32 электронного управления. Акустические и оптические сигналы комбинируются в вектор данных и блоком 32 электронного управления анализируются на присутствие фрагмента кости.
На фиг. 1А показана аппаратура, аналогичная аппаратуре по фиг. 1. В этом варианте осуществления отверстие 24 является прозрачным для ближнего инфракрасного излучения, и широкополосный источник 62 ближнего инфракрасного излучения освещает образец 20 мяса. Спектральная камера 50А формирует изображение отраженного ближнего инфракрасного излучения в первой плоскости, содержащей щель (не показана), предназначенную для того, чтобы выбрать область образца шириной приблизительно в 0,5 мм. Проходящее через эту щель ближнее инфракрасное излучение коллимируется посредством дифракционной решетки или призмы (не показаны) разлагается и проецируется на матрицу микроболометров из InGaAs. Спектральная информация передается на блок 32 электронного управления. Акустические и оптические сигналы комбинируются в вектор данных и блоком 32 электронного управления анализируются на наличие фрагмента кости.
На фигуре 1В показан другой подобный же вариант осуществления, в котором образец 20 мяса переносится на конвейерной ленте 28, поддерживаемой металлической пластиной 22. В этом варианте осуществления на подвесной системе (не показана) установлен валик 66, который удерживает внешнюю цилиндрическую поверхность 66а валика в контакте с образцом 20 мяса и оказывает на него давление. Валик 66 заполнен жидкостью 68, которая обеспечивает акустическое и оптическое сопряжение между валиком 66 и преобразователем 26A внутри валика 66. Кроме того, в валике 66 расположены источник 52A света, светоделитель 34 и камера 50B, таким образом, что освещение от источника 52А направляется через светоделитель 34 и через прозрачную стенку 66А, а с отраженный свет проходит по тому же пути к светоделителю 34, который наклонен под углом, чтобы направлять отраженный свет на камеру 50B. Акустические и оптические сигналы комбинируются в вектор данных и блоком 32 электронного управления анализируются на наличие фрагмента кости.
На фиг. 1С на виде в поперечном сечении показан еще один подобный же вариант осуществления, в котором образец 20 мяса лежит на конвейерной ленте 28. Металлическая пластина 22 имеет загнутые вверх края, чтобы удерживать водный раствор 22С. На этой металлической пластине 22 установлена матрица 30А преобразователей.
На рисунке 2 показан еще один подобный вариант, в котором устройство 10 обнаружения имеет корпус 48, камеру 50, светодиоды 52, 54 и 56. Светодиод 52 излучает на 570 нм, возможный светодиод 54 излучает на 630 нм, а светодиод 56 излучает на 720 нм. Светодиоды имеют ассоциированный с ними диффузор 58, расположенный над крышкой 64. Устройства 66 и 68 продувки воздуха удаляют нагретый воздух изнутри корпуса 48 устройства 10. Внизу устройства 10 в пространстве 20S образца находится конвейерная лента 70, датчики 72 и 74 управления движением и заслонка 76 "годен-не годен". Кроме того, показан образец 20 цыпленка.
В некоторых случаях используются только светодиоды с длинами волн 570 и 720 нм. Эта система генерирует "отраженную амплитуду" с очень сильной отражательной способности для костей, хрящей, жира, кожи, мяса/мышц и мембраны. Погружение устраняет зеркальное отражение. Было проведено несколько "прогонов" образцов, чтобы настроить эффективное отражение. Наличие третьего, опционного, светодиода с излучением на 630 нм может обеспечить повышенное обнаружение. Визуальное сравнение образцов с полученными на компьютере результатами на установке с двумя светодиодами не было столь удовлетворительным, как по сравнению с полученными на компьютере результатами на установке с тремя светодиодами. Лучшие результаты дает нормирование с использованием 630 нм-го светодиода.
На фиг. 3 показан другой вариант осуществления устройства 10, в котором свет обеспечивает лазер 90 через генератор 92 линейного сканирования, который преобразует круговой лазерный пучок в поперечный линейный пучок или в набор поперечных линейных пучков. Управляющее зеркало 94 отклоняет луч на светоделитель 100, который отправляет луч через окно 98 к образцу 20 цыпленка, погруженному в воду или в водяную текучую субстанцию 96. Окно 98 во избежание пузырьков погружено ниже уровня водяной текучей субстанции 96. Отраженный свет комбинационного рассеяния проходит назад через окно 98, светоделитель 100 и фильтр 102 в Фурье спектрометр 104 для амплитудных измерений. Фильтр 102 выбирается таким, чтобы отсечь свет на длине волны лазера 90. Акустический преобразователь 106 и испускает, и принимает ультразвук.
На фигуре 3А показан другой вариант осуществления устройства 10, аналогичного тому, что показан на фиг. 3, при этом образец 20 цыпленка погружен в водяную текучую субстанцию 96. Образец освещается через окно 98 последовательно светодиодом 52 (570 нм), светодиодом 54 (630 нм) и светодиодом 56 (720 нм). Равномерность падающего света повышена посредством диффузора 58, а затем он пропущен через окно 98. Отраженный свет проходит назад через окно 98 и воспроизводится камерой 104 в виде изображения для выполнения амплитудных измерений. Акустический преобразователь 106 и испускает, и принимает ультразвук.
На рис. 4 показан график амплитуды, измеренной в стандартных отклонениях во времени в миллисекундах. Сильный ответный сигнал длительностью около 50 микросекунд указывает присутствие кости.
На рис. 5 в диапазоне от 420 до 720 нм приведены усредненные спектры отражения для областей куриной грудки, идентифицированных как кость, мышца, мембрана, жир и хрящ. Показанные спектры были получены путем усреднения по пикселям ткани одного и того же типа и деления среднего значения на каждой длине волны на среднее значение на длине волны 630 нм. Нормирование компенсирует изменения, вызванные нерегулярной поверхностью куриной грудки. Каждый тип ткани имеет отчетливый средний спектр.
На рис. 6 спектральное отличие между костью и мышцами показано нормированным относительно суммы стандартных отклонений в диапазоне от 420 до 720 нм. Этот график показывает относительную диагностическую ценность каждой длины волны для различения мышечной и костной ткани. Большее отношение в абсолютной величине указывает на более высокую вероятность правильного различения мышцы и кости на уровне отдельного пикселя. Небольшое стандартное отклонение (низкая изменяемость) для ткани какого-то типа в совокупности пикселей на конкретной длине волны увеличивает полезность этой длины волны для диагностических целей. Обратите внимание на то, что минимум в области 630 нм, где мышцы и кости являются статистически неразличимыми, является полезной опорной точкой для проведения нормировки.

Claims (28)

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 множества отличимых длин волн, 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. 2, в котором указанная 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 указанная одна ультрафиолетовая длина волны находится в диапазоне длин волн от 200 до 220 нм
5. Способ по п. 2, в котором указанная 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 п. 1, в котором указанная 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 указанная 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 указанная 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 пикселей в фокальной плоскости.
13. Способ по п. 9, 10 или 11, в котором этапы измерения амплитуд каждой отдельной длины волны осуществляются посредством двух отдельных решеток пикселей в фокальной плоскости, причем каждая решетка пикселей в 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 коже, 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 волн и по упомянутым градиентам и амплитудам генерирует n-мерные векторы данных и 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 с по меньшей мере одной частотой 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 преобразователь мощности, управляемый переключающей схемой в комбинации с логическим процессором, при этом каждый тип светодиода одной и той же длины волны по отдельности стробируется.
RU2017105393A 2014-07-21 2015-07-21 Способ и устройство для сканирования костей в мясе RU2705389C2 (ru)

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 RU2017105393A (ru) 2018-08-22
RU2017105393A3 RU2017105393A3 (ru) 2019-02-18
RU2705389C2 true 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)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2788827C1 (ru) * 2022-06-29 2023-01-24 Автономная некоммерческая организация высшего образования "Университет Иннополис" Контрольно-измерительная установка

Families Citing this family (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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
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
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
CN109983337A (zh) 2016-11-14 2019-07-05 马瑞奥冰岛有限责任公司 用于加工肉块的系统和方法
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
CN108369190B (zh) * 2017-06-23 2021-03-16 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
CA3108903A1 (en) * 2018-08-07 2020-02-13 Britescan, Llc Portable scanning device for ascertaining attributes of sample materials
WO2020036620A1 (en) * 2018-08-16 2020-02-20 Thai Union Group Public Company Limited Multi-view imaging system and methods for non-invasive inspection in food processing
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
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
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
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

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1991011136A1 (en) * 1990-02-02 1991-08-08 Boston Advanced Technologies, Inc. Systems for material analysis based on reflectance ratio detection
US6992771B2 (en) * 2001-11-28 2006-01-31 Battelle Memorial Institute Systems and techniques for detecting the presence of foreign material
US7976368B2 (en) * 2006-10-06 2011-07-12 Nordischer Maschinenbau Rud. Baader Gmbh + Co. Kg Method and device for processing fish, poultry, or other meat products transported in multitude along a processing line
RU2487337C2 (ru) * 2009-03-30 2013-07-10 3М Инновейтив Пропертиз Компани Способ контроля вещества в атмосфере и устройство для его осуществления

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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
GB2219394B (en) * 1988-05-06 1992-09-16 Gersan Ets Sensing a narrow frequency band of radiation and examining objects or zones
US5206699A (en) * 1988-05-06 1993-04-27 Gersan Establishment Sensing a narrow frequency band of radiation and gemstones
US5239180A (en) * 1990-02-02 1993-08-24 Boston Advnaced Technologies, Inc. Laser systems for food 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
DE69228550T2 (de) * 1991-09-06 1999-08-19 Commw Scient Ind Res Org Messverfahren und -vorrichtung
DK170787B1 (da) * 1992-10-28 1996-01-15 Sfk Technology As Apparat til undersøgelse af slagtekroppe
EP0699302B1 (de) * 1993-05-19 1998-07-22 Gerd Flüh Verfahren und vorrichtung zum erkennen von fremdkörpern in viskosen oder flüssigen lebensmitteln mit stückigen inhaltsstoffen
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
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
JP2009508571A (ja) * 2005-09-16 2009-03-05 ザ リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ ミシガン 検体の表面直下の組成を計測する方法及びシステム
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
CA2803933C (en) * 2010-06-25 2017-10-03 Northeastern University 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

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1991011136A1 (en) * 1990-02-02 1991-08-08 Boston Advanced Technologies, Inc. Systems for material analysis based on reflectance ratio detection
US6992771B2 (en) * 2001-11-28 2006-01-31 Battelle Memorial Institute Systems and techniques for detecting the presence of foreign material
US7976368B2 (en) * 2006-10-06 2011-07-12 Nordischer Maschinenbau Rud. Baader Gmbh + Co. Kg Method and device for processing fish, poultry, or other meat products transported in multitude along a processing line
RU2487337C2 (ru) * 2009-03-30 2013-07-10 3М Инновейтив Пропертиз Компани Способ контроля вещества в атмосфере и устройство для его осуществления

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2788827C1 (ru) * 2022-06-29 2023-01-24 Автономная некоммерческая организация высшего образования "Университет Иннополис" Контрольно-измерительная установка

Also Published As

Publication number Publication date
US20170205385A1 (en) 2017-07-20
RU2017105393A (ru) 2018-08-22
US11353439B2 (en) 2022-06-07
WO2016011548A1 (en) 2016-01-28
JP2020173260A (ja) 2020-10-22
AU2015292225A1 (en) 2017-03-16
CN107003253A (zh) 2017-08-01
MX2017001034A (es) 2017-10-31
EP3198262A4 (en) 2018-07-25
JP7094576B2 (ja) 2022-07-04
EP3198262A1 (en) 2017-08-02
CA2968706C (en) 2021-09-28
JP2017534057A (ja) 2017-11-16
RU2017105393A3 (ru) 2019-02-18
AU2015292225B2 (en) 2020-06-25
CN107003253B (zh) 2020-10-16
CA2968706A1 (en) 2016-01-28
US20200217831A1 (en) 2020-07-09
BR112017001407A2 (pt) 2019-11-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2705389C2 (ru) Способ и устройство для сканирования костей в мясе
US10001467B2 (en) Apparatus and method for detecting microbes or bacteria
US9032800B2 (en) Photoacoustic imaging apparatus and photoacoustic imaging method
US9750413B2 (en) Massively parallel diffuse optical tomography
CN106413543B (zh) 成像装置、成像方法以及医疗成像系统
JP2020173260A5 (ru)
JP4824017B2 (ja) 物質の内部の光散乱によって物質の流れを検査するための装置及び方法
US10961558B2 (en) Substance or contamination detection
JPH10504896A (ja) 光を散乱する試料の構造および組成の光学的特性づけのための装置および方法
WO2016080442A1 (ja) 品質評価方法及び品質評価装置
KR102088667B1 (ko) 표적 물질 농도 측정 장치
EP2940454A1 (en) Calorie calculation device
JP2013164338A (ja) 植物または植物加工品の異物検出方法
JP2012189390A (ja) 毛髪検出装置
JP2018146251A (ja) 異物検出システム、異物検出方法、及びそのプログラム
US20160058295A1 (en) Photoacoustic wave measurement apparatus and photoacoustic wave measurement method
US9594024B2 (en) Method for correcting a signal backscattered by a sample and associated device
US20200103217A1 (en) Vibration sensing system with wavelength encoding
JP2023063852A (ja) 検査装置および情報処理システム
WO2020246455A1 (ja) 無侵襲計測装置、方法およびプログラム
EP4130725A1 (en) Foreign matter inspection device
CN115963085A (zh) 检测牙齿物质脱矿质化的方法
HU217724B (hu) Eljárás és berendezés objektum két dimenzióban történő minősítésére vagy tulajdonságának meghatározására