DE19952628B4 - Process for determining the commercial value of cuts of pig carcases - Google Patents

Abstract

Verfahren zur Handelswertbestimmung von Schweineschlachttierkörpern im Hinblick auf eine Bestimmung der Gewichte, Gewichts- und Fleischanteile von Teilstücken wie Schinken, Kotelett, ausgelöstes Kotelett, Filet, Schulter, Bug, Bauch und/oder weiterer durch die Fleischproduzenten vorgegebener selbständig handelbarer oder weiterzuverarbeitenderTeilstücke mittels einer videotechnischenOnline-Bewertung unzerteilter Schweinehälften, indem die Bestimmung der Gewichte, Gewichts- und Fleischanteile der einzelnen Teilstücke einer Schweinehälfte auf der Grundlage von Prädiktoren erfolgt, die durch Bildverarbeitung aus der Ermittlung des äußeren Konturverlaufs der Schweinehälfte und ihrer daraus abzuleitenden Fläche, der Ermittlung von Lage und Verlauf der Wirbelsäule und daraus abzuleitender Längen und Flächen von Teilbereichen des Schlachttierkörpers sowie einer für die Schweinehälfte gewonnenen Verfettungsinformation erhalten und zueinander unter Berücksichtigung zwischen ihnen bestehender, empirisch ermittelter statistischer Zusammenhänge in Relation gesetzt werden, wobei anhand einer den Konturverlauf beschreibenden Funktion der Flächenschwerpunkt der Schweinehälfte ermittelt, hieraus auf die Lage der rückenseitigen und der bauchseitigen Konturlinie und auf die Lage des Schinkenansatzpunktes und des Vorderbeinpunktes sowie einer diese beiden Punkte verbindenden Schwerpunktgeraden geschlossen wird und die Verfettungsinformation repräsentiert wird durch die relative Dicke und den Verlauf der subkutanen Speckschicht des Rückens im Bereich zwischen einem auf Schwellwertbasis ermittelten Punkt geringster Speckdicke in der Nähe des Schinkenansatzpunktes und dem Schnittpunkt der Rückenkonturlinie mit einer Geraden, welche die Rückenkonturlinie mit dem Vorderbeinpunkt verbindet und die Schwerpunktgerade dabei orthogonal schneidet.Process for determining the commercial value of pig carcasses with a view to determining the weights, weight and meat fractions of cuts such as ham, cutlet, trimmed cutlet, fillet, shoulder, bow, belly and / or other cuts which are independently tradable or to be processed by the meat producers by means of a video-technical online Evaluation of undivided pork halves by determining the weights, weight and meat proportions of the individual sections of a pork half on the basis of predictors, which are processed by image processing from the determination of the outer contour of the pork half and its surface, the location and course of the Spine and derived lengths and areas of parts of the carcass as well as fat information obtained for the pork half obtained and each other taking into account between i Existing, empirically determined statistical correlations are put in relation, whereby the center of the area of the pig half is determined using a function describing the contour course, from this to the position of the contour on the back and the belly side and to the position of the ham attachment point and the front leg point as well as one connecting these two points Center line is closed and the fatty information is represented by the relative thickness and the course of the subcutaneous bacon layer of the back in the area between a point of minimal bacon thickness determined on the basis of a threshold value in the vicinity of the ham starting point and the intersection of the back contour line with a straight line which defines the back contour line with the front leg point connects and intersects the straight line of gravity orthogonally.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Handelswertbestimmung von Schweineschlachttierkörpern im Hinblick auf eine Bestimmung der Gewichtsanteile von Teilstücken, wie Schinken, Kotelett, ausgelöstes Kotelett, Filet, Schulter, Bug, Bauch und/oder weiterer durch die Fleischproduzenten vorgegebener selbständig handelbarer oder weiter zu ver-arbeitender Teilstücke mittels einer videotechnischen Online-Bewertung unzerteilter Schweinehälften, gemäß Anspruch 1. The invention relates to a method for determining the commercial value of pig carcasses in With a view to determining the weight fractions of sections, such as Ham, pork chop, raised Cutlet, fillet, shoulder, bow, belly and / or more through the Meat producers specified independently tradable or further to be processed sections by means of a video-technical online evaluation of undivided pork halves, according to claim 1.

Die fleischverarbeitende Industrie ist, insbesondere in der Phase der Tierschlachtung, von einem hohen Anteil manueller, teilweise auch anstrengender körperlicher Arbeit geprägt. Deshalb gibt es zunehmend Bestrebungen in Richtung einer Automatisierung der Verarbeitung. Dies betrifft sowohl die Zerlegung der Schlachttierkörper als auch die Bewertung der Fleischqualität. Es liegt dabei auf der Hand, daß die Bewertung der Fleischqualität im Hinblick auf das Gewicht bzw. die Gewichtsanteile aber auch im Hinblick auf den Anteil von Fleisch und Fett am einfachsten bei bereits zerteilten bzw. zerlegten Schlachttierkörpern vorzunehmen ist.The meat processing industry is of a high level, especially in the phase of animal slaughter Percentage of manual, sometimes strenuous physical work. Therefore there are increasing efforts towards automation processing. This affects both the carcass cutting and also the assessment of meat quality. It is obvious that the evaluation the meat quality with regard to the weight or the proportions by weight but also with regard to easiest on the proportion of meat and fat in already cut or carcasses dismantled is to be made.

Jedoch ist es durchaus wünschenswert, die Bewertung online in der Schlachtlinie am noch unzerteilten Schlachttierkörper vorzunehmen, um schon sehr frühzeitig Aussagen über die Qualität zu erhalten und den weiteren Verarbeitungsprozeß in seinem Ablauf an die festgestellte Qualität anzupassen. Dabei wird angestrebt, bereits im Zuge der Online-Bewertung zu entscheiden, ob der Schlachttierkörper bzw. Teile davon unmittelbar in den Handel zu bringen sind oder ob das Fleisch einer Weiterverarbeitung zu anderen Produkten zugeführt werden soll.However, it is entirely desirable carry out the assessment online in the slaughter line on the still undivided carcass, at a very early stage Statements about the quality to receive and the further processing in its course to the determined quality adapt. The aim is to decide in the course of the online evaluation, whether the carcass or Parts of it are to be put on the market immediately or whether that Meat for further processing can be fed to other products should.

Grundsätzlich sind zur Bewertung von Schlachttierkörpern bereits mehrere Verfahren bekannt geworden. Bei diesen Verfahren erfolgt die Bewertung vollständig oder zumindest zum überwiegenden Teil berührungslos, meist unter Einsatz von Videotechnik. Beispielsweise wird durch die DE 196 19 099 C1 ein entsprechendes Verfahren zur Bewertung unzerteilter Geflügelschlachttierkörper beschrieben. Jedoch lässt sich die dabei offenbarte Vorgehensweise auf Schweineschlachttierkörper nicht übertragen.In principle, several methods have already become known for evaluating carcasses. In these methods, the evaluation is carried out completely or at least for the most part without contact, usually using video technology. For example, by DE 196 19 099 C1 described a corresponding method for evaluating undivided poultry carcasses. However, the procedure disclosed here cannot be transferred to pig carcasses.

Ein sich auf Schweineschlachttierkörper beziehendes Verfahren wird beispielsweise bereits in der DE 29 46 912 A1 offenbart. Bei dem in der Schrift offenbarten Verfahren erfolgt die Klassifizierung auf Grund einer Bewertung des Verhältnisses zwischen Fettgewebeanteil einerseits und Fleischfülle andererseits. Primär widmet sich die dargestellte Lösung der Aufgabe, eine bessere Bestimmung der Fleischfülle in den fleischtragenden Körperpartien zu ermöglichen. Die dabei gewonnenen Daten werden dann in Relation zu Daten über den Fettgewebeanteil gesetzt. In der Schrift wird dabei davon ausgegangen, daß der Fettgewebeanteil sich durch die Messung der Rückenspeckdicke an definierter Stelle sehr gut bestimmen läßt. Insoweit wird daher gemäß der vorgeschlagenen Lösung die Beschaffenheit der Fettschicht nur an einer gezielt ausgewählten Position des Schlachttierkörpers genauer erfaßt und dann durch Extrapolation auf den Fettgewebeanteil geschlossen. Für viele Einsatzzwecke ist diese Vorgehensweise auch hinreichend genau. Jedoch bringt die Methode Toleranzen mit sich, die aus heutiger Sicht, insbesondere im Hinblick auf den scharfen Preiswettbewerb, vielfach nicht hinnehmbar sind.A method relating to pig carcasses is already described, for example, in US Pat DE 29 46 912 A1 disclosed. In the method disclosed in the document, the classification takes place on the basis of an assessment of the relationship between the percentage of adipose tissue on the one hand and meat abundance on the other. The solution presented is primarily devoted to the task of enabling a better determination of the meat abundance in the meat-bearing parts of the body. The data obtained is then related to data on the percentage of adipose tissue. The document assumes that the fat tissue content can be determined very well by measuring the thickness of the back fat at a defined point. In this respect, according to the proposed solution, the quality of the fat layer is only recorded more precisely at a specifically selected position of the carcass and is then extrapolated to determine the fat tissue content. This procedure is also sufficiently precise for many purposes. However, the method entails tolerances that are often unacceptable from today's perspective, particularly with regard to the fierce price competition.

Durch die DE 39 16 049 A1 wird eine Vorrichtung zur Klassifizierung von Schweinehälften offenbart. In dieser Vorrichtung erfolgt die Bewertung durch den kombinierten Einsatz von Kameras und Ultraschalltechnik. Die Vorrichtung ist so ausgeführt, daß nahezu alle für die Bewertung heranzuziehenden physischen Parameter, insbesondere aber die den Fettanteil charakterisierenden Größen, ausschließlich innerhalb eines eng begrenzten Bereiches an der Schweinekarkasse gewonnen werden. Aus den im Bereich des Schinkens gewonnenen Werten zum Fett- und Fleischanteil wird dann auf die Qualität des Schlachttierkörpers insgesamt geschlossen. Auch hier stellt sich das Problem, daß die Erfassung der Dicke der Speckschicht an nur einer Stelle des Schlachttierkörpers vielfach nicht die gewünschte Genauigkeit im Hinblick auf die Klassifizierung ermöglicht. Dabei wirkt sich insbesondere auch das sogenannte Spaltrisiko, also die Tatsache, daß eine Spaltung der Schlachtierkörper nicht immer mittig unter Erhalt zweier annähernd gleicher Hälften erfolgt, nachteilig auf die Genauigkeit der erhaltenen Ergebnisse aus. Hinzu kommt, daß bei manchen Tieren mit einer wenig ausgeprägten subkutanen Speckschicht die Meßstelle kaum eindeutig festgelegt werden kann.Through the DE 39 16 049 A1 discloses a device for classifying pork halves. In this device, the evaluation is carried out through the combined use of cameras and ultrasound technology. The device is designed in such a way that almost all physical parameters to be used for the evaluation, but in particular the quantities characterizing the fat content, are obtained exclusively within a narrowly limited range on the pig carcass. The overall quality of the carcass is then deduced from the values for fat and meat in the ham area. Here too there is the problem that the detection of the thickness of the fat layer at only one point on the carcass often does not allow the desired accuracy with regard to the classification. The so-called splitting risk, in particular the fact that the carcasses are not always split in the middle while maintaining two approximately the same halves, has a disadvantageous effect on the accuracy of the results obtained. In addition, in some animals with a less pronounced subcutaneous layer of bacon, the measuring point can hardly be clearly defined.

Wenn man sich aber andererseits vergegenwärtigt, daß es zwischen den Fleischanteilen benachbarter Regionen im Handel Preisunterschiede von bis zu 2,00 DM pro Kilogramm gibt, wird deutlich, daß hier eine genauere Bestimmung aus der Sicht der fleischverarbeitenden Industrie durchaus wünschenswert ist.On the other hand, if you realize that there is between the meat shares of neighboring regions in trade price differences of up to 2.00 DM per kilogram, it is clear that here more precise determination from the perspective of the meat processing industry quite desirable is.

Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zu Grunde, ein Verfahren zur Handelswertbestimmung von Schweineschlachttierkörpern anzugeben, welches den hohen Genauigkeitsanforderungen der fleischverarbeitenden Industrie noch besser entspricht. Die Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Hauptanspruches gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen bzw. Weiterbildungen des Verfahrens sind durch die Unteransprüche gegeben.The invention is therefore the object on the basis of specifying a method for determining the commercial value of pig carcasses, which meets the high accuracy requirements of the meat processing industry Industry matches even better. The task is accomplished through a process solved with the features of the main claim. Advantageous embodiments or further developments of the method are given by the subclaims.

Das vorgeschlagene Verfahren zur Online-Bewertung unzerteilter Schweinehälften basiert auf der Bestimmung der Gewichte, Gewichts- und Fleischanteile der einzelnen Teilstücke einer Schweinehälfte auf der Grundlage von durch Bildverarbeitung gewonnenen Prädiktoren. Diese werden aus der Ermittlung des äußeren Konturverlaufs der Schweinehälfte und ihrer daraus abzuleitenden Fläche, der Ermittlung von Lage und Verlauf der Wirbelsäule und daraus abzuleitender Längen und Flächen von Teilbereichen des Schlachttierkörpers sowie einer für die Schweinehälfte gewonnenen Verfettungsinformation erhalten und zueinander unter Berücksichtigung zwischen ihnen bestehender, empirisch ermittelter statistischer Zusammenhänge in Relation gesetzt. Dabei wird anhand einer den Konturverlauf beschreibenden Funktion der Flächenschwerpunkt der Schweinehälfte ermittelt, hieraus auf die Lage der rückenseitigen und der bauchseitigen Konturlinie und auf die Lage des Schinkenansatzpunktes und des Vorderbeinpunktes sowie einer Schwerpunktgeraden geschlossen, welche die beiden vorgenannten Punkte miteinander verbindet. Die Verfettungsinformation wird repräsentiert durch die relative Dicke und den Verlauf der subkutanen Speckschicht des Rückens im Bereich zwischen einem auf Schwellwertbasis ermittelten Punkt geringster Speckdicke in der Nähe des Schinkenansatzpunktes und dem Schnittpunkt der Rückenkonturlinie mit einer Geraden, welche die Rückenkonturlinie mit dem Vorderbeinpunkt verbindet und die Schwerpunktgerade dabei orthogonal schneidet.The proposed procedure for onli ne-evaluation of undivided pork halves is based on the determination of the weights, weight and meat fractions of the individual sections of a pork half on the basis of predictors obtained by image processing. These are obtained from the determination of the outer contour of the half of the pig and its surface to be derived therefrom, the determination of the position and course of the spine and the lengths and surfaces of partial areas of the carcass to be derived therefrom, as well as fat information obtained for the half of the pig and to one another taking into account existing, empirically determined statistical relationships. The center of gravity of the pork half is determined on the basis of a function describing the contour profile, from this it is concluded that the position of the contour line on the back and belly side and on the position of the ham starting point and the front leg point as well as a straight line of gravity that connects the two aforementioned points. The fatty information is represented by the relative thickness and the course of the subcutaneous bacon layer of the back in the area between a point of minimal bacon thickness determined on the basis of a threshold value in the vicinity of the ham attachment point and the intersection of the back contour line with a straight line which connects the back contour line with the front leg point and the straight line of gravity cuts orthogonally.

Im Zusammenhang mit den nachfolgenden Erläuterungen soll unter einem Kamerasystem eine Vorrichtung zur videotechnischen Erfassung verstanden werden, welche je nach Ausführung eine oder mehrere Kameras und die gegebenenfalls erforderlichen Mittel zur Beleuchtung des Objektes bzw. Ausleuchtung seiner Umgebung umfaßt.In connection with the following explanations is a device for video technology under a camera system Detection can be understood which, depending on the version, one or more cameras and the necessary means for illuminating the Object or illumination of its surroundings.

Entsprechend einer möglichen Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens erfolgt die Online-Bewertung, indem jeweils eine Schweinehälfte an einem Videokamerasystem oder ein Videokamerasystem an der Schweinehälfte vorbeigeführt wird. Die visuelle Erfassung erfolgt dabei an vorzugsweise am Hinterbein hängenden oder liegenden Schweinehälften und das Verfahren umfaßt die nachfolgend geschilderten Verfahrensschritte.
– Zunächst erfolgt eine Videoerfassung der kompletten Schweinehälfte als Bildobjekt vor einem sich in Hinblick auf seine Helligkeit und/oder Farbe eindeutig vom Bildobjekt absetzenden Hintergrund.
– Das erfaßte Videobild wird einer hard- und softwarebasierten Bildverarbeitungseinheit zugeführt.
– Es wird der Konturverlauf der Schweinehälfte ermittelt, indem die Bildpunkte des erfaßten Videobildes nach ihrer Zugehörigkeit zum Hintergrund oder zum Bildobjekt selektiert werden. Dabei erfolgt die Selektion über eine Bewertung des Gradienten der Helligkeitsänderung von Bildpunkt zu Bildpunkt und/oder mittels einer Schwellwertbewertung eines oder mehrerer Farbanteile eines Bildpunktes.
– Die den Konturverlauf beschreibende mathematische Funktion wird über die Länge des Bildobjektes im Hinblick auf eine Ausdehnungsrichtung zur Ermittlung der Fläche des Bildobjektes integriert.
– Vorzugsweise ebenfalls durch Integration erfolgt die Festlegung des Flächenschwerpunktes zur eindeutigen Bestimmung von bauch- und rückenseitiger Konturlinie.
– Der Schinkenansatzpunkt wird ermittelt, indem die bauch- und die rückenseitige Konturlinie, vorzugsweise am Hinterbein beginnend abgetastet werden und der Schinkenansatzpunkt auf der Rückenkonturlinie durch die Feststellung einer sprunghaften Breitenänderung gefunden wird.
– Der Vorderbeinpunkt wird in analoger Weise als sprunghafte Breitenänderung des Bildobjektes in der Nähe des kopfseitigen Rumpfendes im Zuge der weiteren Abtastung der Konturlinien ermittelt.
– Im Bereich zwischen Schinkenansatzpunkt und Vorderbeinpunkt wird eine Schwerpunktgerade ermittelt.
– Um gegebenenfalls eine seitliche Verdrehung des Schlachttierkörpers festzustellen und diese durch Einführung von Korrekturfaktoren zu berücksichtigen, wird der Winkel der Schwerpunktgeraden in Bezug auf die Senkrechte ermittelt.
– Es werden geometrische Parameter abgeleitet, die physische Merkmale einzelner Körperregionen beschreiben. Dabei handelt es sich um Längenmaße, Flächenmaße oder Winkel, wie beispielsweise den Abstand zwischen Vorderbein und Hinterbein auf der Schwerpunktgeraden, die Fläche des Schinkens oder den Schinkenwinkel, wobei der Schinkenwinkel als Winkel zwischen einer an den Schinken angelegten Tangente und der Schwerpunktgeraden Aufschluß über die Ausprägung des Schinkens gibt.
– Die Schwerpunktgerade wird in eine bestimmte Anzahl von Segmenten, beispielsweise in 6 Segmente, unterteilt.
– Die einzelnen Segmente werden im Hinblick auf eine Grobabschätzung von Lage und Verlauf der Wirbelsäule, unter Zugrundelegung statistisch ermittelter relativer bzw. prozentualer Abstandsmaße zu den Konturlinien analysiert.
– Es schließt sich eine exakte Bestimmung der Lage und des Verlaufes der Wirbelsäule innerhalb des durch die vorangegangene Grobabschätzung ermittelten Bereiches durch eine Bewertung der Helligkeitsinformation und/oder der Farbinformation der Bildpunkte an.
– Für Teilbereiche innerhalb der Segmente werden weitere Längen- und Flächenmaße abgeleitet, unter anderem der sehr aussagekräftige Flächeninhalt der Fläche zwischen der Wirbelsäule und der Rückenkonturlinie.
– Es wird ein die subkutane Speckschicht mit Sicherheit enthaltender Bereich (region of interest) zwischen Rückenkonturlinie und Wirbelsäule festgelegt.
– Nachfolgend erfolgt die exakte Ermittlung von Dicke und Verlauf der subkutanen Speckschicht im Bereich ihrer Erstreckung zwischen einem Punkt geringster Speckdicke in der Nähe des Schinkenansatzpunktes sowie dem Schnittpunkt zwischen der Rückenkonturlinie und einer die Rückenkonturlinie mit dem Vorderbeinpunkt verbindenden, die Schwerpunktlinie orthogonal schneidenden Geraden durch Bewertung der Helligkeitsinformation der Bildpunkte innerhalb der region of interest, wobei der Übergang zwischen subkutaner Speckschicht und umgebendem Gewebe durch eine Schwellwertbewertung des Helligkeitswertes gefunden wird.
– Auf der Grundlage der die physischen Merkmale des Körperbaus repräsentierenden, im vorangegangenen Verfahrensablauf ermittelten geometrischen Parameter wird eine Verfettungsinformation als prozentuales Verhältnis der Verfettung einzelner Körperregionen gewonnen.
– Schließlich werden das Gewicht sowie die Gewichts- und Fleischanteile der für den Handel oder zur Weiterverarbeitung vorgesehenen Teilstücke auf der Grundlage empirisch ermittelter statistischer Zusammenhänge zwischen der Verfettungsinformation und den durch die geometrischen Parameter charakterisierten Körperregionen gewonnen.According to a possible embodiment of the method according to the invention, the online evaluation is carried out by guiding one half of the pig past a video camera system or one video camera system past the half of the pig. The visual recording is carried out on pork halves preferably hanging or lying on the hind leg and the method comprises the method steps described below.
- First, the entire half of the pig is recorded as a video object in front of a background clearly differentiated from the image object in terms of its brightness and / or color.
- The captured video image is fed to a hardware and software-based image processing unit.
- The contour of the pig half is determined by selecting the pixels of the captured video image according to their belonging to the background or the image object. The selection is made by evaluating the gradient of the change in brightness from pixel to pixel and / or by means of a threshold value evaluation of one or more color components of a pixel.
- The mathematical function describing the contour is integrated over the length of the image object with regard to an expansion direction to determine the area of the image object.
- Preferably also by integration, the center of gravity is determined for the unambiguous determination of the belly and back contour line.
- The point of attachment of the ham is determined by scanning the contour line on the abdomen and the back, preferably starting at the rear leg, and the point of attachment of the ham on the back contour line is found by determining a sudden change in width.
- The front leg point is determined in an analogous manner as a sudden change in the width of the image object in the vicinity of the head-side trunk end in the course of the further scanning of the contour lines.
- A straight line of gravity is determined in the area between the ham attachment point and the front leg point.
- In order to determine if the carcass is twisted to the side and to take this into account by introducing correction factors, the angle of the line of gravity is determined in relation to the perpendicular.
- Geometric parameters are derived that describe physical characteristics of individual body regions. These are dimensions of length, area or angle, such as the distance between the front leg and the rear leg on the straight line of the center of gravity, the area of the ham or the angle of the ham, whereby the angle of the ham as an angle between a tangent to the ham and the straight line of the center of gravity provides information about the characteristic of ham there.
- The straight line of gravity is divided into a certain number of segments, for example 6 segments.
- The individual segments are analyzed with a rough estimate of the position and course of the spine, based on statistically determined relative or percentage distances to the contour lines.
- This is followed by an exact determination of the position and course of the spine within the area determined by the previous rough estimate by evaluating the brightness information and / or the color information of the pixels.
- For partial areas within the segments, further length and area dimensions are derived, including the very meaningful area of the area between the spine and the back contour line.
- A region of interest containing the subcutaneous bacon layer with certainty is defined between the back contour line and the spine.
- The exact thickness is determined below and course of the subcutaneous bacon layer in the area of its extent between a point of minimal bacon thickness in the vicinity of the ham attachment point and the intersection between the back contour line and a straight line connecting the back contour line with the foreleg point and orthogonally intersecting the center line of gravity by evaluating the brightness information of the image points within the region of interest , the transition between subcutaneous fat layer and surrounding tissue being found by a threshold value evaluation of the brightness value.
- On the basis of the geometric parameters that represent the physical characteristics of the body structure and were determined in the previous procedure, obesity information is obtained as a percentage ratio of the obesity of individual body regions.
- Finally, the weight and the weight and meat proportions of the sections intended for trading or further processing are obtained on the basis of empirically determined statistical relationships between the fat information and the body regions characterized by the geometric parameters.

Die vorstehende Reihenfolge der einzelnen Verfahrensschritte ist dabei nicht zwingend. So können einzelne Teilschritte, sofern sie nicht vom Ergebnis anderer abhängen, in der Reihenfolge vertauscht werden. Beispielsweise kann die Bestimmung von Prädiktoren wie Schinkenwinkel und Größe der Fläche zwischen Wirbelsäule und Rückenkonturlinie auch aufeinanderfolgend nach Ermittlung des genauen Verlaufs der Wirbelsäule erfolgen.The above sequence of the individual process steps is not mandatory. So can individual sub-steps, unless they depend on the result of others, in the order can be reversed. For example, the determination of predictors like ham angle and size of the area between spinal column and back contour line too successively after determining the exact course of the spine.

Das in der vorher beschriebenen Weise ausgestaltete Verfahren wird vorteilhaft so ausgeführt, daß die Erfassung des Bildobjektes vor einem tiefblauen Hintergrund erfolgt und die spätere Zuordnung der Bildpunkte zum Hintergrund oder zum Bildobjekt durch eine Schwellwertbewertung der Bildpunkte im Hinblick auf den Blauanteil ihrer Farbinformation vorgenommen wird. Dabei hat es sich als günstig erwiesen, Bildpunkte mit einem Blauanteil von weniger als einem Drittel als dem Bildobjekt zugehörig zu bewerten. Gemäß einer möglichen Ausgestaltung der Erfindung erfolgt die exakte Bestimmung der Lage und des Verlaufes der Wirbelsäule durch die Auswertung der Helligkeitsinformation der Bildpunkte, wobei die Wirbelsäule als Folge von Bildpunkten mit einem unterhalb des Schwellwertes liegenden Helligkeitswert gefunden wird. Zur Erhöhung der Genauigkeit bei der Bestimmung der Wirbelsäule kann entsprechend einer besonders vorteilhaften Ausbildung des Verfahrens zusätzlich eine Bewertung der Farbinformationen der Bildpunkte herangezogen werden.That in the way described before designed method is advantageously carried out so that the detection of the picture object against a deep blue background and the latter Assignment of the pixels to the background or to the image object a threshold value assessment of the pixels with regard to the blue component your color information is made. It has proven to be beneficial Pixels with a blue component of less than a third as belonging to the picture object to rate. According to one potential Embodiment of the invention is the exact determination of the location and the course of the spine the evaluation of the brightness information of the pixels, where the spine as a result of pixels with a below the threshold lying brightness value is found. To increase the accuracy of the Determination of the spine can according to a particularly advantageous embodiment of the method additionally an assessment of the color information of the pixels is used become.

Dem Fachmann ist klar, daß eine möglichst genaue Bewertung des Wirbelsäulenverlaufes im Hinblick auf die Bestimmung der mit der Verfettungsinformation ins Verhältnis zu setzenden Parameter einzelner Körperregionen besonders wichtig ist.It is clear to the person skilled in the art that the most accurate possible Evaluation of the course of the spine in terms of determining the with the fat information in relation parameters to be set for individual body regions are particularly important is.

Nachfolgend soll die Erfindung an Hand eines Ausführungsbeispieles nochmals näher erläutert werden. Zur Erläuterung dient dabei die 1, welche die Videoaufnahme einer Schweinehälfte zeigt. In bekannter Weise laufen die Schlachttierhälften, beispielsweise am Hinterbein hängend, an einer Rohrbahn durch die Schlachtlinie. Durch einen an der Rohrbahn montierten Schalter wird bei dessen Passage durch einen Schlachttierkörper das Kamerasystem zur Aufnahme des Videobildes ausgelöst, wobei für die nachfolgenden Erläuterungen vom Einsatz eines Farbbildkamerasystems ausgegangen wird. Das bzw. die gewonnenen Videobilder werden durch die 1 veranschaulicht.The invention will be explained again in more detail below using an exemplary embodiment. The 1 which shows the video recording of a pig half. The halves of the slaughtered animal run in a known manner, for example hanging on the hind leg, on a pipe run through the slaughter line. The camera system for recording the video image is triggered by a switch mounted on the tube track when it is passed through a carcass, the use of a color image camera system being assumed for the following explanations. The video image (s) obtained are created by the 1 illustrated.

Vorliegend ist zu erkennen, daß sich auf der linken Seite der Rückenbereich 3 und rechts der Bauchbereich 4 der Schweinehälfte befinden. Diese für das menschliche Auge sofort erkennbare Tatsache muß aber durch die Anordnung zur Bewertung des Schlachttierkörpers zunächst auf rechentechnischem Wege festgestellt werden. Dazu ist es erforderlich, die Bildpunkte des Videobildes zunächst hinsichtlich ihrer Zugehörigkeit zum Hintergrund 2 oder zum Bildobjekt 1, also der Schlachttierhälfte, zu selektieren. Vorteilhaft ist dies dadurch möglich, daß die Aufnahme vor einem Hintergrund 2 erfolgt, der sich im Hinblick auf seine Helligkeit und/oder seine Farbe deutlich vom Schlachttierkörper abhebt. Als besonders günstig hat sich hierbei die Verwendung eines tiefblauen Hintergrundes 2 erwiesen. In der Bildverarbeitungseinheit kann dadurch im Zuge der Bildverarbeitung die Unterscheidung zwischen Hintergrund 2 und Bildobjekt 1 durch eine Schwellwertbewertung des Blauanteiles der Bildpunkte erfolgen. Mit einem hohen Maß an Genauigkeit kann angenommen werden, daß Bildpunkte mit einem Blauanteil von einem Drittel oder darunter dem Bildobjekt 1 zuzuordnen sind. Durch eine vollständige Bewertung der Bildpunktmatrix mittels dieses Kriteriums läßt sich sonach der Konturverlauf des Schlachttierkörpers bestimmen.In the present case it can be seen that the back area is on the left side 3 and on the right the abdominal area 4 half of the pig. However, this fact, which is immediately recognizable to the human eye, must first be determined by calculation by means of the arrangement for evaluating the carcass. To do this, it is necessary to first determine the pixels of the video image with regard to their belonging to the background 2 or to the picture object 1 , i.e. the half of the slaughter animal. This is advantageously possible in that the recording against a background 2 takes place that stands out clearly in terms of its brightness and / or its color from the carcass. The use of a deep blue background has proven particularly favorable 2 proved. In the image processing unit, the distinction between background can thereby be made in the course of image processing 2 and picture object 1 by means of a threshold value assessment of the blue portion of the pixels. With a high degree of accuracy it can be assumed that pixels with a blue component of one third or less of the image object 1 are to be assigned. The contour course of the carcass can thus be determined by a complete evaluation of the pixel matrix using this criterion.

Vermittels einer Integration der diesen Konturverlauf beschreibenden mathematischen Funktionen über die gesamte Ausdehnung des Körpers in seiner Längserstreckung kann anschließend der Flächeninhalt berechnet werden. Nachfolgend wird für diese Fläche der Flächenschwerpunkt, vorzugsweise ebenfalls durch Integration, ermittelt. Durch die Lage des Flächenschwerpunktes kann eindeutig bestimmt werden, auf welcher Seite des Bildes sich Rückenkontur- und Bauchkonturlinie befinden. In der Praxis wird dazu beispielsweise ausgehend vom Hinterbein für etwa ein Viertel der Längserstreckung der Karkasse die sich zwischen den Konturlinien ergebende Fläche durch eine von der Mitte des Hinterbeins ausgehende senkrechte gedachte Gerade geteilt. Der größere Teil dieser Fläche gibt die Lage des Schinkens und damit die Seite an, auf der sich die Rückenkonturlinie befindet. Andere Möglichkeiten beispielsweise über Integration sind aber auch denkbar. Nun erfolgt, vorzugsweise beginnend vom Hinterbein 5, eine Abtastung der Konturlinien, wobei die sich jeweils zwischen ihnen ergebende Breite des Bildobjektes 1 ermittelt wird. Eine sprunghafte Änderung der Breite gibt die Lage des Schinkenansatzpunktes 6 auf der Rückenkonturlinie an. Selbstverständlich greifen in der praktischen Durchführung die Vorgänge der Bestimmung von Rücken- und Bauchseite nach der oben beschriebenen Methode sowie die Ermittlung des Schinkenansatzpunktes im Hinblick auf den zeitlichen Ablauf im allgemeinen zumindest teilweise ineinander. In analoger Weise zum Schinkenansatzpunkt wird anschließend der Vorderbeinpunkt 7 als sprunghafte Breitenänderung des Bildobjektes in der Nähe des kopfseitigen Rumpfes gefunden. Im nächsten Schritt wird im Bereich zwischen dem Schinkenansatzpunkt 6 und dem Vorderbeinpunkt 7 eine Schwerpunktgerade 8 festgelegt. Von dieser Schwerpunktgeraden 8 wird der Winkel gegenüber der Senkrechten bestimmt, um hieraus Rückschlüsse über eine mögliche seitliche Verdrehung und sich daraus scheinbar ergebende Verkürzungen von Längenmaßen zu gewinnen. Diese zu einer Verfälschung des Ergebnisses führende Verdrehung wird durch die Einführung entsprechender Korrekturfaktoren eliminiert.The area can then be calculated by integrating the mathematical functions describing this contour course over the entire extent of the body in its longitudinal extent. The center of gravity for this surface is then determined, preferably also by integration. The position of the center of gravity makes it possible to clearly determine on which side of the image the back contour and abdominal contour line are located. In practice, for example, starting from the rear leg for about a quarter of the longitudinal extent of the carcass, the area resulting between the contour lines is divided by a vertical imaginary straight line starting from the center of the rear leg. The greater part of this area indicates the location of the ham and thus the side on which the back contour line is located. However, other possibilities, for example via integration, are also conceivable. Now, preferably starting from the hind leg 5 , a scan of the contour lines, the width of the image object that results between them 1 is determined. A sudden change in the width gives the location of the ham starting point 6 on the back contour line. Of course, in practice, the processes of determining the back and abdomen using the method described above and the determination of the ham starting point generally at least partially interrelate with regard to the chronological sequence. The front leg point then becomes analogous to the ham starting point 7 found as a sudden change in the width of the picture object in the vicinity of the fuselage on the head. The next step is in the area between the ham starting point 6 and the front leg point 7 a straight line 8th established. From this straight line of gravity 8th the angle with respect to the vertical is determined in order to draw conclusions about a possible lateral twisting and apparently resulting shortening of length dimensions. This distortion, which leads to a falsification of the result, is eliminated by the introduction of appropriate correction factors.

Auf der Basis des ermittelten Konturverlaufs der Flächeninformation und der Bestimmung der Lage von Schinkenansatzpunkt 6 und Vorderbeinpunkt 7 können nun weitere geometrische Parameter ermittelt werden, welche die physische Beschaffenheit einzelner Körperregionen charakterisieren, so beispielsweise der Abstand zwischen Schinkenansatzpunkt und Vorderbeinpunkt oder der Winkel einer den Schinken tangierenden Geraden des sogenannten „Schinkenwinkels" mit der Schwerpunktgeraden 8.On the basis of the determined contour profile of the area information and the determination of the location of the ham starting point 6 and foreleg point 7 It is now possible to determine further geometric parameters which characterize the physical nature of individual body regions, for example the distance between the point of attachment of the ham and the point of the front leg or the angle of a straight line tangent to the ham of the so-called "ham angle" with the straight line of gravity 8th ,

Nach einer Unterteilung der Schwerpunktgeraden 8 in einzelne Segmente 9 (beispielsweise sechs Segmente zwischen Schinkenansatzpunkt 6 und Vorderbeinpunkt 7) kann dann durch eine Analyse innerhalb der Segmente 9 eine erste grobe Bestimmung der Lage der Wirbelsäule 10 erfolgen. Diese Bestimmung erfolgt unter Zugrundelegung statistisch ermittelter relativer Abstandsmaße zu den Konturlinien. Auf diese Weise erhält man einen Bereich, in dem sich die Wirbelsäule 10 mit Sicherheit befindet. Innerhalb dieses Bereiches erfolgt dann die Feinanalyse der Bildpunkte. Durch eine Schwellwertbewertung ihrer Helligkeitsinformation wird dabei die Wirbelsäule 10 als eine Folge benachbarter Bildpunkte gefunden, deren Helligkeit unterhalb des vorgegebenen Schwellenhelligkeitswertes liegen. Zur Verbesserung des aus der Schwellwertbewertung der Helligkeitsinformation gewonnenen Ergebnisses kann in die Analyse gleichzeitig eine Farbbewertung der Bildpunkte einbezogen werden. In jedem Fall befindet sich die im Hinblick auf die Handelswertbestimmung nach der grundsätzlichen Überlegung der Erfindung möglichst genau zu bestimmende subkutane Speckschicht 11 zwischen der Wirbelsäule 10 und der Außenkontur des Rückens 3. Zudem können durch die Information über den Wirbelsäulenverlauf oberhalb und unterhalb der Wirbelsäule 10 weitere geometrische Längen- und Flächenmaße als korrelative Werte zu physischen Parametern des Schlachttieres ermittelt werden. Der genaue Verlauf der subkutanen Speckschicht 11 wird in einer zur Ermittlung des Wirbelsäulenverlaufes vergleichbaren Weise vorgenommen. Dazu wird zunächst, wiederum auf der Grundlage statistischer Daten, eine region of interest definiert, welche einen Bereich zwischen der Rückenkonturlinie und der Wirbelsäule 10 darstellt, in dem die subkutane Speckschicht 11 auf jeden Fall enthalten ist. Innerhalb dieser region of interest erfolgt anschließend eine Feinanalyse der Bildpunkte, wobei der Übergang zwischen subkutaner Speckschicht und umgebenden Gewebe durch eine Schwellwertbewertung des Helligkeitsanteiles gefunden wird. Diese Feinanalyse erfolgt im Bereich einer minimalen Speckdicke 12 in der Nähe des Hinterschinkens (die Anzahl der Bildpunkte, welche gemäß der zwischen der Wirbelsäule 10 und der Rückenkonturlinie erfolgenden Helligkeitsbewertung der Speckschicht 11 zuzurechnen sind unterschreitet eine vorgegebene Bildpunktzahl) und einem Punkt 13, welcher sich aus dem Schnittpunkt einer vom Vorderbeinpunkt 7 zur Rückenkonturlinie verlaufenden und orthogonal auf der Schwerpunktlinie 8 stehenden Geraden 14 mit der Rückenkonturlinie ergibt. Somit ist die Speckschicht 11 in nahezu ihrem gesamten Verlauf erfaßt und nur wenige vor dem Schnittpunkt 13 liegende oder unterhalb der definierten Minimaldicke 12 liegende Teile der Speckschicht bleiben unberücksichtigt. Diese können jedoch auch bei hohen Genauigkeitsanforderungen vernachlässigt werde. Die Genauigkeit läßt sich zudem noch steigern, wenn bei der Bestimmung des Übergangs zur Speckschicht 11 zusätzlich zur Helligkeitsbewertung, die in den Bildpunkten enthaltene Farbinformation ausgewertet wird.After dividing the center line of gravity 8th into individual segments 9 (for example, six segments between the ham starting point 6 and foreleg point 7 ) can then be carried out by an analysis within the segments 9 a first rough determination of the position of the spine 10 respectively. This determination is made on the basis of statistically determined relative distance dimensions to the contour lines. This way you get an area where the spine is 10 with certainty. The fine analysis of the pixels then takes place within this area. The spine becomes a threshold evaluation of its brightness information 10 found as a sequence of neighboring pixels, the brightness of which is below the predetermined threshold brightness value. To improve the result obtained from the threshold value evaluation of the brightness information, a color evaluation of the pixels can be included in the analysis at the same time. In any case, there is the subcutaneous bacon layer to be determined as precisely as possible with regard to the determination of the commercial value after the fundamental consideration of the invention 11 between the spine 10 and the outer contour of the back 3 , In addition, the information about the course of the spine above and below the spine 10 further geometric length and area dimensions are determined as correlative values to physical parameters of the slaughter animal. The exact course of the subcutaneous fat layer 11 is carried out in a manner comparable to determining the course of the spine. For this purpose, a region of interest is defined, again on the basis of statistical data, which is an area between the back contour line and the spine 10 represents in which the subcutaneous fat layer 11 is definitely included. A fine analysis of the image points then takes place within this region of interest, the transition between subcutaneous fat layer and surrounding tissue being found by a threshold value evaluation of the proportion of brightness. This fine analysis takes place in the area of a minimal fat thickness 12 near the ham (the number of pixels, which according to the between the spine 10 and the back contour line brightness evaluation of the fat layer 11 are less than a given number of pixels) and one point 13 , which is the intersection of one from the front leg point 7 to the back contour line and orthogonal to the center of gravity 8th straight lines 14 with the back contour line. So that's the layer of fat 11 recorded in almost their entire course and only a few before the intersection 13 lying or below the defined minimum thickness 12 lying parts of the bacon layer are ignored. However, these can be neglected even with high accuracy requirements. The accuracy can also be increased if the transition to the bacon layer is determined 11 in addition to the brightness evaluation, the color information contained in the pixels is evaluated.

Die über die jeweilige Dicke und den Verlauf der Speckschicht 11 gewonnenen Informationen werden schließlich in Relation zu den aus Längen- und Flächenmaßen sowie Winkeln unter Berücksichtigung der genauen Lage und des Verlaufs der Wirbelsäule 10 resultierenden Prädiktoren gesetzt. Bei den Prädiktoren handelt es sich um die genannten, den Körperbau beschreibenden physischen Größen selbst oder daraus, gegebenenfalls auch unter Berücksichtigung statistischer Zusammenhänge, gewonnene Größen. Aus der Relation zwischen der Speckschicht 11 und den anderen Prädiktoren erhält man eine Verfettungsinformation über die jeweilige Schweinehälfte. Zwischen dieser Verfettungsinformation und den den Körperbau beschreibenden Prädiktoren bestehen auf empirischem Wege ermittelte statistische Zusammenhänge mittels denen das Gewicht und die Gewichtsanteile der einzelnen interessierenden Teilstücke des Schlachttierkörpers sowie die Anteile der Gewebekompartimente (insbesondere Fett- und Fleischanteil) jeweils bestimmt werden können.The over the respective thickness and the course of the fat layer 11 The information obtained is finally related to the length and area dimensions and angles, taking into account the exact position and course of the spine 10 resulting predictors set. The predictors are the physical quantities described themselves, describing the physique, or quantities obtained from them, possibly also taking statistical relationships into account. From the relation between the bacon layer 11 and the other predictors are given fatty information about the respective half of the pig. Between this fat information and the pre-describing the physique Dictators exist empirically determined statistical relationships by means of which the weight and the weight proportions of the individual sections of the carcass of interest as well as the proportions of the tissue compartments (in particular fat and meat content) can be determined in each case.

11

Bildobjektimage object

22

Hintergrundbackground

33

Rückenmove

44

Bauchbelly

55

Hinterbeinhind leg

66

SchinkenansatzpunktHam approach

77

VorderbeinpunktForeleg point

88th

SchwerpunktgeradePriority Right

99

Segmentesegments

1010

Wirbelsäulespinal column

1111

(subkutane) Speckschicht(Subcutaneous) Thick fat

1212

Bereich minimaler SpeckdickeArea minimal fat thickness

1313

Schnittpunktintersection

1414

GeradeJust

Claims (7)

Verfahren zur Handelswertbestimmung von Schweineschlachttierkörpern im Hinblick auf eine Bestimmung der Gewichte, Gewichts- und Fleischanteile von Teilstücken wie Schinken, Kotelett, ausgelöstes Kotelett, Filet, Schulter, Bug, Bauch und/oder weiterer durch die Fleischproduzenten vorgegebener selbständig handelbarer oder weiterzuverarbeitender Teilstücke mittels einer videotechnischen Online-Bewertung unzerteilter Schweinehälften, indem die Bestimmung der Gewichte, Gewichts- und Fleischanteile der einzelnen Teilstücke einer Schweinehälfte auf der Grundlage von Prädiktoren erfolgt, die durch Bildverarbeitung aus der Ermittlung des äußeren Konturverlaufs der Schweinehälfte und ihrer daraus abzuleitenden Fläche, der Ermittlung von Lage und Verlauf der Wirbelsäule und daraus abzuleitender Längen und Flächen von Teilbereichen des Schlachttierkörpers sowie einer für die Schweinehälfte gewonnenen Verfettungsinformation erhalten und zueinander unter Berücksichtigung zwischen ihnen bestehender, empirisch ermittelter statistischer Zusammenhänge in Relation gesetzt werden, wobei anhand einer den Konturverlauf beschreibenden Funktion der Flächenschwerpunkt der Schweinehälfte ermittelt, hieraus auf die Lage der rückenseitigen und der bauchseitigen Konturlinie und auf die Lage des Schinkenansatzpunktes und des Vorderbeinpunktes sowie einer diese beiden Punkte verbindenden Schwerpunktgeraden geschlossen wird und die Verfettungsinformation repräsentiert wird durch die relative Dicke und den Verlauf der subkutanen Speckschicht des Rückens im Bereich zwischen einem auf Schwellwertbasis ermittelten Punkt geringster Speckdicke in der Nähe des Schinkenansatzpunktes und dem Schnittpunkt der Rückenkonturlinie mit einer Geraden, welche die Rückenkonturlinie mit dem Vorderbeinpunkt verbindet und die Schwerpunktgerade dabei orthogonal schneidet.Process for determining the commercial value of pig carcasses in With a view to determining the weights, weight and meat proportions of sections like ham, pork chop, tripped Cutlet, fillet, shoulder, bow, belly and / or more through the Meat producers of specified, independently tradable or processed parts by means of a video-technical online evaluation of undivided pork halves by the determination of the weights, weight and meat proportions of the individual sections half a pig based on predictors done by image processing from the determination of the outer contour the pork half and the area to be derived from it, the determination of location and course of the spine and derived lengths and surfaces of parts of the carcass as well as fat information obtained for the pork half get and respect each other between them existing, empirically determined statistical relationships in relation be set, using a description of the contour Function of the centroid the pork half determined from this on the position of the back and belly Contour line and on the location of the ham attachment point and the front leg point and a straight line of gravity connecting these two points is closed and represents the fatty information is determined by the relative thickness and the course of the subcutaneous fat layer of the back in the area between a point determined on the basis of a threshold value the smallest bacon thickness nearby the point of ham attachment and the intersection of the back contour line with a straight line which is the back contour line connects to the front leg point and the straight line of gravity cuts orthogonally. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, daß die videotechnische Erfassung der Schweinehälfte unter Einsatz eines Farbbildkamerasystems erfolgt.A method according to claim 2, characterized in that the video Registration of the half of the pig done using a color camera system. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Online-Bewertung bei vorzugsweise am Hinterbein hängenden oder bei liegenden Schweinehälften erfolgt, indem die je wenige Schweinehälfte an einem Videokamerasystem oder ein Videokamerasystem an der Schweinehälfte vorbeigeführt wird, umfassend die Verfahrensschritte a) Videoerfassung der kompletten Schweinehälfte als Bildobjekt vor einem sich im Hinblick auf seine Helligkeit und/oder Farbe eindeutig vom Bildobjekt absetzenden Hintergrund, wobei die Schweinehälfte knochenseitig erfaßt wird, also ihre Schnittflächen der oder den Videokameras zugewandt ist, b) Zuführung des oder der erfaßten Videobilder zu einer hard- und softwarebasierten Bildverarbeitung, c) Ermittlung des Konturverlaufs der Schweinehälfte durch Selektion der Bildpunkte nach ihrer Zugehörigkeit zum Hintergrund oder zum Bildobjekt über eine Bewertung des Gradienten der Helligkeitsänderung von Bildpunkt zu Bildpunkt und/oder mittels einer Schwellwertbewertung eines oder mehrerer Farbanteile eines Bildpunktes, d) Ermittlung der Fläche des Bildobjektes durch Integration der den Konturverlauf beschreibenden mathematischen Funktion oder Funktionen über die Länge des Bildobjektes im Hinblick auf eine Ausdehnungsrichtung, e) Ermittlung des Flächenschwerpunktes zur Feststellung der Lage des Schlachttierkörpers im Hinblick auf die bauch- und die rückenseitige Konturlinie, f) Ermittlung des Schinkenansatzpunktes auf der rückenseitigen Konturlinie als sprunghafte Breitenänderung des Bildobjektes hinsichtlich seiner Breite zwischen bauch- und rückenseitiger Konturlinie im Zuge einer vorzugsweise am Hinterbein beginnenden Abtastung der Konturlinien, g) Ermittlung des Vorderbeinpunktes auf der bauchseitigen Konturlinie als sprunghafte Breitenänderung des Bildobjektes in der Nähe des kopfseitigen Rumpfendes im Zuge der weiteren Abtastung der Konturlinien, h) Ermittlung einer sich zwischen den Konturlinien und den nach f) und g) ermittelten Punkten erstreckenden Schwerpunktgeraden, i) Ermittlung des Winkels zwischen der Schwerpunktgeraden und der Senkrechten zur Ableitung von Korrekturfaktoren im Falle einer seitlichen Verdrehung des Schlachttierkörpers j) Ableitung geometrischer Parameter, wie Lägenmaße, Flächenmaße oder Winkel, welche physische Merkmale einzelner Körperregionen beschreiben, k) Unterteilung der Schwerpunktgeraden in Segmente, l) Analyse der Segmente für eine erste grobe Bestimmung der Lage der Wirbelsäule als auf der Grundlage statistischer Größen gewonnene Bereichsangabe, m) exakte Bestimmung von Lage und Verlauf der Wirbelsäule innerhalb des nach 1) ermittelten Bereiches durch eine Analyse der Farb- und/oder Helligkeitswerte der Bildpunkte innerhalb dieses Bereiches, n) Ableitung weiterer Längen- und Flächenmaße für Teilbereiche innerhalb der Segmente auf der Basis der festgestellten Lage der Wirbelsäule, o) Festlegung eines die subkutane Speckschicht mit Sicherheit enthaltenden Bereiches (region of interest) zwischen Rückenkonturlinie und Wirbelsäule anhand statistischer Daten, p) exakte Ermittlung von Dicke und Verlauf der subkutanen Speckschicht im Bereich ihrer Erstreckung zwischen einem Punkt geringster Speckdicke in der Nähe des Schinkenansatzpunktes sowie dem Schnittpunkt zwischen der Rückenkonturlinie und einer Geraden, welche die Rückenkonturlinie mit dem Vorderbeinpunkt verbindet und die Schwerpunktgerade dabei orthogonal schneidet, wobei der Übergang zwischen der subkutanen Speckschicht und dem angrenzenden Gewebe innerhalb der region of interest durch die Auswertung des Gradienten der Helligkeitsänderung beim Übergang von einem Bildpunkt zum nächsten jeweils als maximaler Gradient der Helligkeitsänderung gefunden wird, q) Berechnung eines prozentualen Verhältnisses der Verfettung einzelner Körperregionen, welche durch die gemäß j) und n) ermittelten geometrischen Parameter bestimmt sind, r) Berechnung des Gewichtes sowie der Gewichts- und Fleischanteile der Teilstücke des Schlachttierkörpers aufgrund empirisch ermittelter statischer Zusammenhänge zwischen den nach j) und n) abgeleiteten geometrischen Parametern für einzelne Körperregionen und der aus q) erhaltenen Verfettungsinformation.The method of claim 1 or 2, wherein the online evaluation with preferably hanging on the hind leg or with lying pork halves is done by using the few pork halves on a video camera system or a video camera system is guided past the half of the pig, comprehensively the process steps a) Video capture of the complete pork side as a picture object in front of one in terms of its brightness and / or Color clearly from the background of the picture object, whereby the pork side detected on the bone side is their cut surfaces facing the video camera (s) b) feeding the or the captured Video images for hardware and software-based image processing, c) Determination of the contour of the pork half by selecting the pixels according to their affiliation to the background or to the image object via an evaluation of the gradient the change in brightness from Pixel to pixel and / or by means of a threshold value evaluation one or more color components of a pixel, d) Investigation the area of the picture object by integrating the contour description mathematical function or functions in terms of the length of the image object to an expansion direction, e) Determination of the center of gravity to determine the position of the carcass in relation to the abdominal and the back Contour line f) Determination of the ham starting point on the back-side Contour line as a sudden change in width of the image object with regard to its width between the belly and back contour line in the course a scan of the contour lines, preferably starting at the hind leg, G) Determination of the front leg point on the belly contour line as a sudden change in width of the Image object nearby the head end of the fuselage in the course of further scanning of the contour lines, H) Determination of a between the contour lines and those according to f) and g) determined straight lines extending the center of gravity, i) Determination of the angle between the line of gravity and the vertical to derive correction factors in the event of a lateral rotation of the Carcase j) Derivation of geometric parameters such as layer dimensions, area dimensions or Angles that describe physical characteristics of individual body regions, k) Subdivision of the straight line of gravity into segments, l) analysis of segments for a first rough determination of the position of the spine than on the basis of statistical Sizes won Range specification, m) exact determination of the location and course of the spinal column within the range determined according to 1) by an analysis of the Color and / or brightness values of the pixels within this range, n) Derivation of further length and area dimensions for partial areas within the segments based on the determined location of the spine, O) Determination of one that surely contains the subcutaneous layer of fat Area (region of interest) between the back contour line and the spine statistical data, p) exact determination of thickness and course the subcutaneous bacon layer in the area of its extension between a point of minimal bacon thickness near the point where the ham starts and the intersection between the back contour line and a straight line, which is the back contour line connects to the front leg point and the straight line of gravity intersects orthogonally, the transition between the subcutaneous bacon layer and the adjacent tissue within the region of interest by evaluating the gradient the change in brightness at the transition from one pixel to the next is found as the maximum gradient of the change in brightness, q) Calculation of a percentage ratio of the fatness of individuals Body regions, which by the according to j) and n) determined geometric parameters are determined, r) calculation the weight as well as the weight and meat portions of the sections of the Carcase based on empirically determined static relationships between the geometric parameters derived for individual from j) and n) body regions and the fatty information obtained from q). Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß das Bildobjekt vor einem tiefblauen Hintergrund erfaßt und die Zugehörigkeit der Bildpunkte zum Hintergrund oder zum Bildobjekt im Zuge der Bildverarbeitung durch eine Schwellwertbewertung der Bildpunkte im Hinblick auf den Blauanteil ihrer Farbinformation ermittelt wird.Method according to claim 3, characterized in that the image object captured against a deep blue background and belonging the pixels to the background or to the image object in the course of image processing by a threshold evaluation of the pixels with regard to the Blue portion of their color information is determined. Verfahren nach Anspruch 3 oder 4, dadurch gekennzeichnet, daß Bildpunkte mit einem Blauanteil von einem Drittel oder weniger als zum Bildobjekt gehörig bewertet werden.A method according to claim 3 or 4, characterized in that pixels with a blue component of a third or less than the picture object belonging be rated. Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 5, dadurch gekennzeichnet, daß die exakte Bestimmung der Lage und des Verlaufs der Wirbelsäule innerhalb des bei der ersten groben Bestimmung festgelegten Bereiches durch die Auswertung der Helligkeitsinformation der Bildpunkte erfolgt, wobei die Wirbelsäule als Folge von Bildpunkten mit einem unterhalb eines Schwellwertes liegenden Helligkeitswert gefunden wird.Method according to one of claims 3 to 5, characterized in that that the exact determination of the position and course of the spine within of the range specified in the first rough determination the brightness information of the pixels is evaluated, being the spine as a result of pixels with a below a threshold lying brightness value is found. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß die Auswertung der Helligkeitsinformation der Bildpunkte im Hinblick auf eine genauere Bestimmung des Wirbelsäulenverlaufes mit einer zusätzlichen Bewertung der Farbinformation eines jeden Bildpunktes kombiniert wird.Method according to claim 6, characterized in that the evaluation the brightness information of the pixels with regard to a more precise Determination of the course of the spine with an additional Evaluation of the color information of each pixel combined becomes.