EA003375B1 - Method for assessing the quality of animal half-carcasses - Google Patents
Method for assessing the quality of animal half-carcasses Download PDFInfo
- Publication number
- EA003375B1 EA003375B1 EA200200213A EA200200213A EA003375B1 EA 003375 B1 EA003375 B1 EA 003375B1 EA 200200213 A EA200200213 A EA 200200213A EA 200200213 A EA200200213 A EA 200200213A EA 003375 B1 EA003375 B1 EA 003375B1
- Authority
- EA
- Eurasian Patent Office
- Prior art keywords
- fat
- line
- lengths
- spine
- penultimate
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 title abstract description 9
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 7
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 claims abstract 2
- 238000003307 slaughter Methods 0.000 claims description 12
- 210000003692 ilium Anatomy 0.000 claims description 10
- 235000015241 bacon Nutrition 0.000 claims description 9
- 235000013372 meat Nutrition 0.000 claims description 8
- 241000283690 Bos taurus Species 0.000 claims description 5
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 claims description 5
- 235000020997 lean meat Nutrition 0.000 claims description 4
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 2
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 abstract description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 4
- 210000000278 spinal cord Anatomy 0.000 abstract 2
- 241000489861 Maximus Species 0.000 description 4
- 241000282887 Suidae Species 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 210000001624 hip Anatomy 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 210000001621 ilium bone Anatomy 0.000 description 2
- 244000144972 livestock Species 0.000 description 2
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 2
- 230000002490 cerebral effect Effects 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A22—BUTCHERING; MEAT TREATMENT; PROCESSING POULTRY OR FISH
- A22B—SLAUGHTERING
- A22B5/00—Accessories for use during or after slaughtering
- A22B5/0064—Accessories for use during or after slaughtering for classifying or grading carcasses; for measuring back fat
- A22B5/007—Non-invasive scanning of carcasses, e.g. using image recognition, tomography, X-rays, ultrasound
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Processing Of Meat And Fish (AREA)
Abstract
Description
Изобретение касается способа оценки качества полутуш убойного скота при помощи оптической обработки изображений, который используется, в частности, для классификации и определения рыночной стоимости полутуш убойных свиней, а также применяется в принципе для другого крупного и мелкого убойного скота.The invention relates to a method for assessing the quality of half carcasses of livestock using optical image processing, which is used, in particular, to classify and determine the market value of half carcasses of slaughter pigs, and is also used in principle for other large and small livestock.
На скотобойнях и мясоперерабатывающих предприятиях полутуши убойных свиней, большей частью подвешенных на крюках, регистрируются, взвешиваются, и согласно ведомственной товарной классификации качества осуществляется их оценка путем учета толщины шпика и мяса в законодательно предусмотренных местах в зависимости от специфики страны. С привлечением большого числа других, в большинстве случаев нестандартизированных, специфических параметров туши убойного животного происходит окончательное определение рыночной стоимости.At slaughterhouses and meat processing enterprises, half-carcasses of slaughter pigs, mostly hung on hooks, are recorded, weighed, and according to the departmental commodity classification of quality, they are evaluated by taking into account the thickness of bacon and meat in the legally prescribed places depending on the specifics of the country. With the involvement of a large number of other, in most cases non-standardized, specific parameters of the carcass of a slaughtered animal, the final determination of the market value occurs.
Наряду с ручными методами определения толщины шпика и мяса в тушах убойного скота, используются также различные методы классификации согласно известному уровню техники, в том числе принцип оптической обработки изображений.Along with the manual methods for determining the thickness of bacon and meat in carcasses of slaughter cattle, various methods of classification according to the prior art, including the principle of optical image processing, are also used.
В ДД 298310 А5 / ДЕ 4131556 С2, а также ДЕ 4109345 С2 описывается способ определения или анализа полутуш убойного скота при помощи обработки изображений, в результате которого определяется наружный контур, слой шпика, соотношение мяса и спинного шпика, при этом изготовляются снимки полутуш убойного скота с позвоночником и всеми межпозвонковыми слоями. Исходной опорной точкой для определения параметров распиловки и классификации является крестцовая кость позвоночника, которая, как и другие позвонки, определяется при помощи объектного анализа. Недостаток этого способа заключается в том, что объектный анализ требует при предопределенных параметрах контура и объективных параметрах большого объема вычислительных работ, а также в том, что не всегда возможно выбрать с достаточной точностью крестцовую кость в виде опорной точки в связи с имеющими место ошибками в разделе туши в реальном процессе обработки.DD 298310 A5 / DE 4131556 C2, as well as DE 4109345 C2, describes a method for determining or analyzing carcass half carcasses using image processing, which determines the outer contour, the fat layer, the ratio of meat and back fat, and takes pictures of the half carcass of the slaughter cattle. with the spine and all intervertebral layers. The starting point for determining the parameters for cutting and classification is the sacral bone of the spine, which, like other vertebrae, is determined using object analysis. The disadvantage of this method is that object analysis requires, with predefined contour parameters and objective parameters, a large amount of computational work, as well as the fact that it is not always possible to choose the sacral bone with sufficient accuracy as an anchor point due to the errors in the section carcasses in the actual processing.
В ДЕ 19733216 С1 описывается способ оценки полутуш убойного скота при помощи оптической обработки изображений, который, следуя классической двухточечной методике, позволяет получить классификацию на основе оптической обработки изображений расширенной филейной части туши, исключая субъективные источники ошибок. Тем не менее, это не улучшило оценочную точность оценки и, тем самым, классификации в сравнении с известными способами оценки.In DE 19733216 C1 a method is described for estimating the half-carcass of a slaughter cattle using optical image processing, which, following the classical two-point method, makes it possible to obtain a classification based on the optical image processing of the extended filet part of the carcass, excluding subjective sources of error. However, this did not improve the estimated accuracy of the estimate and, thus, the classification in comparison with the known methods of assessment.
Известен также способ оценки полутуш убойных животных при помощи оптической обработки изображений, который использует для оценки фотограмметрический метод, копируя обычный двухточечный метод. При помощи фотограмметрического изображения в поясничной и тазобедренной частях берутся две опорных точки, первая из которых - это проксимальный конец подвздошной кости, вторая - проксимальный конец средней ягодичной мышцы (СЯМ), а также прямая в направлении средней линии спинного шпика, полученная фотограмметрическим методом. Для собственно оценки используются длины отрезков, полученных на перпендикуляре к прямой, смещенной параллельно подвздошной кости на высоте второй опорной точки как толщины спинного шпика. Этот способ позволяет избежать субъективных погрешностей измерения, свойственных двухточечному способу, осуществляемому вручную, но оценочная точность оценки не повышается.There is also known a method for estimating half carcasses of slaughter animals using optical image processing, which uses a photogrammetric method for evaluation, copying the usual point-to-point method. Using the photogrammetric image in the lumbar and hip parts, two reference points are taken, the first of which is the proximal end of the Ilium, the second is the proximal end of the gluteus maximus muscle (CML), and the photometric method is straight in the direction of the middle line of the dorsal fat. For the actual evaluation, the lengths of the segments obtained on the perpendicular to the straight line, displaced parallel to the Ilium at the height of the second anchor point as the thickness of the back fat are used. This method allows you to avoid subjective measurement errors inherent in the two-point manual method, but the estimated accuracy of the estimate is not increased.
Задача изобретения состоит в разработке способа, обеспечивающего при помощи оптической обработки изображений автоматическую оценку качества полутуш убойного скота, и в частности, убойных свиней, причем в отличие от известного способа достигается высокая воспроизводимая оценочная точность, на которую ошибки в процессе распиловки убойного животного могут оказывать лишь несущественное влияние и вовсе не могут влиять ошибки, связанные с неабсолютной вертикальностью изображения относительно плоскости разделки туши.The objective of the invention is to develop a method that provides by means of optical image processing an automatic assessment of the quality of half-carcasses of slaughter cattle, and in particular, slaughter pigs, and, unlike the known method, a high reproducible estimated accuracy is achieved, for which errors in the slaughter process can only irrelevant influence and can not affect the errors associated with the non-absolute verticality of the image relative to the plane of the carcass.
Задача решается за счет признаков, включенных в пункт 1 формулы изобретения. Предпочтительные модификации вытекают из зависимых пунктов формулы.The problem is solved by the characteristics included in paragraph 1 of the claims. Preferred modifications arise from the dependent claims.
Сущность изобретения состоит в фотограмметрическом дешифрировании оптического изображения полутуши убойного животного в плоскости распиливания, в области поясничной и тазобедренной частей. В этой области могут быть оптически определены подвздошная кость, позвонки; средняя ягодичная мышца и спинной шпик, благодаря цветовым и яркостным контрастам, отличаются постоянной оптической избирательностью и, следовательно, налицо надежная электронно-вычислительная избирательность. Для фотограмметрического дешифрирования используются в виде исходных опорных точек позвоночники, подвздошная кость, самая тонкая толщина шпика на СЯМ и контуры спинного шпика в выбранной области.The essence of the invention consists in the photogrammetric interpretation of the optical image of the half-carcass of a slaughter animal in the plane of sawing, in the region of the lumbar and hip parts. In this area, the iliac bone and the vertebrae can be optically determined; the gluteus maximus muscle and the dorsal fat, due to color and brightness contrasts, are distinguished by constant optical selectivity and, therefore, reliable electronic computational selectivity is evident. For photogrammetric decryption, the spine, the iliac bone, the thinnest thickness of the fat on the SYM and the contours of the spinal fat in the selected area are used as the initial reference points.
Для оценки качества основная масса нежирного мяса рассчитывается через сумму соотнесенных между собой, перпендикулярных прямой линии спинно-мозгового канала отрезков в области мяса и слоя шпика, с учетом полученных из регрессионного анализа постоянных для каждого члена и основной постоянной.To assess the quality, the bulk of lean meat is calculated using the sum of the segments correlated to each other, perpendicular to the straight line of the spinal canal, in the area of the meat and the bacon layer, taking into account the constants for each member obtained from the regression analysis and the basic constant.
Определение необходимых для расчета отрезков прямых производится следующим образом. В качестве первой исходной линии для из3 мерений проводится прямая согласно направлению последнего прямого участка позвоночника в середину спинно-мозгового канала. На этой прямой как вторая исходная линия восстанавливается перпендикуляр до наружного контура шпика, внутреннее продолжение которого проходит в виде касательной к нижней точке подвздошной кости.The determination of the straight line segments necessary for the calculation is as follows. As the first baseline for measurements, a straight line is drawn according to the direction of the last straight portion of the spine in the middle of the spinal canal. On this straight line, as the second initial line, the perpendicular is restored to the external contour of the fat, the inner continuation of which passes in the form of a tangent to the lower point of the Ilium.
Рассчитываются также другие отрезки, параллельные второй исходной линии, длины которых ограничены первой исходной линией и наружным контуром шпика, на высоте дистального конца последнего позвонка, наиболее тонкого слоя шпика на СЯМ, между последним и предпоследним позвонками, а также между предпоследним и третьим от конца позвонками. Длины частичных отрезков второй исходной линии и параллельных ей других отрезков получаются в результате их пересечения с внутренней контурной линией шпика между шпиком и мясом.Other segments parallel to the second baseline are also calculated, the lengths of which are limited by the first baseline and the outer contour of the fat, at the height of the distal end of the last vertebra, the thinnest layer of the fat on the SML, between the last and next to last vertebrae, and between the last and last vertebrae . The lengths of the partial segments of the second baseline and other segments parallel to it are obtained as a result of their intersection with the inner contour line of the fat between the bacon and the meat.
Представляется также возможным определение категории качества путем расчета площади поперечного сечения из частичных отрезков, а также составных отрезков на первой исходной линии при помощи характеристических относительных величин частей слоя шпика и частичных площадей, ограниченных внутренним контуром шпика, подвздошной костью и предпоследним позвонком.It is also possible to determine the quality category by calculating the cross-sectional area of the partial segments, as well as composite segments on the first source line using characteristic relative values of the parts of the lard layer and partial areas bounded by the inner contour of the lard, the ilium and the penultimate vertebra.
В виде альтернативы для вычисления могут быть использованы также отношения длин линий диагоналей частичных площадей.Alternatively, the ratios of the lengths of the diagonals of the partial areas can also be used for the calculation.
Преимущества изобретения заключаются в определении отношений отрезков для оценки качества полутуш убойных животных, в частности в устранении источников ошибок вследствие неабсолютной вертикальности снимков в плоскости распиливания, которые приводят, в противном случае, к ошибочным оценкам и ошибочным классификациям. Ошибки при разделке туши почти не влияют на оценку. Оценочная точность существенно повышается, вследствие чего достигается более точное и высокое качество оценки.The advantages of the invention lie in determining the relationship of the segments for assessing the quality of half carcasses of slaughter animals, in particular in eliminating sources of error due to the non-absolute verticality of the images in the plane of sawing, which otherwise lead to erroneous estimates and erroneous classifications. Errors when cutting the carcass almost do not affect the assessment. Estimated accuracy is significantly increased, resulting in more accurate and high quality estimates.
Изобретение поясняется более детально на примере исполнения со ссылкой на чертеж, представляющий область съемки для оценки.The invention is explained in more detail on the example of execution with reference to the drawing, representing the area of shooting for evaluation.
Согласно чертежу подвергают фотограмметрическому анализу область 1 изображения поясничной и тазобедренной частей полутуши убойного животного, которая включает всю ее ширину, проксимальный конец подвздошной кости 2 и нижний конец позвоночника 3 с позвонками.According to the drawing, a region 1 of the image of the lumbar and hip parts of the half-carcass of a slaughtered animal is subjected to photogrammetric analysis, which includes its entire width, the proximal end of the ilium 2 and the lower end of the spine 3 with vertebrae.
В середину спинно-мозгового канала проводится в качестве первой исходной линии для измерений прямая 4 согласно направлению прямого участка позвоночника 3. На этой прямой 4 как вторая исходная линия 5 восстанавливается перпендикуляр до наружного контура шпика, причем внутреннее продолжение 7 второй исходной линии 5 касается тангенциально нижней точки подвздошной кости 2.In the middle of the cerebral spinal canal, the straight line 4 is measured as the first source line for measurements according to the direction of the straight section of the spine 3. On this straight line 4, the second baseline 5 is restored perpendicular to the outer contour of the fat, and the inner extension 7 of the second source line 5 is tangentially lower points of the ilium 2.
Параллельно второй исходной линии 5 рассчитываются еще четыре отрезка, длины которых также ограничены прямой 4 как первой исходной линией и наружным контуром шпика 6. Первая параллель 8 рассчитывается на высоте наиболее тонкого слоя шпика на СЯМ, вторая параллель 9 на дистальном конце последнего позвонка позвоночника 3, третья параллель 10 между последним и предпоследним позвонками позвоночника 3 и четвертая параллель 11 между предпоследним и третьим от конца позвонками позвоночника 3. Вторая исходная линия 5, а также параллели 8, 9, 10, 11 пересекаются внутренней контурной линией шпика 12, в результате чего получаются частичные отрезки. На второй исходной линии 5 определяются таким образом частичные отрезки 841 13 и 842 14. Далее точки пересечения определяют длину наружного частичного отрезка 84ζρ 15 первой параллели 8, которая соответствует наиболее тонкому слою шпика на средней ягодичной мышце 16, длину внутреннего частичного отрезка 811< 17 на второй параллели 9, длины частичных отрезков 843 18 и 814 19 на третьей параллели 10, а также на четвертой параллели 11 длины частичных отрезков 845 19 и 816 20.Parallel to the second baseline 5, four more segments are calculated, the lengths of which are also limited to straight line 4 as the first baseline and outer contour of the fatty cable 6. The first parallel 8 is calculated at the height of the thinnest layer of the fat on the SYM, the second parallel 9 at the distal end of the last vertebra of the spine 3, the third parallel 10 between the last and the penultimate vertebrae of the spine 3 and the fourth parallel 11 between the penultimate and the third vertebrae of the spine 3 from the end 3. The second starting line 5, as well as parallels 8, 9, 10, 11 crossed Ate the inner contour line of the fat 12, resulting in partial segments. In the second baseline 5, the partial segments 841 13 and 842 14 are determined in this way. Next, the intersection points determine the length of the outer partial segment 84ζρ 15 of the first parallel 8, which corresponds to the thinnest layer of fat on the gluteus maximus 16, the length of the inner partial segment 811 <17 on second parallel 9, the length of the partial segments 843 18 and 814 19 on the third parallel 10, as well as on the fourth parallel 11 the length of the partial segments 845 19 and 816 20.
Доля нежирного мяса (ш4а) рассчитывается, например, по формуле в Гб аЬ5 зЫ т£«-ро + Р1— +Р2 — + рЗ —The share of lean meat (w4a) is calculated, for example, according to the formula in Gb, ab5 zy t £ «-ro + P 1 - + P 2 - + p3 -
8С5 р5---3Γζρ ₽8 еЬб эСгр р9 зГ2 εΓζρ которая используется непосредственно для оценки и служит для классификации категорий качества.8С5 р5 --- 3Γζρ ₽8 eb eСгр р9 зГ2 εΓζρ which is used directly for evaluation and is used to classify quality categories.
Постоянные р0, р1, р2, р3, р5, р8, р9 рассчитываются как опорные величины методом регрессионного анализа при помощи стандартизированной статистической программы, например Майкрософт Экссел, из фактической доли нежирного мяса в полутушах убойных животных.Constants p0, p1, p2, p3, p5, p8, p9 are calculated as reference values using a regression analysis method using a standardized statistical program, for example, Microsoft Excel, from the actual share of lean meat in the half-carcass of slaughtered animals.
Определение рыночной стоимости может быть осуществлено чрез соотношения площадей или ограничивающих их длин отрезков. В данном случае рассчитываются, например, отношения величины площади, ограниченной прямой 4, внутренней контурной линией шпика 12, частичными отрезками 841 13 и 843 1 8, к площади шпика между частичными отрезками 842 14 и 844 19, а также определяется коэффициент, корреспондирующий с рыночной стоимостью. В виде альтернативы рыночная стоимость может определяться через коэффициент из значения для диагоналей этих площадей.Determination of market value can be carried out through the ratio of areas or lengths of segments limiting them. In this case, for example, the ratios of the area bounded by the straight line 4, the inner contour line of the fat 12, the partial segments 841 13 and 843 1 8, to the area of the fat between the partial segments 842 14 and 844 19 are calculated, and the coefficient corresponding to the market worth it. In the form of an alternative, the market value can be determined through a coefficient from the value for the diagonals of these areas.
ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯUSED TERMS AND CONDITIONS
1. Область изображения1. Image area
2. Подвздошная кость2. Ilium
3. Позвоночник3. Spine
4. Прямая4. straight
5. Вторая исходная линия5. Second baseline
6. Наружный контур шпика6. The outer contour of the fat
7. Внутреннее продолжение второй исходной линии 57. Internal continuation of the second baseline 5
8. Первая параллель8. First parallel
9. Вторая параллель9. Second parallel
10. Третья параллель10. The third parallel
11. Четвертая параллель11. The fourth parallel
12. Внутренняя контурная линия шпика12. Internal contour line of the fat
13.81113.811
14.81214.812
15. Наружный частичный отрезок (81ζρ)15. Outer partial segment (81ζρ)
16. Средняя ягодичная мышца (Ми8си1и8 С1и1еи8 Мебшш) - СЯМ16. The gluteus maximus muscle (Mi8i1i8 C1i1i8 Mebshsh) - SYM
17.81к17.81k
18.81318.813
19.81419.814
20.81520.815
21.81621.816
Claims (4)
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE1999136032 DE19936032C1 (en) | 1999-07-30 | 1999-07-30 | Image processing determines the quality of meat within a pig cadaver by calculation of lean meat content between fixed points |
| PCT/DE2000/001287 WO2001008500A1 (en) | 1999-07-30 | 2000-04-20 | Method for assessing the quality of animal half-carcasses |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| EA200200213A1 EA200200213A1 (en) | 2002-06-27 |
| EA003375B1 true EA003375B1 (en) | 2003-04-24 |
Family
ID=7916711
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| EA200200213A EA003375B1 (en) | 1999-07-30 | 2000-04-20 | Method for assessing the quality of animal half-carcasses |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP1196035A1 (en) |
| CN (1) | CN1367648A (en) |
| CA (1) | CA2371911A1 (en) |
| DE (1) | DE19936032C1 (en) |
| EA (1) | EA003375B1 (en) |
| ES (1) | ES2170737T1 (en) |
| PL (1) | PL354080A1 (en) |
| WO (1) | WO2001008500A1 (en) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| ITBO20030422A1 (en) * | 2003-07-11 | 2005-01-12 | Technology And Science For Growth S R L | EQUIPMENT FOR THE AUTOMATIC CONTROL OF SALAMIATION AND / OR CURING OF CURED MEATS AND ITS FUNCTIONING METHOD. |
| DE10358487B3 (en) | 2003-12-13 | 2005-05-25 | Csb-System Ag | Evaluation of pig carcasses, in a slaughterhouse, uses non-invasive image processing to compute the quality and market value of the carcass and establish its classification within current regulations |
| CN100376888C (en) * | 2004-11-02 | 2008-03-26 | 江苏大学 | Method and device for computer vision detection and classification of beef carcase quality |
| DE102004055351B4 (en) | 2004-11-17 | 2006-09-07 | Csb-System Ag | Obtaining data for classifying carcasses and for determining qualities and quantities thereof |
| DE202013002483U1 (en) | 2013-03-15 | 2014-06-16 | Csb-System Ag | Device for measuring an animal carcass half |
| DK178447B1 (en) | 2015-06-10 | 2016-02-29 | Ihfood As | Removing the spinal column from a half-carcass of a slaughtered animal |
| RU2604138C1 (en) * | 2015-07-27 | 2016-12-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Башкирский государственный аграрный университет" | Method of histological assessing meat maturing degree |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998008088A1 (en) * | 1996-08-23 | 1998-02-26 | Her Majesty The Queen In Right Of Canada, As Represented By The Department Of Agriculture And Agri-Food Canada | Method and apparatus for using image analysis to determine meat and carcass characteristics |
| DE19733216C1 (en) * | 1997-08-01 | 1998-12-17 | Csb Syst Software Entwicklung | Automatic meat image processing system |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DD292976A5 (en) * | 1990-03-22 | 1991-08-14 | Univ Berlin Humboldt | METHOD FOR THE ANALYSIS OF SLAUGHTER BODY AGENTS BY IMAGE PROCESSING |
| DD298310A5 (en) * | 1990-09-28 | 1992-02-13 | Humboldt-Universitaet Zu Berlin Direktorat Fuer Forschung,De | METHOD FOR DETERMINING SLAUGHTER BODILY AGAINST BY IMAGE PROCESSING |
| DE19847232C2 (en) * | 1998-05-19 | 2000-07-13 | Csb Syst Software Entwicklung | Method for evaluating halves of slaughter by optical image processing |
-
1999
- 1999-07-30 DE DE1999136032 patent/DE19936032C1/en not_active Expired - Lifetime
-
2000
- 2000-04-20 WO PCT/DE2000/001287 patent/WO2001008500A1/en not_active Application Discontinuation
- 2000-04-20 PL PL00354080A patent/PL354080A1/en unknown
- 2000-04-20 EP EP00934925A patent/EP1196035A1/en not_active Withdrawn
- 2000-04-20 EA EA200200213A patent/EA003375B1/en not_active IP Right Cessation
- 2000-04-20 ES ES00934925T patent/ES2170737T1/en active Pending
- 2000-04-20 CA CA002371911A patent/CA2371911A1/en not_active Abandoned
- 2000-04-20 CN CN 00811176 patent/CN1367648A/en active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998008088A1 (en) * | 1996-08-23 | 1998-02-26 | Her Majesty The Queen In Right Of Canada, As Represented By The Department Of Agriculture And Agri-Food Canada | Method and apparatus for using image analysis to determine meat and carcass characteristics |
| DE19733216C1 (en) * | 1997-08-01 | 1998-12-17 | Csb Syst Software Entwicklung | Automatic meat image processing system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2001008500A1 (en) | 2001-02-08 |
| CN1367648A (en) | 2002-09-04 |
| ES2170737T1 (en) | 2002-08-16 |
| DE19936032C1 (en) | 2000-07-13 |
| CA2371911A1 (en) | 2001-02-08 |
| EP1196035A1 (en) | 2002-04-17 |
| PL354080A1 (en) | 2003-12-15 |
| EA200200213A1 (en) | 2002-06-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Hedrick | Methods of estimating live animal and carcass composition | |
| Craigie et al. | A review of the development and use of video image analysis (VIA) for beef carcass evaluation as an alternative to the current EUROP system and other subjective systems | |
| Fortin et al. | A novel approach to grading pork carcasses: computer vision and ultrasound | |
| US7929731B2 (en) | Data acquisition for classifying slaughtered animal bodies and for their qualitative and quantitative determination | |
| Einarsson et al. | The ability of video image analysis to predict lean meat yield and EUROP score of lamb carcasses | |
| Olsen et al. | A review of computed tomography and manual dissection for calibration of devices for pig carcass classification-Evaluation of uncertainty | |
| Shackelford et al. | Coupling of image analysis and tenderness classification to simultaneously evaluate carcass cutability, longissimus area, subprimal cut weights, and tenderness of beef | |
| EA003375B1 (en) | Method for assessing the quality of animal half-carcasses | |
| US7547247B2 (en) | Method of determining the quality and quantities of a body of a slaughtered animal | |
| ES2145728T3 (en) | PROCEDURE FOR THE EVALUATION OF HALF ANIMALS OF KILLING BY AN OPTICAL IMAGE PROCESSING. | |
| Bruwer et al. | An evaluation of the lamb and mutton carcase grading system in the Republic of South Africa. 2. The use of fat measurements as predictors of carcase composition | |
| Jansons et al. | Development of new pig carcasses classification formulas and changes in the lean meat content in Latvian pig population | |
| CA2115999C (en) | Grading and evaluation of poultry with ultrasound | |
| Mahgoub | Ultrasonic scanning measurements of the longissimus thoracis et lumborum muscle to predict carcass muscle content in sheep | |
| KR102598065B1 (en) | Method and system of Predicting Meat Quantity Traits in Korean Cattle | |
| Kušec et al. | Equations for lean share estimation in swine carcasses in Croatia | |
| Pearson et al. | Influence of various traits upon live and carcass value for hogs | |
| Laville et al. | Estimation of the muscle to bone ratio of the bovine pelvic limb using a morphometric method | |
| Miglior et al. | Accuracy of MACE evaluation for composite type traits compared to prediction based on linear traits | |
| SU771547A1 (en) | Method of determining the area of rabbit muscle pupil | |
| Václavovský et al. | Prediction of lean content in breeding pigs by in vivo and post mortem methods | |
| Kušec et al. | Comparison of different methods for lean percentage evaluation in pig carcasses | |
| PL200867B1 (en) | Method of fat determination in slaughter half carcasses |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s) |
Designated state(s): AM AZ BY KZ KG MD TJ TM RU |