Die Bildverarbeitung ist ein wichtiger Bestandteil in der Schlachtkörperbewertung von Schweinen, insbesondere in Bezug auf die Erkennung von Ohrrandnekrosen und Schwanzspitzennekrosen. Diese Erkrankungen können die Fleischqualität beeinträchtigen und können durch mangelhafte Haltungsbedingungen verursacht werden. Eine Technologie, die in der Schlachtkörperbewertung von Schweinen verwendet wird, ist die Verwendung von 3D-Kameras. Diese Kameras erfassen nicht nur 2D-Bilder, sondern auch 3D-Daten des Tieres. Sie können verwendet werden, um die Schwanzlänge des Tieres zu vermessen, was wichtig ist, um die Auswirkungen von Schwanzspitzennekrosen auf die Fleischqualität zu bestimmen.Ein weiteres Beispiel ist die Verwendung von speziellen Algorithmen, die trainiert wurden, um Anzeichen von Ohrrandnekrosen und Schwanzspitzennekrosen automatisch zu erkennen.
Diese Algorithmen können die Erkennung von Erkrankungen beschleunigen und die Fleischqualität verbessern, indem sichergestellt wird, dass nur Tiere ohne diese Erkrankungen in den Verkauf gelangen. Es ist auch möglich, dass diese Algorithmen trainiert werden, um jegliche Hautläsionen zu erkennen, wenn gewünscht. Dies kann dazu beitragen, die Fleischqualität zu verbessern und die Kosten für die Schlachtkörperbewertung zu reduzieren.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Bildverarbeitungstechnologie fortlaufend weiterentwickelt wird, um immer genauere Ergebnisse zu erzielen. Es gibt auch begrenzte Daten zur Genauigkeit dieser Technologien und die speziellen Algorithmen müssen entsprechend trainiert werden, um eine hohe Präzision und Zuverlässigkeit zu erreichen. Es ist auch notwendig, sicherzustellen, dass die Bildverarbeitungstechnologie den ethischen Standards und Anforderungen entspricht.
In dieser Studie wird ein Messer an einem Roboterarm befestigt, der das Fleisch entgegen der Laufbewegung des Förderbandes schneidet. Der Schnitt wird anhand eines Kamerasystems individuell berechnet, das auf den optischen Merkmalen an der Oberfläche des Fleisches basiert. Wenn die innere Struktur des Fleisches sich von der Oberfläche unterscheidet, kann der Schnitt des Roboters zu Effizienzverlusten im tieferliegenden Fleischbereich führen.
Durch digitale Bildverarbeitung können Objekte unabhängig von ihrer Position in 2D oder 3D erfasst werden. Unsere Systeme bieten die gleichzeitige Kontrolle von Produkten in Bezug auf:
Die Qualitätssicherung identifiziert defekte Produkte, während die Fremdkörpererkennung unerwünschte Objekte detektiert. Die Farberkennung überprüft die Farbeigenschaften, die Geometrieanalyse sichert vorgegebene Standards und das Zählen erfasst die Anzahl der Produkte.
Die Identifizierungsfunktion erkennt spezifische Produkte oder Chargen, und die Positionserkennung überprüft die genaue Platzierung oder Einhaltung von Grenzen. Unsere Systeme nutzen fortschrittliche digitale Bildverarbeitung für zuverlässige Form- und Fremdkörpererkennung in der Produktkontrolle.
Sie haben die Qualitätskontrolle immer selbst in der Hand. Unsere Benutzungsoberfläche ist leicht zu bedienen und wird komplett auf Ihre Wünsche angepasst.
Aufgabe: Ermittlung des abgeflossenen Blutes bei Schweinen nach der Betäubung
Lösung: Ermittlung Füllstand vom geschlossenen Edelstahlbehälter mittels Wärmebildkamera
