Noninvasive estimation of marbling in lamb's carcasses

• Autorzy: Przybylak A. , Ślósarz P. , Boniecki P. , Lisiak D. , Stanisz M. , Ludwiczak A.

Warianty tytułu

PL

Nieinwazyjna ocena marmurkowatości tusz jagnięcych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

An important, and not yet solved problem in meat industry is the issue of estimating the intramuscular fat level content in the carcass. Solution of the problem of identification of quantity of the intramuscular fat, on the basis of Information in ultrasound images taken on lamb's carcasses or even living animal, is ofessential utilitarian importance. The amount of intramuscular fat (known as marbling) has significant impact on market value and meat's culinary usefulness. Previoitsly used methods for marbling classification in carcasses based on an analysis of animal 's age, weight and gender, or had invasive nature. These methods were estimated as unreliable and inefficient. There have been noticed growing explorers' interest in drawing conclusions based on information of data coded in a graphic form. The neuronal identification of pictorial data, with special emphasis on both quantitative and qualitative analysis, is more frequently utilized to gain and deepen the empirical data knowledge. Extraction and then classification of selected picture features, such as color or surface structure, enables one to create computer tools in order to identify these objects presented as, for example, digital pictures. Thispaper presents an attempt to create noninvasive method to classify marbling, based on ultrasound images, computer image analysis and artificial neural networks.

PL

Ważnym, i dotychczas nierozwiązanym problemem w branży mięsnej jest ocena poziomu zawartości tłuszczu śródmięśniowego w tuszy zwierzęcej. Rozwiązanie problemu identyfikacji ilości tłuszczu śródmięśniowego na podstawie informacji pozyskanej z obrazów USG tusz zwierzęcych, a także żywych zwierząt, ma istotne znaczenie utylitarne. Ilość tłuszczu śródmięśniowego (tzw. marmurkowatość) ma znaczny wpływ na wartość rynkową i przydatność kulinarną mięsa. Stosowane dotychczas metody oceny otłuszczenia zwierząt bazują na analizie ich wieku, masy ciała oraz płci lub maja charakter inwazyjny. Metody te są zawodne oraz mało efektywne. Widoczny jest wzrost zainteresowania wyciąganiem wniosków bazując na danych zakodowanych w formie graficznej. Neuronowa analiza obrazu, ze szczególnym uwzględnieniem analiz ilościowych i jakościowych, jest coraz częściej wykorzystywana analizy danych empirycznych. Wydobycie a następnie klasyfikacja wybranych cech obrazu, takich jak kolor, kształt czy tekstura, możliwa jest dzięki wykorzystaniu systemów informatycznych analizujących i przetwarzających obrazy cyfrowe. W artykule przedstawiono próbą wytworzenia nieinwazyjnej metody klasyfikacji marmurkowatości, z wykorzystaniem zdjęć USG, komputerowej analizy obrazu oraz sztucznych sieci neuronowych.

Słowa kluczowe

EN

lamb`s carcasses; marbling; estimation

PL

tusze jagnięce; marmurkowatość; ocena

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
• Rocznik: 2011
• Tom: Vol. 56, nr 1
• Strony: 114--117
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz.

Twórcy

autor

Przybylak A.

autor

Ślósarz P.

autor

Boniecki P.

autor

Lisiak D.

autor

Stanisz M.

autor

Ludwiczak A.

• Institute of Agricultural Engineering, Poznań University of Life Sciences

Bibliografia

• [1] Malina W., Smiatacz M. Metody cyfrowego przetwarzania obrazów (Methods of digital image processing). Warszawa: Akademicka oficyna Wydawnicza EXIT, 2005. ISBN 83-87674-93-1.
• [2] Nowakowski K., Boniecki P.: Wpływ liczby zmiennych na jakość działania neuronowego modelu do identyfikacji wybranych uszkodzeń ziarniaków (The impact of the number of va-riables on the operation ąuality of neuron model for identify-ing mechanical damage of corn seeds). Inżynieria rolnicza, 2008, Vol. 6(104), str. 145-151, Kraków.
• [3] Osowski S. Sieci neuronowe do przetwarzania informacji (Neural Networks for information processing). Warszawa, OWPW, 2000.
• [4] Przybylak A., Boniecki P., Ślósarz P., Kozłowski R.J.: Neuronowa analiza zdjęć ultrasonograficznych w procesie identyfikacji poziomu zawartości tłuszczu - badania wstępne (Neural analysis of the ultrasonographic images in the intramuscular fat level content identification process - preliminary research). Inżynieria Rolnicza, 2008, nr 6(104), s. 159-167.
• [5] Ślósarz P., Stanisz M., Pietrzak M., Gut A., Łyczyński A and Steppa R. The use of computer image analysis for evaluation of selected meat ąuality indices in lambs. Arch. Tierz., Dummerstorf, 47, Special Issue, 2004, pp. 169-174.
• [6] Tadeusiewicz R., Korohoda P. Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów (Computer processing and image analysis). Kraków, FPT, 1997.
• [7] Valma J Robertson, Kerry G Baker. A Review of Therapeutic Ultrasound: Effectiveness Studies. Physical Therapy, 2001., 81 (7).