Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Project of a computer system supporting extraction of the characteristics of pork half-carcases

Fojud A., Boniecki P., Zaborowicz M., Lisiak D., Ślósarz P., Stanisz M., Strzeliński P., Konieczny A.

Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering

|

2017

|

Vol. 62, nr 3

87--92

EN

In this paper it has been described a computer system for the processing and analysis of two-dimensional digital images of evaluated pork half-carcasses. The AOPW (pol. Analiza Obrazu Półtusz Wieprzowych) image analysis system was created in C#, in Visual Studio 2015, using the AForge.NET library. The development of the application was preceded by a requirement analysis, according to the software engineering procedures. Documentation in the form of UML diagrams was developed in Microsoft Visio. The AOPW application is used to analyze and extract the characteristics of pork halfcarcasses contained in two-dimensional digital images acquired during the slaughtering process of pigs. The application may be a part of a new method for evaluating and classifying pig carcasses according to the applicable EUROP classification. The developed system was divided into two modules: the first for processing and filtering image, enabling e.g. edge and shape detection, sharpening and image binarization. The second allows for image analysis and acquisition of characteristics of pork half-carcasses - descriptors. The presented work was created within the research project of National Research and Development Center PBS3/B8/26/2015.

PL

W pracy zaprezentowano autorski system informatyczny służący przetwarzaniu i analizie dwuwymiarowych obrazów cyfrowych, poddawanych ocenie półtusz wieprzowych. System o nazwie Analiza Obrazu Półtusz Wieprzowych (AOPW) został wytworzony w języku C#, w pakiecie Visual Studio 2015, z użyciem biblioteki AForge.NET. Opracowanie aplikacji zostało poprzedzone analizą wymagań, zgodnie z procedurami inżynierii oprogramowania. Powstała na tym etapie dokumentacja w postaci diagramów UML została przygotowana w programie Microsoft Visio. Aplikacja AOPW służy do analizy i ekstrakcji cech charakterystycznych półtusz wieprzowych, zawartych na dwuwymiarowych obrazach cyfrowych pozyskanych w trakcie procesu uboju trzody chlewnej. Aplikacja może stanowić element nowej metody oceny i klasyfikacji półtusz wieprzowych według obowiązującej klasyfikacji EUROP. Opracowany system został podzielony na dwa moduły: pierwszy przetwarzający i filtrujący obraz, umożliwiający m.in. wykrywanie krawędzi i kształtów, wyostrzanie oraz binaryzację obrazu; drugi pozwalający na analizę obrazu i pozyskanie cech charakterystycznych – deskryptorów. Przedstawiona praca powstała w ramach projektu badawczego Narodowego Centrum Badań i Rozwoju PBS3/B8/26/2015.

2

Noninvasive estimation of marbling in lamb's carcasses

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

Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering

|

2011

|

Vol. 56, nr 1

114-117

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.

3

Neuronowa identyfikacja poziomu zawartości tłuszczu w tkance mięśniowej owiec

Przybylak A., Boniecki P., KOozłowski R. J., Ślósarz P.

Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering

|

2008

|

Vol. 53, nr 2

76-78

PL

Rozwiązanie problemu identyfikacji ilości tłuszczu w mięsie, na podstawie informacji zawartej w obrazie ultrasonograficznym wykonanym na żywym zwierzęciu, ma istotne znaczenie utylitarne. W pracy zaproponowano wykorzystanie nowoczesnych metod sztucznej inteligencji, a w szczególności aproksymacyjnych technik sztucznych sieci neuronowych do określania poziomu zawartości tłuszczu w tkance mięśniowej owiec.

EN

The solution of the problem in the identification process of the quantity of the intramuscular fat, on the basis of contained information in the ultrasonographic image from living animal, has the essential utilitarian meaning. This paper investigates the utilization of methods of artificial intelligence, in particularly approximation algorithms of artificial neural network models.

4

Neuronowa analiza zdjęć ultrasonograficznych w procesie identyfikacji poziomu zawartości tłuszczu - badania wstępne

Przybylak A., Boniecki P., Kozłowski R. J., Ślósarz P.

Inżynieria Rolnicza

|

2008

|

R. 12, nr 6(104)

159-165

PL

Rozwiązanie problemu identyfikacji ilości tłuszczu w mięsie, na podstawie informacji zawartej w obrazie ultrasonograficznym wykonanym na żywym zwierzęciu, ma istotne znaczenie utylitarne. W pracy zaproponowano wykorzystanie nowoczesnych metod sztucznej inteligencji, a w szczególności aproksymacyjnych technik sztucznych sieci neuronowych.

EN

The solution of the problem in the identification process of the quantity of the intramuscular fat, on the basis of contained information in the ultrasonographic photo from living animal, has the essential utilitarian meaning. This paper investigates the utilization of methods of artificial intelligence, in particularly approximation algorithms of artificial neural network models.