Physikalisches Imaging zur Struktur- und Texturerkennung bei der Fleischverarbeitung

用于肉类加工中结构和纹理识别的物理成像

基本信息

批准号：
178318044
负责人：
Professor Dr.-Ing. Thomas Becker
金额：
--
依托单位：
Lehrstuhl für Brau- und Getränketechnologie
依托单位国家：
德国
项目类别：
Research Grants
财政年份：
2010
资助国家：
德国
起止时间：
2009-12-31 至 2013-12-31
项目状态：
已结题

来源：
https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/178318044?language=en
关键词：
Physikalisches Imaging zur Struktur und

项目摘要

In den letzten Jahren wurden digitale Bildverarbeitung sowie Ultraschall-Techniken zunehmend aber isoliert voneinander in verschiedenen Bereichen der fleischverarbeitenden Industrie angewendet. Aufgrund der äußerst widrigen Einsatzbedingungen, dem geringen Ausbildungsstand der Bedienenden und der vergleichsweisen geringen Wertschöpfung in der Fleischindustrie bei gleichzeitig höchsten Anforderungen an Präzision, Zuverlässigkeit und Robustheit versagen existierende Verfahren zur ortsgenauen Auflösungen von wertgebenden Partien in Tierkörpern. Das Ziel dieses Projektes ist es, ein effizientes und preiswertes System zu entwickeln. welches aus einer Kombination der Detektion von Oberflächenstrukturvariationen, einer Analyse der tieferen Schichten über eine etablierte M- Modus Ultraschalldetektionstechnik zur Erzeugung der dreidimensionalen Rahmen-Layer-Struktur und die Verwendung von hochentwickelter und intelligenter, zuverlässiger Mustererkennung besteht. Hierzu müssen neue Methoden in der Mustererkennung entwickelt, etabliert und auf ihr Potential auf die vorliegende Anwendung evaluiert werden. Die Methoden basieren auf der Grundlage von Principle Componenl Analysis (PCA), Support Veclor Machines (SVM), rauschreduzierende Aigorrthmen. Merkmalsextraktion und Flankenerkennung unter Verwendung von intelligenten Gitter-Scans. Die Weiterentwicklung. Kombination und Verfeinerung der Datenverarbeitung, Merkmalsidentifizierung und Lokalisierung in der Bildverarbeitung und Ultraschalldetektion soll zur Verbesserung in Genauigkeit und Robustheit führen. Aufgrund der Verlagerung von teurer Hardware hin zu intelligenter Mustererkennung ist die Reduzierung der Systemkasten realistisch, um eine Anwendung in kleinen und mittleren Fleischverarbeitenden Betrieben zu ermöglichen.

在本次更新中，我们将介绍有关数字化技术的更多信息，以帮助您更好地了解工业应用中的问题。在 der Fleischindustrie bei gleichzeitig höchsten Anforderungen an Präzision、Zuverlässigkeit 和 RobustheitVersagen 存在 Verfahren zur ortsgenauen Auflösungen von wertgebenden Partien in Das Ziel。该项目是一个高效且高效的系统。 Rahmen-Layer-Struktur 和 die Verwendung von hochentwickelter 和 smarter，zuverlässiger Mustererkennung besteht。原理成分分析 (PCA)、支持向量机 (SVM)、rauschreduzierende Aigorrthmen 的基本原理。 Bildverarbeitung 和 Ultraschalldetektion soll zur Verbesserung in Genauigkeit und Robustheit führen。 Betrieben zu ermöglichen。