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Physikalisches Imaging zur Struktur- und Texturerkennung bei der Fleischverarbeitung

Projekt

Ernährung und Verbraucherschutz

Dieses Projekt leistet einen Beitrag zum Forschungsziel 'Ernährung und Verbraucherschutz'. Welche Förderer sind dazu aktiv? Welche Teilziele gibt es dazu? Schauen Sie nach:
Ernährung und Verbraucherschutz


Förderkennzeichen: DFG
Laufzeit: 01.06.2010 - 31.05.2013
Forschungszweck: Grundlagenforschung

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.

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