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

• 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

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.

在德国，数字技术是一种先进的技术，而在德国，技术是一种先进的技术，工业是一种先进的技术。Aufgrund der äußerst widrigen Einsatzbedingungen， dem geringen ausbildunsstand der Bedienenden和der vergleichsweisen geringen Wertschöpfung in der fleischinindustry bei gleichzetitig höchsten Anforderungen和Präzision， Zuverlässigkeit和Robustheit versagen exististierende Verfahren zur ortsgenauen Auflösungen von wertgebenden Partien in Tierkörpern。Das Ziel dieses项目清单、效率和preisweres系统。链接本文：链接本文：链接本文：链接本文：链接本文：链接链接：链接链接：链接链接：链接链接：链接链接：链接链接：链接链接：链接链接：链接链接：链接链接[3] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [2]基于主成分分析（PCA），支持向量机（SVM）， rauschreduzierende算法的模具方法。智能闪烁扫描的识别与识别。Weiterentwicklung死去。结合与验证：德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国在智能硬件研究中，在现实系统研究中，在智能硬件研究中，在智能硬件研究中，在智能硬件研究中，在智能硬件研究中，在智能硬件研究中，在智能硬件研究中，在智能硬件研究中，在智能硬件研究中，在智能硬件研究中，在智能硬件研究中。