Physikalisches Imaging zur Struktur- und Texturerkennung bei der Fleischverarbeitung

在过去的几年里，数字图像技术被超声波技术所取代，并被广泛应用于工业领域。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 quertierende Verfahren zur ortsgenauen Auflösungen von wertgebenden Partien in Tierkörpern.这两个项目是一个效率和效率很高的系统。本文介绍了一种基于三维拉曼层结构的超声检测技术，通过对三维拉曼层结构的分析，以及对三维拉曼层结构的智能化检测，对三维拉曼层结构的超声检测方法进行了研究，并对三维拉曼层结构的智能化检测进行了分析。因此，我们必须采取新的方法来开发、建立和提高潜力，以评估韦尔登的潜力。该方法基于主成分分析（PCA）、支持向量机（SVM）、回归分析. Merkmalsextraktion和Flankenerkennung unter Verwendung von intelligenten Gitter-扫描。《微变》Bildverarbeitung中的Datenverarbeitung、Merkmalsididentifierung和Lokalisierung的组合和验证，以及Genauigkeit和Robustheit führen中的超声检测。通过对硬件硬件的智能测试，可以实现对系统的简化，并在小范围内进行快速的测试。

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.