Detection of turkey carcasses defaults by machine vision

This project consists in developing a digital color machine vision designed to grade turkey carcass yield and quality on a suspension chain. The quality of the carcasses can be appraised by different appearance features. The image acquisition and processing system provides information about carcasses defaults. The features extraction procedures use color segmentation methods. These methods are validated using an array of test image sets and give results which could be exploited in an operational real-time system applied to a suspension chain. / Le Cemagref élabore un outil de vision numérique couleur permettant de quantifier de façon objective le rendement et la qualité des carcasses de dinde sur chaîne d'abattage. Le système d'acquisition et de traitement d'images délivre des informations sur l'aspect des carcasses. Différentes méthodes algorithmiques permettent de détecter et de localiser automatiquement les différents défauts d'aspect. Ces méthodes sont validées sur différents jeux d'images tests et donnent des résultats qui nous permettent d'envisager leur mise en oeuvre sur un système temps réel opérationnel sur chaîne d'abattage

Mise au point d'un système d'évaluation de la qualité des carcasses de dinde sur chaîne d'abattage par vision numérique

The purpose of this research, in collaboration with industrialists of the turkey official channel, is to develop an appraisal tool of the quality of turkey carcass lots in processing plants. We have chosen a color machine vision compatible with the speed of the slaughtering processing operation and with the multi-features caracterisation. The quality of the carcasses can be appraised by different features : conformation et appearance. The features extraction procedures use morphological measures and color segmentation methods. / Le but de ce projet de recherche est d'élaborer, en collaboration avec les industriels de la filière dinde, un outil qui permet de quantifier la qualité des carcasses de dinde à l'arrivée en abattoir. Nous avons opté pour un système de vision numérique couleur compatible avec la cadence des chaînes d'abattage actuelles et avec une caractérisation multi-critère, sans contact avec le produit. Les différents critères mesurables par le système sont la conformation et la détection de défauts d'aspect indésirables. Sur l'outil de vision ont été développées des méthodes de mesures des caractéristiques morphologiques de la carcasse et des méthodes de segmentation couleur

Grading turkey carcasses by color machine vision

This project consists in developing a color machine vision designed to grade turkey carcass yield and quality on a slaughter chain. The quality of the carcasses can be appraised by different appearance features. The image acquisition and processing system provides information about carcasses defaults. The features extraction procedures use color segmentation methods. These methods are validated using an array of test image sets and give results which could be exploited in an operational real-time system applied to a suspension chain / Le Cemagref élabore un outil de vision numérique couleur permettant de quantifier de façon objective la qualité des carcasses de dinde sur chaîne d'abattage. Le système d'acquisition et de traitement d'images délivre des informations sur l'aspect des carcasses. Différentes méthodes algorithmiques permettent de détecter et de localiser automatiquement les différents défauts d'aspect. Ces méthodes sont validées sur différents jeux d'images tests et donnent des résultats qui nous permettent d'envisager leur mise en oeuvre sur un système temps réel opérationnel sur chaîne d'abattage

Vision industrielle : un capteur pour la qualité

With fast-changing eating-habits, international competition and increasingly stringent standards, improving production quality is a constant concern for the food industry. Machine vision - the computerized analysis of video images - can help solve some of the problems. The industry itself, its equipment manufacturers and researchers are working to ensure the technique is successfully integrated. Since the sensor does not touch the foodstuff, it does not contaminate, and it can be used for a wide range of visual inspections : packaging, where it is almost a run-of-the mill process already, high-speed small-vegetable sorting, and in sectors as varied as biscuits, TV dinners or fish portioning. Among the questions addressed in the present paper are the context, the feasibiblity, the main users and certain sectorial applications. / Les industriels doivent sans cesse améliorer la qualité de leur production. La vision industrielle qui consiste à exploiter par ordinateur des images vidéo, peut apporter aujourd'hui une solution efficace à cette contrainte. Les industriels de la transformation, les équipementiers et les chercheurs travaillent actuellement à la réussite de l'intégration de cette technique. Ce capteur sans contact, donc non contaminant, est présent dans les opérations de contrôle visuel les plus diverses : sur les emballages où il est presque banalisé, dans le tri haute vitesse des petits légumes et dans des secteurs aussi divers que la biscuiterie, la fabrication des plats cuisinés ou la découpe des filets de poisson. Dans quel contexte, quels sont les attentes réelles, les secteurs privilégiés et dans quel secteur trouve-t-on des applications sont les quelques questions traitées

Grading lots of turkey carcasses on suspension chain by machine vision

The purpose of this research is to develop an appraisal tool of the quality of turkey carcass lots in processing plants. The study of carcass conformation by digital vision is now carried out in 3 phases : - image acquisition of carcasses ; - development of 3 processing methods ; - sizing of carcass morphological features. The 3 methods of carcass conformation processing give different morphological features, although they can be compared as for as preciseness, reliability and prospects. / Le but de ce projet est d'élaborer un outil d'évaluation de la qualité des lots de carcasses de dinde sur chaîne d'abattage. L'étude de la conformation des carcasses est menées en trois phases : - l'acquisition d'images de carcasse ; - la mise au point de trois méthodes d'évalutation de la conformation des carcasses ; - l'extraction de critères morphologiques sur les images. Les trois méthodes d'évaluation de la conformation des carcasses sont comparées en terme de précision, de fiabilité et de prospective

Evaluation, par vision numérique, de la qualité de jambons frais : mesure du gras de couverture et évaluation de la couleur

[Notes_IRSTEA]bibl. [Departement_IRSTEA]GEAPA [TR1_IRSTEA]42 - ALITECH / CAPORALWe have developed a colour digital imaging system to quantify objectively the quality of fresh ham on the production line of a factory producing cooked ham. The system measures rind fat depth and meat colour. The acquisition and image processing system gives information on the conformation and appareance of fresh ham. Algorithmic methods allow the detection, the localisation and the automatic measurement of fat cover and the colour of superficial and deep muscles on a cross-section of ham. The methods have been compared with different groups of test pictures and give results which sugest that the system can be used on-line in a processing plant.Nous avons développé un outil de vision numérique couleur permettant de quantifier de façon objective la qualité de jambons frais sur la chaîne d'approvisionnement d'une unité de fabrication de jambons cuits en terme de mesure du gras de couenne et d'évaluation de la couleur. Le système d'acquisition et de traitement d'images délivre des informations sur la conformation et l'aspect des jambons frais. Des méthodes algorithmiques permettent de détecter, de localiser et de mesurer automatiquement le gras de couverture et la couleur des muscles profond et supérieur sur la coupe du jambon. Ces méthodes sont validées sur différents jeux d'images tests et donnent des résultats qui nous permettent d'envisager leur implantation sur un système temps réel opérationnel sur chaîne industrielle

Mise au point d'un système d'évaluation de la qualité des lots de carcasses de dinde sur chaîne d'abattage par vision numérique

The purpose of this research, in collaboration with industrialists of the turkey official corporation, is to develop an appraisal tool of the quality of turkey carcass lots in processing plant. The quality of the carcasses can be apraised by different features : conformation and appearance. The features extraction procedures use morphological measures and color segmentation methods. / Le but de ces travaux de recherche est d'élaborer, en collaboration avec les industriels de la filière dinde, un outil qui permet de quantifier la qualité des carcasses de dinde en abattoir. Les différents critères mesurables par le système de vision numérique sont la conformation des carcassses et les défauts d'aspect indésirables. Sur l'outil de vision ont été développées des méthodes de mesure des caractéristiques morphologiques de la carcasse et des méthodes de segmentation couleur

Evaluation de la qualité des lots de carcasses de dinde sur chaîne d'abattage par vision numérique en temps réel

The purpose of this reseach, in collaboration with industrialists of the turkey official channel, is to develop an appraisal tool of the quality of turkey carcass lots in processing plants. We have chosen a color machine vision compatible with the speed of the slaughtering processing operation and with the multi-features caracterisation. The quality of the carcasses can be appraised by different features : conformation et appearance. The features extraction procedures use mprphological measures and color segmentation methods. / Le but de ces travaux de recherche est d'élaborer, en collaboration avec les industriels de la filière dinde, un outil qui permet de quantifier la qualité des carcasses de dinde à l'arrivée en abattoir. Nous avons opté pour un système de vision numérique couleur compatible avec la cadence des chaînes d'abattage actuelles et avec une caractérisation multi-critère, sans contact avec le produit. Les différents critères mesurables par le système sont la conformation et la détection de défauts d'aspect indésirables. Sur l'outil de vision ont été développées des méthodes de mesures des caractéristiques morphologiques de la carcasse et des méthodes de segmentation couleur

Evaluation en temps réel de la qualité des jambons par vision numérique couleur

This paper presents the development of a real-time colour machine vision system which assesses the quality of raw hams by measuring meat colour and fat thickness. A specific machine vision device was set up and the algorithms use colour segmentation in the Hue, Saturation, Intensity (HSI) colour space. The detection of the muscles and fat in the images is carried out on the H and I components by using a thresholding method, on the S component by using a thresholding method followed by a connex component analysis and on the I component by a smoothing and a gradient analysis of the image, and an automatic thresholding method. Fat thickness is measured with regard to circular plate calibration. Muscle colour is measured in the HSI colour space by the use of 6 colour standards : Japanese Pork Colour Standards (JPCS). The method processes two kinds of ham (french and danish cuts) and runs in less than 3.5s.The results showed proper correlation between automatic and human measures of fat thickness (linear regressions on a set of 100 hams yielded R2 = 0.83 for the two kinds of measures) and proved the efficiency of image processing in grading hams according to their colour in real-time on production lines.Cette publication présente le développement d'un système de vision couleur permettant l'évaluation de la qualité des jambons frais par mesure de la couleur et de l'épaisseur de gras. Un système spécifique a été développé et est basé sur des algorithmes de segmentation couleur sur les composantes HSI (Teinte, Saturation, Intensité) utilisant des méthodes de seuillage, d'analyse de composantes connexes sur la composante S et des méthodes de filtrage, l'analyse du gradient et de seuillage automatique sur la composante I. L'épaisseur de gras est calibré à l'aide d'une mire circulaire. La couleur des muscles est mesurée dans l'espace couleur HSI à l'aide des 6 plots de la réglette Japonaise (JPCS Japanese Pork Colour Standards). La méthode fonctionne pour 2 types de coupe française et danoise. Les résultats montrent une bonne corrélation entre les mesures automatiques et les mesures manuelles de l'épaisseur de gras et un bon fonctionnement du système pour classer les jambons en fonction de couleur et en temps réel en fonction de leur couleur sur les chaînes industrielles

Study of tissues mapping and flesh quality of brown trout by color image analysis

International audienceWith the Trade Union of the French Poultry and Aquacole Selectors (SYSAAF) and French National Institute of Agronomical Research (INRA) we studied the farmed brown sea-trout development according to genetic improvement and feeding composition by color image analysis. They want to value the effects of feeding which contains various levels of lipid. In this research project a vision system was devised to research and measure brown trout visual features. Various segmentation methods were applied to locate various tissues of brown trout cutlets and to measure their area and color. The results obtained on fish flesh by the image analysis were compared with chemical measurements of fat and with NMR measurements. The color image features provide data on the development of various tissues and the effect of feeding on morphological development can be tested on efficient aspect variable