(11) Lajstromszám: E (13) T2 EURÓPAI SZABADALOM SZÖVEGÉNEK FORDÍTÁSA

Átírás

1 !HU T2! (19) HU (11) Lajstromszám: E (13) T2 MAGYAR KÖZTÁRSASÁG Magyar Szabadalmi Hivatal EURÓPAI SZABADALOM SZÖVEGÉNEK FORDÍTÁSA (21) Magyar ügyszám: E (22) A bejelentés napja: (96) Az európai bejelentés bejelentési száma: EP (97) Az európai bejelentés közzétételi adatai: EP A (97) Az európai szabadalom megadásának meghirdetési adatai: EP B (1) Int. Cl.: A22B /00 ( ) (87) A nemzetközi közzétételi adatok: WO PCT/DE 0/ (30) Elsõbbségi adatok: DE (72) Feltaláló: Schimitzek, Peter, Geilenkirchen (DE) (73) Jogosult: CSB-System AG,, Geilenkirchen (DE) (74) Képviselõ: Kovács Gábor, DANUBIA Szabadalmi és Jogi Iroda Kft., Budapest (4) Adatok nyerése levágott állati test osztályozásához, valamint annak minõségi és mennyiségi meghatározásához (7) Kivonat HU T2 A jelen találmány tárgya noninvazív eljárás bonyolult szerkezetû körvonalak nullához közelítõ felismerési hibaaránnyal történõ felismeréséhez, amely eljárással levágott állat testjellemzõi egymástól megkülönböztethetõk és azonosíthatók, amely eljárás egy jellemzõ részdarab alapján egyes szakaszokra, részszakaszokra, átlagolt szakaszokra és felületekre vonatkozó mért értékeinek formájában lévõ adatok körvonalak lefutása alapján való meghatározására szolgáló képfeldolgozás segítségével a hús izomrészének kiszámítására és a kereskedelmi osztály kiszámítására, valamint az ezzel összefüggésben álló kereskedelmi érték és piaci érték kiszámítására, valamint a levágott állati test további jellemzõ képi információkkal való minõségi besorolására szolgál, a törvényes elõírások betartása mellett. A levágott állati test egymástól megkülönböztetendõ és azonosítandó összetett szerkezetû körvonalainak a hibás felismerésekor egy PC alakjában meglevõ munkaállomásnál egy kezelõ a számítógéppel köl- A leírás terjedelme 10 oldal (ezen belül 3 lap ábra) 1. ábra Az európai szabadalom ellen, megadásának az Európai Szabadalmi Közlönyben való meghirdetésétõl számított kilenc hónapon belül, felszólalást lehet benyújtani az Európai Szabadalmi Hivatalnál. (Európai Szabadalmi Egyezmény 99. cikk (1)) A fordítást a szabadalmas az 199. évi XXXIII. törvény 84/H. -a szerint nyújtotta be. A fordítás tartalmi helyességét a Magyar Szabadalmi Hivatal nem vizsgálta.

2 csönhatásba lép, és a nem vagy hibásan felismert, keresendõ körvonalra vonatkozó elegendõ információt ad, amelynek során egy képvisszaadó készülék használata közben a levágott állati test érdeklõdésre számot tartó tartományának képi ábrázolásában mindig legalább egy támpontot tûznek ki egy vagy több tartományban, amelyben meg kell határozni a mérésekbõl származó adatokat. A találmány egy nem invazív eljárásra vonatkozik, amellyel összetett szerkezetû körvonalak különböztethetõk meg és azonosíthatók, mint egy levágott állati test jellemzõi egy jellemzõ részdarab alapján, és képfeldolgozás segítségével, amely különösen a hús izomrészének a kiszámításához adatok meghatározására szolgál a kereskedelmi osztály és az azzal összefüggésben lévõ kereskedelmi érték és piaci érték meghatározásához, továbbá a levágott állati test minõségi besorolására a törvényes elõírások betartása mellett, különösen vágóhidakon és húsfeldolgozó üzemekben történõ alkalmazás céljából. A technika állásából egy sor automatikusan végbemenõ eljárás ismerhetõ meg egy levágott állati test adatainak meghatározásához, amelynek során a hátgerinc mentén végzett hasításának síkjában optikai képfeldolgozást és ehhez csatlakozó osztályozást és minõségi besorolást végeznek. Ennek megfelelõen a DD A/DE C2, valamint DE C2 dokumentumok eljárásokat írnak le levágott állatok féltestének meghatározására, illetve elemzésére képfeldolgozás útján, amelynek során azáltal határozzák meg a külsõ körvonalat, a szalonnaréteget, hús- és hátszalonna arányt, hogy a teljes vágóállat félrõl a gerincoszloppal és valamennyi közbülsõ gerincréteggel felvételeket készítenek. A felbontáshoz és osztályozáshoz a paraméterek meghatározásához rögzített pontként a gerincoszlop keresztcsontjából indulnak ki, amelyeket akárcsak, mint a más csigolyákat objektum analízissel határoznak meg, amelynek során a valós feldolgozási folyamatban az elemzéshez szükséges körvonalakat nem lehet mindig elegendõ biztonsággal szétválogatni. A DE C1 nyomtatvány eljárást ismertet vágóállat féltestek optikai képfeldolgozás útján történõ értékeléséhez, amely a klasszikus kétpontos módszerre támaszkodva a kiterjesztett ágyéktartománynak szubjektív hibaforrások kizárása melletti optikai képkiértékelése útján történõ osztályozást tesz lehetõvé. A DE C2 nyomtatványból továbbá eljárás ismerhetõ meg vágóállatok féltestének optikai képfeldolgozás útján történõ kiértékelésére, amelynek során fotogrammetriai eljárást alkalmaznak a szokásos kétpontos kiértékelési módszer utánzására. Az ágyéki és sonkatartományban két jellemzõ pontot határoznak meg fotogrammetriai úton, amelyek közül az egyik a kulcscsont test felõli vége, a másik az MGM (Musculus Glutaeus Medius) testfelõli vége jelenti, továbbá egy egyenest határoznak meg, amely a hátszalonna közepének futásának irányába esik. A tulajdonképpeni kiértékeléshez részszakaszok hosszúságát használják, amelyek a kulcscsonttal párhuzamosan elcsúsztatott egyenesre a hátszalonna vastagsága által megadott második jellemzõ pont magasságában adódik. Ezen eljárás során ugyan a kézi úton végrehajtott ZP¹módszer szubjektív hibái kizárhatók, feltéve, hogy az optikai képfeldolgozással biztonsággal felismerhetõk a szükséges körvonalak és szerkezetek. A DE C1 nyomtatványból egy további eljárás ismerhetõ meg, amely optikai képfeldolgozás útján megvalósítja vágóállatok féltestének, különösen félsertések minõségének megítélését, amelynek során az ismert eljárásokhoz képest jobb és jobban ismételhetõ becslési pontosság érhetõ el, amelyet a vágóállat darabolási mûveleteinek hibái csak lényegtelen mértékben befolyásolnak a hasítási síkra nem pontosan merõleges képrögzítés körülményei, mikor is a vágóállat féltestének a hasítási síkban készített optikai felvételét a sonka és ágyéki tartományban fotogrammetriai úton bizonyos jellemzõ vonatkoztatási pontok alapján értékelik ki. Ennek során jellemzõ vonatkoztatási pontokként a gerincet, a kulcscsontokat, az MGM mellett a legvékonyabb szalonnavastagságot és a hátszalonna körvonalát használják fel egy kiválasztott tartományban. A minõség megítéléséhez mértékadó izomhúsrészt egymással összefüggésbe hozott a gerinccsatorna egyenes futására nézve merõleges, és a hús és a szalonnaréteg tartományába esõ merõleges részszakaszoknak regressziós számításokkal meghatározott, minden taghoz képzett állandó és egy alap állandó beszámítása melletti hozzáadása útján számítják ki. Az eljárás keretében ugyan a törvényes elõírásokkal egybehangzóan a megfelelõ pontokon határozzák meg a szalonna tömegére (S) vonatkozó mért értéket, azonban a hús tömegét (F) nem határozzák meg, ami által az izomhúshányad (MF%) kiszámítása nem a hivatalos képlet alapján történik, és ezáltal nem valósítható meg a kereskedelmi osztályba történõ besorolás. Sertés vágóállat testébõl származó részdarabok kereskedelmi értékének meghatározására szolgáló eljárás ismert a DE A1 nyomtatványból, amely eljárás során részdarabok, például sonka, karaj, csontozott karaj, filé, váll, lapocka, has és/vagy további önállóan árusítható vagy tovább feldolgozható részek súlya, súly- és húshányada határozható meg félsertések on¹line kiértékelése útján. Az eljárás végrehajtásához a test felépítését leíró elõjelzõket határoznak meg, amelyeket a félsertések külsõ körvonalának lefutásából, az abból levezetendõ felületbõl, a gerincoszlop helyzetébõl és lefutásából és a vágóállat testének részeire vonatkoztatva ebbõl levezetendõ hosszaiból és felületeibõl a félsertésre nyert, a hát tartományának teljes szubkután szalonnarétegének közelítõ viszonyla- 2

3 gos vastagságát és lefutását jellemzõ elzsírosodási információból nyernek. Az elõjelzõket a közöttük fennálló statisztikai összefüggések figyelembevételével egymással összefüggésbe hozzák, és ezáltal meghatározzák az érdeklõdésre számot tartó részdarabok súlyát, amelynek súly- és húshányadai a vágóállat testének a teljes súlyán belül on¹line módon meghatározhatók a vágóhíd feldolgozási vonala mellett. Az eljárás során meg kell valósítani a teljes félsertés videorögzítését, és képobjektumot nagy ráfordítással fel kell dolgozni, és ki kell értékelni azért, hogy csupán a kereskedelmi értéket meghatározzák. A teljes hasítási síkot felölelõ nagy képtartomány miatt a feldolgozási sebesség csekély, továbbá a részdarabok súlyai nem határozhatók meg elegendõ pontossággal, amihez még hozzájárulnak a képtartományban a körvonalak és szerkezetek hibás felismerései, és ez valóságtól eltérõ értékeket eredményezhet. Ismert továbbá egy eljárás levágott állat testének minõségi és mennyiségi meghatározására szolgáló eljárás, amellyel meghatározható a kereskedelmi osztály, kereskedelmi érték, piaci érték és minõség, továbbá kielégíthetõk a vonatkozó hivatali elõírások feltételei, és amely eljárást a DE hivatali nyilvántartási számú szabadalmi bejelentés ismertet. Az eljárás során elegendõ számú levágott állati test kísérleti szétbontásából nyert adatokat határoznak meg, egyenként kinyert részek súlyhányadaiból, amelyet egy levágott állat testének mindkét felébõl vesznek ki a sonka és ágyéki tartományból, és ebbõl jellemzõ mért értékeket és paramétereket határoznak meg a teljes súly figyelembevételével, azokat egymással korrelációba hozzák, és az ebbõl nyert hányadokra vonatkozó adatokat nyernek, és a mûködõ vágóhíd üzemelése során kinyerve szimulációt végeznek az egyes kinyert részek becsléséhez, amihez felhasználják a rendelkezésre álló viszonyítási adatokat, és eközben figyelembe veszik a vágott állat két összefüggõ felének összsúlyát, és a sonka és ágyéki tartományban meghatározott jellemzõ mérési értékeket és paramétereket. Az eljárás egyik változatában az egyes kivett részek becslése kizárólag a sonka és ágyéki tartományra jellemzõ meghatározott jellemzõ mérési értékek és paraméterek alapján történik. Valamennyi említett ismert eljárásra nézve közös, hogy a képfeldolgozás során alkalmazott teljesen automatikus körvonalat felismerõ algoritmusokat használnak az összetett szerkezetû körvonalak felismeréséhez, ami szükségszerûen egy bizonyos hibaarányt eredményez. Hibásan felismert körvonalak esetében ugyan meg lehet kísérelni egy ezt követõ optimalizálási eljárást, amellyel a fellépett hibákat esetleg korrigálni lehet, mikor is az újonnan meghatározott körvonalak rendszerint újra kiértékelési hibákat eredményeznek, ami által helytelen vagy hibás adatok, illetve értékek keletkeznek az ezt követõ számításokhoz. Az optikai képfeldolgozás alkalmazásával történõ eljárások mellett ismertek vágóállat testének osztályozására irányuló, ultrahang alkalmazásával mûködõ eljárások is Az US 4,78,817 A nyomtatvány eljárást és berendezést ismertet hús ultrahanggal történõ kiértékeléséhez, egy vágóállat zsír- és húshányadának gyors és pontos méréséhez. Valamely tartomány, például a vágóállat bordáinak vagy sonkáinak tartományáról készített ultrahangos képet kijelzõn megjelenítik. A zsír- és húshányad tulajdonképpeni méréséhez a kezelõszemély egy digitalizáló íróhegyét használja fel, amelyet a kijelzett képben lévõ körvonal egy kiválasztott helyére helyez, és ezt a pontot használja fel a felrajzolt adatok kezdeteként, illetve eredeteként, majd az íróhegyet a mérendõ tartomány körül vezeti, és a kezelõszemély az íróhegyet a kijelölt kép körülhatárolandó képtartománya mentén periodikusan megnyomja, és ezáltal egy sorozat adatpontot hoz létre. A területet ennek során az íróhegy segítségével teljesen körülhatárolja. Az adatpontok így elõállított sorozata meghatározza a szegmens teljes területét, és ezt számítógépre továbbítják, amely kiszámítja ennek a tartománynak a területét, például húshányad alakjában. Az íróhegy továbbá felhasználható ahhoz, hogy meghatározzák a zsírrétegek vastagságát, mikor is a körvonalon megfelelõ adatpontokat hoznak létre. A zsírréteg vastagsága a kezelõszemély által a zsír körvonalára helyezett két pont közötti szakasz formájában számítható ki. Az ismertetett eljárás nagyon sok kézi ráfordítást igényel ahhoz, hogy meg lehessen határozni vágóállatok hús- és zsírhányadát, továbbá automatikus kiértékeléshez nem alkalmas. A találmány feladata abban áll, hogy egy olyan nem invazív eljárást fejlesszünk ki, bonyolult szerkezetû körvonalak nullához közelítõ felismerési hibaaránnyal történõ felismeréséhez egy kezelõnek egy számítógéppel való kölcsönhatásba lépése útján, amely eljárással egy levágott állat testének jellemzõi egymástól megkülönböztethetõk és azonosíthatók, amely eljárás egy jellemzõ részdarab alapján, különösen a hús izomrészének, a kereskedelmi osztály, valamint az ezzel összefüggésben álló kereskedelmi érték és piaci érték, valamint a levágott állat testének minõségi besorolására irányuló képfeldolgozás útján a törvényes elõírások, illetve vonatkozó szabályok betartása mellett mûködik. A találmány alapjául szolgáló gondolat abban van, hogy a felvétel tartományában fellépõ erõs szennyezések vagy fiziológiai jellemzõk, például nehezen felismerhetõ izomtokok, összenövések vagy gyengén kialakult inak miatt a levágott állati testek összetett szerkezetû, megkülönböztetendõ és azonosítandó körvonalainak a vágóhídon és húsfeldolgozó üzemekben a levágott állati testek értékelésére alkalmazott, képfeldolgozás segítségével mûködõ, automatikusan futó eljárás általi hibás felismerése esetén egy PC formájában kialakított megfelelõ munkaállomásnál egy kezelõszemély kölcsönhatásba lép a számítógéppel, és elegendõ útmutatást ad a nem vagy nem helyesen felismert, keresendõ körvonalra vonatkozólag. 3

4 Ezek az útmutatások egy újból végrehajtott körvonal-felismerõ algoritmus számára lehetõvé teszik a keresendõ kontúr biztonságos meghatározását. A kezelõ ezeket az útmutatásokat különösen grafikus úton egy képvisszaadó berendezés segítségével a levágott állattest érdeklõdésre számot tartó tartományának képi megjelenítésére tudja beadni, de egy másik lehetõség szerint audiovizuális vagy szöveg formában is. A kezelõ egy vagy több tartományban legalább egy támasztópontot tûz ki, nevezetesen azokban a tartományokban, amelyekben a méréseket végre kell hajtani. Ezek a támpontok geometriai adatként jellemezhetik a megtalálandó körvonalak kezdõpontját, végpontját, középpontját vagy egy tetszõleges pontját. A támpont egy másik lehetõség szerint jelölheti a körvonal megengedhetõ vagy tiltott tartományát. Egynél több támpont esetében járulékosan magasabb rendû tenzoradatok határozhatók meg, amilyenek két támponttól számított vektoradatokat vagy három támponttól görbületi adatokat jelenthetnek. Ezen túlmenõen lehetõség van a támpont környezetének elemzésébõl kiindulási paraméterek nyerésére a kontúrfelismerõ algoritmus számára. Ezek a paraméterek például minimális, maximális vagy átlagos fénysûrûség, színinformációk és kontrasztok formájában lehetnek jelen. Paraméterként azonban összetettebb jellemzõk, például szövetszerkezetek határozhatók meg. Ezután szokásos módon határozhatók meg a képtartományban jellemzõ mérési értékek és paraméterek, amilyenek a szakaszok, szögek és felületek, továbbá ugyancsak a képben jelen levõ világossági, illetve színinformációk, elõnyösen az ágyéki és sonkatartományban, kiválasztott jellemzõ pontok és szerkezetek alapján. Vágott sertés esetében például meghatározzuk az Európa-szerte érvényes ZP eljárásban a szalonnatömeg (S) és a hústömeg (F) jellemzõ mérési értékeket, amelyekbõl a hivatalos képletek segítségével közvetlenül kiszámítható az izomhúshányad (MF%) és ezáltal megtörténik a kereskedelmi osztályba történõ besorolás. A felvételi tartományban a gerinc egyenes szakaszának tartományában a függõleges részszakaszoktól a külsõ körvonalig meghatározott hosszúságok alapján, valamint a szalonna lefutása alapján és ezeknek egymás közti viszonya alapján értékelhetõk a karajok. Bontási kísérletekbõl származó eredményekkel összefüggésben további jellemzõ értékekkel adott az egyes részek kinyerésének a becslése. Az ezzel végrehajtható húsrész értékelésbõl adódik szokásos módon a kereskedelmi érték. A levágott állat testének súlyából kiindulva történik az egyes részdarabok súlyának becslése, amelyek összegébõl adódik a piaci érték. A meghatározott világossági, illetve színinformációkkal történik a levágott állat testének minõségi besorolása. A találmány elõnyei különösen abból származnak, hogy egy levágott állat testének minõségi és mennyiségi megítélése során a hibás felismerés aránya közel nullára csökken, és ebbõl pozitív gazdasági hatások jelentkeznek a hús elõállítója és feldolgozója számára. Lehetõvé válik egy levágott állat testének és annak részdarabjainak átfogó értékelése és osztályozása. A közrehatás megvalósítása minden olyan nem invazív automatikus eljárásnál lehetséges, amelyeknél mérési értékeket határoznak meg, és amely eljárás magában foglalja a felismerendõ körvonalakat és szerkezeteket tartalmazó tartomány képi megjelenítését. A találmányt kiviteli példaként rajz alapján ismertetjük, amelyen az 1. ábra levágott állat féltestének ágyéki és sonka tartományáról készített felvétel nem jól kivehetõ körvonalakkal; a 2. ábra levágott állat féltestének ágyéki és sonka tartományáról készített felvétel hibás felismerésre jellemzõ mérési értékek és paraméterek szemléltetésével és a 3. ábra levágott állat féltestének ágyéki és sonka tartományáról készített felvétel jelölésként alkalmazott támpontok szemléltetésével, valamint az ezzel meghatározott jellemzõ mérési értékek és paraméterek szemléltetésével. Levágott sertések testének osztályozására szolgáló speciális eljárás, az úgynevezett ZP¹eljárás a Musculus Glutaeus Medius és a gerinccsatorna azonosításával kezdõdik. Ezután elõször a szalonna (beleértve a bõrt) határozzuk meg a legvékonyabb helyen a Musculus Glutaeus Medius fölött (milliméterekben kifejezve), majd ezután határozzuk meg a hústömeget (F), mint a legrövidebb összeköttetést a Musculus Glutaeus Medius elülsõ craniális végétõl gerinccsatorna felsõ, dorsalis vége között (milliméterekben kifejezve). Az így meghatározott szalonnatömegbõl és hústömegbõl ezután a kereskedelmi osztályozásra vonatkozó elõírás (HKL¹VO) 4. melléklete alapján adódik a levágott állat testének izomhús hányada százalékban. A HKL¹VO 1. melléklete alapján azután hajtható végre a kereskedelmi osztályba való besorolás. A levágott állat testének osztályozása egy jóváhagyott osztályozókészülékkel történik, amely lényegében véve egy képfelvevõ készülékbõl és egy megfelelõ szoftverrel ellátott számítógépes munkahelybõl áll, amelynek kiszolgálását semleges osztályozószemély végzi. Az ilyen személyek rendszerint hites szakértõk, akik nagyon pontosan meg tudják ítélni egy vágóállat testében a szalonna, a hús és a gerinc körvonalait. A levágott állat testére vonatkozó helyes megítélés és osztályozás felelõssége tehát az osztályozást végzõ személyt terheli. A folyamat megkezdésekor ismert módon levágott állat gerince mentén elmetszett testérõl az ágyéki és sonka tartományban egy leképezõ eljárás segítségével egy digitális képet készítünk, amelyet képelemzésnek vetünk alá, amelynek során meghatározzuk a hússzövetek, a zsírszövetek és a csontok körvonalainak lefutását. A kontúrok lefutása alapján megmérjük az egyes szakaszokat és felületeket, valamint a körvonaltarto- 4

5 mányokon át meghatározott szakaszokat, valamint világossági és/vagy színértékeket nyerünk. A jellemzõ mérési értékek és paraméterek sonkaés ágyéki tartományban történõ nyerése, például a DE C1 nyomtatványban, illetve a DE szabadalmi bejelentésben ismertetett eljárásra támaszkodva történhet. Ennek során az 1. ábra szerint egy sertés levágott féltestének sonka és ágyéki tartományáról készített felvétel 1 képtartományában minden részlet megtalálható, amit ezután fotogrammetriai úton kiértékelünk. Az 1 képtartomány egy sötét háttérhez képest átfogja 2 külsõ körvonalával a kibõvített sonka és ágyéki tartomány teljes szélességét. Ezután hisztogramanalízis útján szokásos módon megtörténik a küszöb paraméternek a levágott sertés testének mindenkori közepes világosságára történõ újra normalizálása, majd ezután számítástechnikai módszerrel kiválasztjuk az elsõ tartományban a szín és/vagy világossági különbségek alapján a különbözõ szövetrészeket. Önkonzisztencia-vizsgálatok segítségével a képbõl a szennyezéseket, például vér okozta szennyezéseket a lehetõ legnagyobb mértékben kiszûrjük. A következõ lépésben a világos szalonnát elkülönítjük a sötétebb hústól, és ezáltal végrehajtjuk a 3 szalonnafelületek és 4 húsfelületek meghatározását. A 4 húsfelületeken belül kell többek között azonosítani egy körvonalat követõ algoritmus és a geometriai helyzet ezután következõ meghatározása révén többek között egy Musculus Glutaeus Medius (MGM) körvonalát meghatározni. Amint az 1. ábrából láthatjuk, a) az MGM körvonalát a 4 húsfelületben a fiziológiai tulajdonságok nem határolják el világosan, aminek okai például az összenövések vagy az MGM körüli fascia csekély kialakulása lehet; b) nincs egyértelmûen felismerhetõ 6 gerinccsatorna, mivel a hasítási mûvelet során nem találták el annak közepét, vagy véres, és c) részleges, zsírszövet vagy vér által okozott fedés miatt nem ismerhetõ fel megbízhatóan a 7 kulcscsont. Egy ilyen kép alapján végrehajtott körvonalelemzés amint azt a 2. ábra mutatja szükségszerûen hibás felismeréseket tartalmaz, amelyeket az osztályozószemély felismer és/vagy egy figyelmeztetés, illetve jelzés formájában hibajelzésként kiad a számítógép. A választott képen az automatikusan lefutó képanalízis segítségével az MGM képéhez hasonló 8 húsfelületet, mint MGM azonosítja, és a gerinc dorsális tartományában a 9 csigolyához hibásan hozzárendeli, és a 7 kulcscsontot nem találja meg. Amennyiben a vágóállat értékeléséhez használt mérési értékek és paraméterek meghatározása ezen elemzés eredményei alapján történik, akkor teljesen hibás értékelések adódnak. A hibás felismerést az osztályozószemély felismeri, ezt kijelzi, illetve jelenti. A kiszolgálóként cselekvõ osztályozószemély ezután az 1 képtartományban legalább egy támpontot jelöl ki, egy vagy több olyan tartományban, ahol végre kell hajtani a méréseket. Ezek a támpontok geometriai elõírásként jelölhetik a megtalálandó körvonal kezdõpontját, végpontját, középpontját vagy egy tetszõleges pontját. Ilyenkor rendszerint nem elegendõ az, ha csupán a fel nem ismert szerkezetben, például az MGM tartományában és/vagy a 9 csigolyában és/vagy a 7 kulcscsont tartományában ilyen támpontok megjelölése. A jelen példa esetében a 3. ábra alapján: a) az MGM körvonalának helyes felismeréséhez az MGM tartományában egy elsõ 10 támpontot tûzünk ki a világossági információk megtalálásához, továbbá az MGM cranialis végén egy második 11 támpontot tûzünk ki helyzetinformációként; b) a 6 gerinccsatorna megtalálásának támogatásához elõnyösen két szomszédos 9 csigolyát rendre egy további 12 támponttal jelölünk meg, mikor is járulékos irány-információkat határozunk meg; és c) a 7 kulcscsont azonosításához és körvonalának felismeréséhez annak cranialis végsõ tartományába egy járulékos 13 támpontot tûzünk ki. A kitûzött támpontok segítségével újból végrehajtott körvonal elemzés alapján a) egyértelmûen meghatározzuk az Musculus Glutaeus Medius (MGM) és annak geometriai helyzetét, amint azt a 3. ábra mutatja, ugyanígy az 1 képtartományban (B) felismerjük a gerincoszlop alsó látható végét a 9 csigolyákkal és a 6 gerinccsatornával együtt. Ugyanez a kijelentés vonatkozik (c) a 7 kulcscsontra, amelyet egyértelmûen azonosítunk, és körvonalát meghatározzuk. Vágóállatok olyan meghatározott populációja esetében, amelyeknél különösen az MGM mint a képtartományban adatok és mérési értékek meghatározására szolgáló lényeges elem nagyon gyengén alakul ki, ami által az automatikusan lefutó, képanalízis segítségével mûködõ eljárás túlnyomórészt a körvonalak és szerkezetek hibás felismeréséhez vezet, ehelyett célszerû, ha a két analízis elkezdése elõtt támpontokat jelölünk ki. Az 1 képtartományban kívánt esetben az elsõ 10 támpont az MGM tartományában a világossági információk megtalálásához és/vagy az MGM cranialis végén levõ második 11 támpont helyzetinformációként alkalmazható, továbbá kívánt esetben a 6 gerinccsatorna megtalálásához elõnyösen két szomszédos 9 csigolya rendre egy további 12 támponttal jelölhetõ meg, továbbá a 7 kulcscsont kívánt esetben a járulékos 13 támponttal jelölhetõ meg, és csak ezután kezdjük meg a körvonalak és szerkezetek felismeréséhez a képanalízist, amit ismert módon a kép tartományában a mérési értékek és adatok meghatározása követ. A soron következõ mérésekhez kiinduló vonalként szokásosan kitûzünk egy 14 egyenest a 6 gerinccsatorna felsõ (dorsalis) szélére, a gerincoszlop egyenes szakaszának irányába. Erre a 14 egyenesre az MGM elülsõ (cranialis) végének magasságába egy 1 merõlegest rendezünk el, amelynek szakaszhossza megegyezik a legrövidebb összekötõ távolságnak az MGM

6 elülsõ vége és a 6 gerinccsatorna felsõ (dorsalis) széle között, és ez adja meg az ágyékizom vastagságának formájában a hústömeget (F). A 1 merõlegesnek a 2 körvonalig történõ meghosszabbítása határolja cranialis irányban az MGM fölötti szalonna lefutását. Az MGM fölött a legvékonyabb szalonnaréteg magasságában az MGM körvonalától a 2 külsõ körvonalig egy 16 összekötõ vonalat határozunk meg, amelynek szakaszhossza jelenti a szalonnatömeget (S). A két (F) és (S) meghatározásból milliméterekben mérve on¹line módon történik az izomhús-hányad (MF%) kiszámítása az országra jellemzõ és a ZP¹eljárásból származó hivatalos képlet segítségével a meghatározott százalékos izomhúshányad alapján a kereskedelmi osztályba sorolás. Az 1 képtartományban meghatározó nagyszámú további szakaszszög és felület alapján tovább menõ megállapítások tehetõk az éppen elemzett levágott állati testre vonatkozóan. Így például mérhetõk a gerincoszlop és a 7 kulcscsont tartományában a szalonna¹, hús- és csonttömegek. Egy további fontos jellemzõként meghatározható a szalonna hisztologikus felosztása egy kötõszövet jellegû 17 septum révén egy felsõ 18 szalonnarétegben és egy alsó 19 szalonnarétegben. A felsõ 18 szalonnaréteg bõr alatti zsírként és az alsó 19 szalonnaréteg testi zsírlerakódásként nevezhetõ. A bõr alatti zsír vastagságából megállapítások vezethetõk le a has izomhúshányadára vonatkozólag. A 9 csigolya fölötti szakaszokból és felületekbõl elõnyösen pontos megállapítások tehetõk a karajokra. A sonka értékelésére továbbá az MGM fölött a 1 merõlegesnek a 2 külsõ körvonaláig tartó meghosszabbítása és a 14 egyenesre egy további 20 merõleges közötti tartományban a szalonna közepes vastagságát vesszük figyelembe, amely ugyancsak beleszámít a kereskedelmi érték meghatározásába. A részdaraboknak például a sonkáknak vagy a karajoknak a vágóállat teljes testére vonatkoztatott százalékos aránya a képanalízis mért értékeinek adataiból közvetlenül meghatározható, akárcsak a vonatkozó részdarab izomhús százalékos részaránya. További számítások során meghatározható például a sonka csontok és zsír nélkül a sonkában az izomhús százalékos hányada. A levágott állati testnek két horgon függõ összefüggõ felének meghatározott összsúlyának kivétele után és ezt figyelembe véve kiszámítható az egyes részek aránya, és ezáltal a részdarabok értékelésének összegébõl a kereskedelmi érték, továbbá a részdarabok súlyainak összegébõl a piaci érték kiadódik. A meghatározott százalékos hányadok alapján azután kiszámíthatók a vonatkozó részekre, például sonkára, karajra és további értékes részdarabokra vonatkozó súlyadatok a teljes súly alapján. A levágott állat testének és/vagy a részdarabok minõségének besorolása a világossági információk és/vagy színértékek alakjában jelen lévõ további jellemzõ képinformációk alapján történik SZABADALMI IGÉNYPONTOK 1. Noninvazív eljárás bonyolult szerkezetû körvonalak nullához közelítõ felismerési hibaaránnyal történõ felismeréséhez, amely eljárással levágott állat testjellemzõi egymástól megkülönböztethetõk és azonosíthatók, amely eljárás egy jellemzõ részdarab alapján egyes szakaszokra, részszakaszokra, átlagolt szakaszokra és felületekre vonatkozó mért értékeinek formájában lévõ adatok körvonalak lefutása alapján való meghatározására szolgáló képfeldolgozás segítségével a hús izomrészének kiszámítására és a kereskedelmi osztály kiszámítására, valamint az ezzel összefüggésben álló kereskedelmi érték és piaci érték kiszámítására, valamint a levágott állati test további jellemzõ képi információkkal való minõségi besorolására szolgál, azzal jellemezve, hogy a levágott állati test egymástól megkülönböztetendõ és azonosítandó összetett szerkezetû körvonalainak a hibás felismerésekor egy PC alakjában meglevõ munkaállomásnál egy kezelõ a számítógéppel kölcsönhatásba lép, és a nem vagy hibásan felismert, keresendõ körvonalra vonatkozó elegendõ útmutatást ad, amelynek során egy képvisszaadó készülék használata közben a levágott állati test érdeklõdésre számot tartó tartományának képi ábrázolásában mindig legalább egy támpontot tûzünk ki egy vagy több tartományban, amelyben meg kell határozni a mérésekbõl származó adatokat. 2. Az 1. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a támpontokat geometriai adatok formájában a felismerendõ körvonal kezdõpontját, végpontját vagy egy tetszõleges belsõ pontját adják meg. 3. Az 1. vagy 2. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy kívánt esetben világosságig információk és/vagy egy második támpont (11) megtalálásához az MGM-ben () az MGM () craniális végére helyzetinformációként egy elsõ támpontot (10) tûzünk ki. 4. Az 1. vagy 2. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy egy gerinccsatorna (6) biztonságos megtalálásához kívánt esetben elõnyösen két szomszédos csigolyát (9) rendre egy további támponttal (12) jelölünk meg.. Az 1. vagy 2. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy egy kulcscsontot (7) kívánt esetben egy járulékos támponttal (13) jelölünk meg. 6. Az 1. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a támpontok egy meg nem engedett tartományt jelölnek a felismerendõ körvonalhoz. 7. Az 1 6. igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a támpont környezetének elemzésébõl induló paramétereket nyerünk a körvonal felismerésére szolgáló algoritmushoz. 8. A 7. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy induló paraméterként minimális, maximális vagy átlagos fénysûrûségeket, színinformációkat és kontrasztokat használunk. 9. A 7. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy induló paraméterként összetett jellemzõket használunk, amilyen a szövetszerkezet. 6

7 10. Az 1. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy egy felismerendõ körvonalhoz egynél több támpont megadása esetén járulékosan magasabb rendû tenzoradatokat adunk meg, amilyenek két támponttól a vektoradatok és három támponttól a görbületi adatok. 11. Az 1. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a levágott állati test részdarabjainak százalékos arányát közvetlenül a képelemzés mérési értékeinek adataiból határozzuk meg. 7

8 HU T2 Int. Cl.: A22B /00 8

9 HU T2 Int. Cl.: A22B /00 9

10 HU T2 Int. Cl.: A22B /00 Kiadja a Magyar Szabadalmi Hivatal, Budapest Felelõs vezetõ: Törõcsik Zsuzsanna Windor Bt., Budapest