Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Ludwiczak, A." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Noninvasive estimation of marbling in lambs carcasses
Nieinwazyjna ocena marmurkowatości tusz jagnięcych
Autorzy:
Przybylak, A.
Ślósarz, P.
Boniecki, P.
Lisiak, D.
Stanisz, M.
Ludwiczak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/334086.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
tusze jagnięce
marmurkowatość
ocena
lamb`s carcasses
marbling
estimation
Opis:
An important, and not yet solved problem in meat industry is the issue of estimating the intramuscular fat level content in the carcass. Solution of the problem of identification of quantity of the intramuscular fat, on the basis of Information in ultrasound images taken on lamb's carcasses or even living animal, is ofessential utilitarian importance. The amount of intramuscular fat (known as marbling) has significant impact on market value and meat's culinary usefulness. Previoitsly used methods for marbling classification in carcasses based on an analysis of animal 's age, weight and gender, or had invasive nature. These methods were estimated as unreliable and inefficient. There have been noticed growing explorers' interest in drawing conclusions based on information of data coded in a graphic form. The neuronal identification of pictorial data, with special emphasis on both quantitative and qualitative analysis, is more frequently utilized to gain and deepen the empirical data knowledge. Extraction and then classification of selected picture features, such as color or surface structure, enables one to create computer tools in order to identify these objects presented as, for example, digital pictures. Thispaper presents an attempt to create noninvasive method to classify marbling, based on ultrasound images, computer image analysis and artificial neural networks.
Ważnym, i dotychczas nierozwiązanym problemem w branży mięsnej jest ocena poziomu zawartości tłuszczu śródmięśniowego w tuszy zwierzęcej. Rozwiązanie problemu identyfikacji ilości tłuszczu śródmięśniowego na podstawie informacji pozyskanej z obrazów USG tusz zwierzęcych, a także żywych zwierząt, ma istotne znaczenie utylitarne. Ilość tłuszczu śródmięśniowego (tzw. marmurkowatość) ma znaczny wpływ na wartość rynkową i przydatność kulinarną mięsa. Stosowane dotychczas metody oceny otłuszczenia zwierząt bazują na analizie ich wieku, masy ciała oraz płci lub maja charakter inwazyjny. Metody te są zawodne oraz mało efektywne. Widoczny jest wzrost zainteresowania wyciąganiem wniosków bazując na danych zakodowanych w formie graficznej. Neuronowa analiza obrazu, ze szczególnym uwzględnieniem analiz ilościowych i jakościowych, jest coraz częściej wykorzystywana analizy danych empirycznych. Wydobycie a następnie klasyfikacja wybranych cech obrazu, takich jak kolor, kształt czy tekstura, możliwa jest dzięki wykorzystaniu systemów informatycznych analizujących i przetwarzających obrazy cyfrowe. W artykule przedstawiono próbą wytworzenia nieinwazyjnej metody klasyfikacji marmurkowatości, z wykorzystaniem zdjęć USG, komputerowej analizy obrazu oraz sztucznych sieci neuronowych.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2011, 56, 1; 114-117
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies