ORIGINAL PAPER
Project of a computer system supporting extraction of the characteristics of pork half-carcases
,
 
,
 
,
 
,
 
,
 
,
 
 
 
More details
Hide details
1
Poznań University of Life Sciences, Department of Agriculture and Bioengineering, Institute of Biosystems Engineering, ul. Wojska Polskiego 28, 60-637 Poznań, Poland
 
2
Institute of Biotechnology of Agri-Food Industry of prof. Waclaw Dąbrowski name
 
3
Poznań University of Life Sciences, Department of Veterinary Medicine and Animal Science, ul. Wojska Polskiego 28, 60-637 Poznań, Poland
 
4
Poznań University of Life Sciences, Department of Forestry, ul. Wojska Polskiego 28, 60-637 Poznań, Poland
 
5
TAXUS SI Sp. z o.o.
 
 
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering 2017;62(3):87-92
 
KEYWORDS
ABSTRACT
In this paper it has been described a computer system for the processing and analysis of two-dimensional digital images of evaluated pork half-carcasses. The AOPW (pol. Analiza Obrazu Półtusz Wieprzowych) image analysis system was created in C#, in Visual Studio 2015, using the AForge.NET library. The development of the application was preceded by a requirement analysis, according to the software engineering procedures. Documentation in the form of UML diagrams was developed in Microsoft Visio. The AOPW application is used to analyze and extract the characteristics of pork halfcarcasses contained in two-dimensional digital images acquired during the slaughtering process of pigs. The application may be a part of a new method for evaluating and classifying pig carcasses according to the applicable EUROP classification. The developed system was divided into two modules: the first for processing and filtering image, enabling e.g. edge and shape detection, sharpening and image binarization. The second allows for image analysis and acquisition of characteristics of pork half-carcasses - descriptors. The presented work was created within the research project of National Research and Development Center PBS3/B8/26/2015.
REFERENCES (10)
1.
Pawelec A.: System EUROP klasyfikacja tusz zwierząt rzeźnych, http://przemyslspozywczy.eu/wp... 2010/03/System-EUROP-klasyfikacja-tusz-zwierz%C4%85trze%C5%BAnych.pdf, 2010.
 
2.
Lisiak D., Borzuta K., Janiszewski P., Magda F., Grześkowiak E., Strzelicki J., Powałowski K., Lisiak B.: Verification of regression equations for estimating pork carcass meatiness using CGM, IM-03, Fat-O-Meat’er II and UltraFom 300 devices, Ann. Anim. Sci., 2012, Vol. 12, 4, 585-596. DOI: 10.2478/v10220-012-0049-8, 2012.
 
3.
Lisiak D., Borzuta K.: Wpływ klasy (SEUROP) i masy tusz wieprzowych na zawartość mięsa szacowaną przy użyciu równań regresji z 2003 i 2011 roku. Roczniki Naukowe Polskiego Towarzystwa Zootechnicznego, 2014, 10(2), 65-75.
 
4.
Boniecki P.: Elementy modelowania neuronowego w rolnictwie. Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu, 2008.
 
5.
Koszela K., Zaborowicz M.: Modele neuronowe wspomagające prognozowanie cen pszenicy konsumpcyjnej na zdecentralizowanym rynku towarowym. Zesz. Nauk. UEK, 2014, 11(935), 113-122. DOI: 10.15678/ZNUEK.2014.0935.1107, 2014.
 
6.
Przybylak A., Boniecki P., Koszela K., Ludwiczak A., Zaborowicz M., Lisiak D., Stanisz M., Ślósarz P.: Estimation of intramuscular level of marbling among Whiteheaded Mutton Sheep lambs. Journal of Food Engineering, 2016, Vol. 168, 199-204.
 
7.
Zaborowicz M., Boniecki P., Koszela K., Przybylak A., Przybył J.: Application of neural image analysis in evaluating the quality of greenhouse tomatoes. Scientia Horticulturae, 2017, 218, 222-229.
 
8.
Albahari J., Albahari B.: C# 6.0 w pigułce. Wydawnictwo Helion, Gliwice, 2016.
 
9.
www.aforgenet.com.
 
10.
Tadeusiewicz R., Korohoda P.: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Kraków. Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, 1997.
 
eISSN:2719-423X
ISSN:1642-686X
Journals System - logo
Scroll to top