G - Physics – 01 – N
Patent
G - Physics
01
N
G01N 21/25 (2006.01) G01N 33/12 (2006.01)
Patent
CA 2378741
A method is disclosed for analysing colour image data relating to a target object, particularly an animal carcase, to derive or predict a property of the object of which colour is an indicator, such as meat yield. The method includes the step of processing the colour data to derive "intensity normalised" or light intensity independent measures of colour values, followed by the step of calculating the property of the object utilising the light intensity independent colour measures in a predictive equation in which the light intensity independent colour measures are variables and the property of the object is calculated from solving the predictive equation. The predictive equation can be developed from data gathered during a data gathering experiment using images captured for real target objects, and correlating the light intensity independent colour measures obtained from these data with the actual measured property of each of the real target objects to derive the predictive equation by statistical analysis techniques to best fit the data. For meat carcase analysis, the property predicted can be the "yield", "conformation", or "fat score" of a carcase in a standard carcase grading system, or can be the "yield grade" or "quality grade" of meat from a carcase in a standard meat grading system.
L'invention se rapporte à un procédé d'analyse des données d'images couleur associées à un objet cible, et notamment à une carcasse d'animal, dans le but de dériver ou de prédire une propriété de cet objet dont la couleur est un indicateur, telle que le rendement en viande. Ledit procédé consiste à traiter les données de couleur de manière à dériver des mesures indépendantes de l'intensité lumineuse ou "d'intensité normalisée" des valeurs de couleurs, puis à calculer la propriété de l'objet au moyen de ces mesures de couleurs indépendantes de l'intensité lumineuse dans une équation prédictive dans laquelle ces mesures sont des variables et à résoudre cette équation prédictive de manière à obtenir la propriété de l'objet. L'équation prédictive peut être développée à partir de données recueillies au cours d'une expérience de collecte de données utilisant les images saisies pour des objets cible réels. On corrèle ensuite les mesures de couleurs indépendantes de l'intensité lumineuse obtenues à partir de ces données avec la propriété mesurée réelle de chacun des vrais objets cibles de manière à dériver l'équation prédictive par des techniques d'analyse statistique permettant d'adapter au mieux les données. Dans le cas de l'analyse de carcasses d'animaux, la propriété prédite peut être le "rendement", la "conformation" ou la "teneur en graisses" d'une carcasse dans un système normalisé de classification de carcasses ou peut être la "classe de rendement " ou "la classe de qualité" de la viande d'une carcasse dans un système normalisé de classification de la viande.
Battison Williams Dupuis
Rms Research Management Systems Inc.
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1806463