Zastosowanie komputerowej analizy obrazu do wykrywania wady PSE mięsa wieprzowego

• Autorzy: Chmiel M. , Slowinski M. , Cal P.

Warianty tytułu

EN

Use of computer vision systems to detect PSE defect in pork meat

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem pracy było określenie możliwości wykorzystania komputerowej analizy obrazu (CVS – ang. computer vision systems) do wykrywania wady PSE mięsa wieprzowego. Materiał badawczy stanowiły 42 wieprzowe mięśnie najdłuższe pozyskane w warunkach przemysłowych. Na podstawie pomiarów wartości pH oraz jasności barwy (L*) dokonano klasyfikacji surowca do trzech grup jakościowych: mięso normalne (RFN), mięso obarczone wadą PSE oraz mięso niespełniające kryteriów przynależności do żadnej z dwóch powyższych grup (NZ). Wykonano zdjęcia badanych próbek mięsa, a następnie przeprowadzono analizę obrazu, polegającą ma określeniu wartości składowych barwy trzech modeli: RGB, HSV i HSL. Na podstawie uzyskanych wyników stwierdzono, że CVS może znaleźć zastosowanie do wykrywania wady PSE mięsa wieprzowego. Najbardziej przydatne do tego celu okazały się składowe: V (z modelu HSV), L (z modelu HSL) oraz R, G, B (z modelu RGB).

EN

The objective of the research study was to determine the possibility of using computer vision systems (CVS) to detect a PSE defect in pork meat. The research material comprised 42 pork longissimus dorsi muscles obtained under the industrial conditions. Based on the measurements of pH and colour lightness (L*), the raw material studied was classified into three quality groups: normal meat (RFN, i.e. reddishpink, firm, non-exudative), PSE meat (pale, soft, exudative), and meat that did not meet any criteria of being classified into any of the two quality groups as above (NZ). The meat samples analyzed were photographed and their images were analyzed in order to determine the values of colour components of the three models: RGB, HSV, and HSL. Based on the results obtained, it was found that CVS could be applied to detect a PSE defect in pork meat. For this purpose, the colour components of V (from the HSV model), L (from the HSL model), and R, G, B (from the RGB model) appeared to be most useful.

• Wydawca: -
• Czasopismo: Żywność Nauka Technologia Jakość
• Rocznik: 2011
• Tom: 18
• Numer: 6
• Opis fizyczny: s.47-54,tab.,bibliogr.

Twórcy

autor

Chmiel M.

• Katedra Technologii Żywności, Wydział Nauk o Żywności, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego, ul.Nowoursynowska 159C, 02-776 Warszawa

autor

Slowinski M.

• Katedra Technologii Żywności, Wydział Nauk o Żywności, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego, ul.Nowoursynowska 159C, 02-776 Warszawa

autor

Cal P.

• Katedra Technologii Żywności, Wydział Nauk o Żywności, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego, ul.Nowoursynowska 159C, 02-776 Warszawa

Bibliografia

• [1] Adzitey F., Nurul H.: Pale soft exudative (PSE) and dark firm dry (DFD) meats: causes and measures to reduce these incidences – a mini review. Int. Food Res. J., 2011, 18, 11-20.
• [2] Anonim: Barwa i jakość. Heidelberg Druckmaschinen AG, Kurfursten-Anlage, 1999, pp. 52-60.
• [3] Barbut S., Sosnicki A.A., Lonergan S.., Knapp T., Ciobanu D.C., Gatcliffe L.J., Huff-Lonergan E., Wilson E.W.: Progress in reducing the pale, soft and exudative (PSE) problem in pork and poultry meat. Meat Sci., 2008, 79, 46-63.
• [4] Brewer M.S., Zhu L.G., Bidner B., Meisinger D.J., McKeith F.K.: Measuring pork color: effects of bloom time, muscle, pH and relationship to instrumental parameters. Meat Sci., 2001, 57, 169-176.
• [5] Brewer M., Jansen J., Sosnicki A.A., Fields B., Wilson E., McKeith F.K.: The effect of pigs genetics on palatability, color and physical characteristics of fresh pork loin chops. Meat Sci., 2002, 61, 249256.
• [6] Brosnan T., Sun D.W.: Improving quality inspection of food products by computer vision – a review. J. Food Eng., 2004, 61, 3-16.
• [7] Cheng J.D., Sun D.W.: Recent developments in the applications of image processing techniques for food quality evaluation. Trends Food Sci. Technol., 2004, 15, 230-249.
• [8] Dasiewicz K., Pisula A., Słowiński M., Noga A.: Zastosowanie komputerowej analizy obrazu do szacowania jakości peklowanego drobnego mięsa wieprzowego klasy II. Żywność. Nauka. Technologia. Jakość, 2008, 4 (59), 52-60.
• [9] Gawęcki J., Wagner W.: Podstawy metodologii badań doświadczalnych w nauce o żywieniu i żywności. PWN, Warszawa 1984.
• [10] Gerrard D.E., Gao X., Tan J.: Determining beef marbling and color scores by image processing. J. Food Sci., 1998, 61, 145-148.
• [11] Grześkowiak E., Borzuta K., Lisiak D., Strzelecki J., Janiszewski P.: Właściwości fizykochemiczne i sensoryczne oraz skład kwasów tłuszczowych mięśnia longissimus dorsi mieszańców pbz x wbp oraz pbz x (d x p). Żywność. Nauka. Technologia. Jakość, 2010, 6 (73), 189-198.
• [12] Instrukcja programu komputerowego Image Analyzer, 2008. [13] Kajak K., Przybylski W., Jaworska D., Rosiak E.: Charakterystyka jakości technologicznej, sensorycznej i trwałości mięsa wieprzowego o zróżnicowanej końcowej wartości pH. Żywność. Nauka. Technologia. Jakość, 2007, 1 (50), 26-34.
• [14] Lu J., Tan J., Shatadal P., Gerrard D. E.: Evaluation of pork color by using computer vision. Meat Sci., 2000, 56, 57-60.
• [15] Mancini R.A., Hunt M.C.: Current research in meat color. Meat Sci., 2005, 71, 100-121.
• [16] Norman J.L., Berg E.P., Ellersieck M.R., Lorenzen C.L.: Prediction of color and pH measurement throughout boneless center-cut pork loins. Meat Sci., 2004, 66, 273-278.
• [17] O’Neill D.J., Lynch P.B., Troy D.J., Buckley D.J., Kerry J.P.: Influence of the time of year on the incidence of PSE and DFD in Irish pig meat. Meat Sci., 2003, 64, 105-111.
• [18] O’Sullivan M.G., Byrne D.V., Martens H., Gidskehaug L.H., Andersen H.J., Martens M.: Evaluation of pork colour: prediction of visual sensory quality of meat from instrumental and computer vision methods of colour analysis. Meat Sci.,2003, 65, 909-918.
• [19] Papadakis S.E., Abdul-Malek S., Kamdem R.E., Yam K.L.: A versatile and inexpensive technique for measuring color foods. Food Technol., 2000, 54, 48-51.
• [20] Pospiech E.: Diagnozowanie odchyleń jakościowych mięsa. Gosp. Mięs., 2000, 52 (4), 68-71.
• [21] Strzelecki J., Borzuta K., Grześkowiak E., Lisiak D.: Wpływ pór roku na występowanie wad jakości mięsa tusz wieprzowych. Rocz. Inst. Przem. Mięs. i Tł., 2006, 1 (44), 89-92.
• [22] Strzelecki J., Borzuta K.: Objawy PSE w tuszy wieprzowej oraz przemysłowa metoda selekcji jakościowej mięsa. Gosp. Mięs., 2002, 54 (12), 26-28.
• [23] Strzelecki J., Lisiak D., Borzuta K., Winiarski R., Borys A., Wajda S., Kondratowicz J., Janiszewski P., Chwastowska I., Burczyk E.: Stan jakościowy tusz wieprzowych z pogłowia masowego ocenianego w 2007 roku. Rocz. Inst. Przem. Mięs. i Tł., 2008, 1 (46), 105-110.
• [24] Strzelecki J.: Rozkład mięsa bladego (PSE) w mięśniach szkieletowych tuszy wieprzowej. Gosp. Mięs., 2006, 58 (2), 20-26.
• [25] Strzyżewski T., Bilska A., Krzysztofiak K.: Zależność pomiędzy wartością pH mięsa a jego barwą. Nauka. Przyroda. Technologie, 2008, 2 (2), #12.
• [26] Tan J.: Meat quality evaluation by computer vision. J. Food Eng., 2004, 61, 27-35.
• [27] Torley P.J., D’Arcy B.R., Trout G.R.: The effect of ionic strength, polyphosphates type, pH, cooking temperature and preblending on the functional properties of normal and pale, soft, exudative (PSE) pork. Meat Sci., 2000, 55, 451-462.
• [28] Van de Perre V., Ceustermans A., Leyten J., Geers R.: The prevalence of PSE characteristics in pork and cooked ham – Effects of season and lairage time. Meat Sci., 2010, 86, 391-397.
• [29] Van Oeckel M. J., Warnants N.: Variation of the sensory quality within the m. longissimus thoracis et lumborum of PSE and normal pork. Meat Sci., 2003, 63, 293-299.
• [30] Warriss P.D., Brown S.N., Paściak P.: The colour of the adductor as a predictor of pork quality in the loin. Meat Sci., 2006, 73, 565-569.