Beta 1


Title Multispektral billedanalyse af fødevarer
Author Rasmussen, Jesper R.
Nikolajsen, Lars H.
Supervisor Carstensen, Jens Michael (Department of Informatics and Mathematical Modeling, Technical University of Denmark, DTU, DK-2800 Kgs. Lyngby, Denmark)
Institution Technical University of Denmark, DTU, DK-2800 Kgs. Lyngby, Denmark
Thesis level Master's thesis
Year 2006
Abstract Dette projekt omhandler emnet ”multispektral billedanalyse af fødevarer”. De tre undersøgte områder er adskillelsen af fedt og kød samt bestemmelse af kødfarve for spegepølser, estimering af barrierelagstykkelsen for en kiks med et påført lag af vandbarriere og estimering af vandindhold i brød. Projektet er udarbejdet i samarbejde med Danisco A/S. Et multispektralt billede består af billeder taget ved mange forskellige bølgelængder. Billederne brugt i dette projekt er alle taget med et VideometerLab system fra Videometer A/S og indeholder 18 spektra fra 395 &8722; 970nm. Kødfarven af spegepølser: En spegepølses kødfarve er, ud over smag og pris, en vigtig salgsparameter. Fedtmængden, -fordelingen og -farven vil påvirke hvordan det menneskelige øje ser farven, og forskellige personer vil kunne vurdere den samme farve forskelligt. Derfor vil en entydig og reproducerbar angivelse af farven være et nyttigt værktøj i forbindelse med udvikling og salg af tilsætningsstoffer for spegepølser til industrien. Der er udviklet en metode til at estimere farven af kødet i en spegepølse ved at anvende PCA (principal komponent analyse) eller MAF (minimum autokorrelationsfaktorer). Derefter er fedtet og kødet skilt fra hinanden med en adaptiv thresholding, og der beregnes en gennemsnitsværdi af farven fra midten og ud mod kanten. Fedtets gennemsnitsfarve bestemmes på tilsvarende vis. Kød- og fedtfarven angives med to tal, et der angiver hvor lys/mørk den er og et der angiver rødheden. Derudover er der fremstillet en metode til at skille fedtområderne fra hinanden og angive antallet og størrelserne af dem. Estimering af lagtykkelsen for vandbarrieren til kiks: Vandbarriere på kiks har til formål at øge holdbarheden for fødevarer hvor et vandholdigt produkt ligger på en sprød kiks, ved at forhindre vandet i at trænge ind i kiksen. En tilstrækkelig tykkelse af barrierelaget og en påførsel uden huller eller revner er nødvendig for at barrierelaget virker efter hensigten. For vandbarrieren på kiks er der opstillet en lineær model ud fra en serie af kiks hvor barrierelagstykkelsen er kendt på forhånd. Modellen beskriver højden af det påførte barrierelag i hver pixel og standardafvigelsen for det samlede billede angiver hvor jævnt barrierelaget er påført. Den gennemsnitlige standardafvigelse for jævnheden er fundet til hhv. 30, 61&956;m og 52, 84&956;m for de to dataserier. Derudover er barrierelagstykkelsen præsenteret som et højdekort hvor tykkelsen i de enkelte områder af kiksen kan aflæses ud fra farvespektret. Den beregnede standardafvigelse på testdata for den bedste model er på 93.53&956;m i forhold til de målte tykkelser. Selvom modellen har givet lovende resultater, har datasættet ikke været godt nok til at vurdere om resultaterne er brugbare. Estimering af vandindholdet i brød: Vandindholdet i brød er en vigtig parameter i forhold til brødets friskhed, og de nuværende metoder (HB43 og LP16) til måling af vandindhold er relativt tidskrævende. Der er udviklet et system til at estimere vandindholdet i en brødskive ud fra statistiske features af et multispektralt billede. Den bedste model er fundet vha. LARS-EN regressionsanalyse. Modellen kan ud fra features beregnet på hele billedet estimere vandindholdet i procent målt med HB43-metoden med en standardafvigelse på 0,71 procentpoint, og 1,18 procentpoint for målinger med LP16-metoden. Estimeringen kan forbedres ved kun at benytte dén del af billedet der ligger tættest på brødets snitflade til beregning af features. Med 38% af billedet opnås en standardafvigelse for HB43-metoden på 0,68 procentpoint, og med 40% opnås en standardafvigelse for LP16-metoden på 1,14. Denne forbedring opnås formentlig fordi variationskilden, i form af større lufthuller i brødet, elimineres. For alle tre emner er der udviklet en softwarepakke til at udføre analyserne så automatiseret som muligt. Derudover er der blevet udviklet en softwarepakke der udnytter den multispektrale information i billedet til at lave en robust opdeling mellem for- og baggrund. Denne pakke har vist sig anvendelig overfor alle de billeder vi har haft til rådighed i vores datasæt, men har dog visse svagheder overfor billeder med meget lidt baggrund. Der er ikke blevet stillet konkrete krav til hvor præcise de tre systemer skal være, så det er op til Danisco at vurdere om de fundne resultater gode nok til at systemerne kan tages i brug.
Imprint Department of Informatics and Mathematical Modeling, Technical University of Denmark, DTU : DK-2800 Kgs. Lyngby, Denmark
Pages 304
Fulltext
Original PDF imm4767.pdf (19.77 MB)
Admin Creation date: 2006-10-06    Update date: 2012-12-19    Source: dtu    ID: 191663    Original MXD