マシンビジョンによる鶏死体汚染物質のオンライン検出

この論文では、マシン ビジョンを使用して鶏の死骸の表面の汚染物質を検出する技術について説明します。この技術では、フィルターを備えた産業用カメラ システムを使用して、特定の波長 (500 nm と 710 nm) で鶏の死骸の画像をキャプチャします。次に、中央値フィルタリング、グレー スケール強調、バイナリしきい値設定などのさまざまな画像処理技術を使用して、画像の品質を向上させ、汚染領域を定義します。目標は、鶏の死骸の汚染領域を自動的に識別して処理することです。

専門家でない方は、鶏肉加工ラインに沿って設置されたカメラ システムを想像してください。このカメラ システムは、肉眼では見えない可能性のある糞便、血液、胆汁などの汚染物質を特殊な光で撮影します。このシステムは、これらの画像をすばやく処理して汚れや不要な物質を見つけ、汚染された領域をすぐに洗浄するためにスプレーを作動させます。このテクノロジーにより、消費者に届く鶏肉が清潔で安全であることが保証され、高品質が維持され、健康リスクが軽減されます。

フィルター選択

説明したシステムでは、2 つの特定のフィルターが使用されています。1 つは 500 nm の波長用、もう 1 つは 710 nm 用です。これらのフィルターは、鶏の死骸の汚染物質 (盲腸の排泄物、血液、胆汁など) と鶏の皮の違いを強調した画像をカメラで撮影できるようにするため、非常に重要です。光をこれらの特定の波長にフィルタリングすることで、システムは鶏の死骸の背景に対する汚染物質の可視性を高め、画像処理アルゴリズムがこれらの領域を検出してセグメント化することを容易にします。

フィルターは次の点で重要な役割を果たします。

1. 重要な波長を分離: これらのフィルターは、特定の波長 (500 nm と 710 nm) の光のみを通過させます。これらの波長は、鶏皮から汚染物質を他の波長よりも明確に区別できるという理由に基づいて選択されました。
2. コントラストの強化: 光をこれらの波長に制限することで、フィルターは、撮影した画像内の汚染物質と鶏皮のコントラストを高めるのに役立ちます。このコントラストは、きれいな領域と汚染物質のある領域を検出して区別するプロセスを簡素化するため、効果的な画像分析には不可欠です。

これらのフィルターが使用されなかった場合、カメラはより広範囲の波長で画像を撮影することになり、鶏の死骸と汚染物質を区別できない画像が多く含まれる可能性があります。その結果、次のような事態が発生する可能性があります。

• コントラストの低下: フィルターがないと、汚染物質と鶏皮のコントラストが大幅に低下し、汚染された領域を区別して正確に特定することが難しくなります。
• ノイズと誤検出の増加: 不要な波長をキャプチャすると、画像にノイズが導入され、検出が不正確になり、汚染物質の識別時に誤検出または偽検出の割合が高くなります。
• 非効率性: 画像処理アルゴリズムが追加の無関係なデータの処理に苦労する可能性があるため、システム全体の効率が低下し、同じレベルの精度を達成するには、より複雑で計算集約的な方法が必要になる可能性があります。