Tóm tắt
Nền
Thách thức quan trọng để tự động hóa hoàn toàn thành công các tác vụ xử lý là sự khác biệt giữa các loài động vật. Điều này đòi hỏi hệ thống quan sát rất phức tạp để cung cấp đường cắt thích hợp cho robot và các hệ thống hoàn toàn tự động khác.
Do đó MLA đã tài trợ cho một loạt dự án R&D về công nghệ hình dung giúp thúc đẩy hệ thống tự động hóa trong chế biến w88.
Công dụng chính của các công nghệ này là phân tích từng thân w88 và tính toán các đường cắt tối ưu để tối đa hóa giá trị của thân w88.
Các công nghệ bao gồm quét dựa trên tia X 2D, 3D & CT cũng như các hệ thống dựa trên camera.
Trong một số trường hợp, những công nghệ này còn được sử dụng để đo lường các thông số chất lượng ăn uống. Khi dự án lấy mục tiêu này làm trọng tâm chính, kết quả sẽ được báo cáo trong phần Chất lượng Ăn uống.
Nghiên cứu - thị giác và laser
Bắt đầu vào năm 2004, nhóm khoa học Cảm biến và Tự động hóa tại Khoa học Thực phẩm Australia đã phát triển hệ thống quét laser và thị giác tự động để phát hiện chính xác vị trí và hình dạng của các đặc điểm thân w88 bò và cừu, nhằm mục đích hướng tới phát triển hơn nữa các hệ thống nhằm tự động hóa các hoạt động xử lý tác vụ công việc.
Ngoài ra, trong năm 2005, nhóm khoa học Cảm biến và Tự động hóa đã hoàn thành một dự án do AMPC và MLA tài trợ: “Điều tra và đánh giá các Cảm biến để Thích ứng với Ngành Công nghiệp w88” (PRTEC.032) nhằm vạch ra các nhiệm vụ giết mổ w88 bò và cừu phù hợp với ứng dụng và phát triển hệ thống cảm biến thị giác và laze.
“Phát triển hệ thống cảm biến laser và thị giác phù hợp với nhiệm vụ giết mổ w88 bò và cừu” (PRTEC.042) được thực hiện vào năm tài chính 2005-06. Dự án này đã tiếp tục phát triển công việc trên để phát triển tầm nhìn và cảm biến laser cho các nhiệm vụ giết mổ w88 bò và cừu.
Giai đoạn 2 của hệ thống cảm biến bằng tia laser và tầm nhìn phù hợp với nhiệm vụ giết mổ w88 bò và cừu đã thúc đẩy hơn nữa quá trình phát triển hệ thống cảm biến để tự động hóa nhiệm vụ quy trình trong dự án A.TEC.0051.
Dự án P.PSH.0479 đã thực hiện thử nghiệm thành công Hệ thống phát triển TYZX Deepsea V2, máy ảnh 3D trong xưởng của MAR. Hệ thống này sau đó đã được lắp đặt như một phần của Dự án cắt chân bò tại JBS Swift Dinmore và tỏ ra rất thành công.
Dự án A.TEC.0062 tài trợ cho nghiên cứu về hệ thống quan sát tái định vị chuồng cừu.
P.PSH.0619 và P.PSH.0635 thử nghiệm cảm biến chuyển động bằng camera 3D thân w88 bò.
Nghiên cứu - chụp X-quang
Dự án A.TEC.0047 đã chứng tỏ khả năng sử dụng dữ liệu thưa thớt từ cảm biến thân w88 (trong trường hợp này là hình ảnh X-quang) để làm biến dạng mô hình máy tính sao cho có thể xác định được các thuộc tính chính của thân w88 (vị trí cắt) (bao gồm cả ngoại suy đến các vị trí không có trong hình ảnh X-quang) và xuất ra Hệ thống thực vật.
Dự án A.TEC.0058 "Phát triển Công nghệ Cảm biến Tia X" dựa trên hai nhiệm vụ được chọn liên quan đến xử lý thân w88 bò. Những nhiệm vụ này là cưa xẻ w88 bò và cưa w88 bò.
Dự án đồng tài trợ MLA/RTL P.PSH.0238 đã điều tra những vấn đề sau.
Sử dụng hệ thống đo tia X w88 cừu RTL hiện có, xác định mối quan hệ giữa cường độ hình ảnh tia X và mật độ trung bình của thân w88 cừu.
Kiểm tra mối quan hệ bằng cách chụp X-quang mẫu, cân mẫu và so sánh trọng lượng đo được với trọng lượng được dự đoán bằng cách sử dụng mối quan hệ cường độ/mật độ.
Sử dụng mối quan hệ cường độ/mật độ và phân tích tọa độ cắt sơ bộ hiện có, phát triển và chứng minh hệ thống cơ bản để dự đoán trọng lượng của ba phần sơ bộ trước khi tách thân w88.
Nghiên cứu - chung
Dự án A.TEC.0041 nhằm mục đích hoàn thành bước trung gian theo dõi đối tượng theo thời gian thực cần thiết để triển khai thành công Telerobotics trong chế biến giết mổ w88.
Trong PRTEC.0040, một thử nghiệm thực nghiệm đã được tiến hành trên thân w88 bò nhằm mục đích lấy mẫu da sống/mô liên kết/mô dưới da từ các khu vực cụ thể của thân w88 để thử nghiệm và phân tích thêm cũng như để xác định tính phù hợp của các đặc điểm khác nhau của mô bề mặt chung giữa da sống/thân w88 để phát hiện. Các loại phương pháp cảm biến sẽ được áp dụng để phát hiện, số lượng và vị trí của mẫu được quyết định từ công việc được thực hiện ở cột mốc một. Ba phương pháp cảm biến tiềm năng được thử nghiệm là:
Hình ảnh nhiệt
Khả năng truyền phổ vô tuyến điện áp thấp
Quang phổ huỳnh quang
