SAUTO - Småfeklassifisering AUTomatisk og Objektivt

Prosjektet “SAUTO - Småfeklassifisering AUTomatisk og Objektivt” skal utvikle en totalløsning for automatisk og objektiv klassifisering av småfe basert på ny sensor- og informasjonsteknologi, ved avansert modellering og analysemetodikk basert på store datamengder. Det er et sterkt ønske fra norske bønder og slakterier å utvikle en automatisk, objektiv og rimelig klassifiseringsmetode for småfe. Prosjektet MeatCrafter (2017-21, IPN 269060) dokumenterte at kombinasjonen av data fra 3D og NIR-kameraer gir et godt grunnlag for å klassifisere småfe etter EUROP-systemet, samt å predikere vevssammensetning, dvs. den relative andelen av kjøtt, fett og ben i slakteskrotten. Sikker kobling av riktige data til riktig slakt er en forutsetning for automatisk klassifisering. Dagens løsning, hvor kontroll med slaktenes identitet baserer seg på å «holde orden i køen» mellom avlivingsterminal og vektterminal, er en feilkilde. To ulike metoder vil bli testet for å løse utfordringen: RFID-merking i slaktekroker og forbedring av dagens system. Slaktenes bevegelser, lysforhold og driftsmiljø påvirker målingene. I SAUTO er det derfor avgjørende å utvikle standarder og korreksjonsmetoder som gir tilfredsstillende datakvalitet. De spesiallagde NIR-instrumentene gir verdifulle data for å vurdere slaktenes fethet. I SAUTO skal det utarbeides metoder for å kalibrere NIR-instrumentene mot hverandre, samt metoder for daglig kontroll av enkeltkameraer i slakteriene. Hensiktsmessig datalagring og -flyt er avgjørende for løsningen. I prosjektet skal data fra skannede slakt sammenlignes med vektutbytte fra manuell nedskjæring av de samme slaktene. Målet er å få en mer presis prediksjon av vevssammensetningen i småfe. Instrumenter med nødvendig software, samt verktøy for sanntidskontroll av MeatCrafter skal integreres i en terminal, med tilhørende dokumentasjon. Formidling og kommunikasjon med slakteriansatte og småfeprodusenter er essensielt i prosjektet.

Prosjektet “SAUTO - Småfeklassifisering AUTomatisk og Objektivt” skal utvikle en totalløsning for automatisk og objektiv klassifisering av småfe basert på ny sensor- og informasjonsteknologi, ved avansert modellering og analysemetodikk basert på store datamengder. Det er et sterkt ønske fra norske bønder og slakterier å utvikle en automatisk, objektiv og rimelig klassifiseringsmetode for småfe. Prosjektet MeatCrafter (2017-21, IPN 269060) dokumenterte at kombinasjonen av data fra 3D og NIR-kameraer gir et godt grunnlag for å klassifisere småfe etter EUROP-systemet, samt å predikere vevssammensetning, dvs. den relative andelen av kjøtt, fett og ben i slakteskrotten. Sikker kobling av riktige data til riktig slakt er en forutsetning for automatisk klassifisering. Dagens løsning, hvor kontroll med slaktenes identitet baserer seg på å «holde orden i køen» mellom avlivingsterminal og vektterminal, er en feilkilde. To ulike metoder vil bli testet for å løse utfordringen: RFID-merking i slaktekroker og forbedring av dagens system. Slaktenes bevegelser, lysforhold og driftsmiljø påvirker målingene. I SAUTO er det derfor avgjørende å utvikle standarder og korreksjonsmetoder som gir tilfredsstillende datakvalitet. De spesiallagde NIR-instrumentene gir verdifulle data for å vurdere slaktenes fethet. I SAUTO skal det utarbeides metoder for å kalibrere NIR-instrumentene mot hverandre, samt metoder for daglig kontroll av enkeltkameraer i slakteriene. Hensiktsmessig datalagring og -flyt er avgjørende for løsningen. I prosjektet skal data fra skannede slakt sammenlignes med vektutbytte fra manuell nedskjæring av de samme slaktene. Målet er å få en mer presis prediksjon av vevssammensetningen i småfe. Instrumenter med nødvendig software, samt verktøy for sanntidskontroll av MeatCrafter skal integreres i en terminal, med tilhørende dokumentasjon. Formidling og kommunikasjon med slakteriansatte og småfeprodusenter er essensielt i prosjektet.