Personne :
Ziadi, Adel

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Nom de famille
Ziadi
Prénom
Adel
Affiliation
Département de génie électrique et de génie informatique, Faculté des sciences et de génie, Université Laval
ISNI
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Identifiant Canadiana
ncf11850129
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Résultats de recherche

Voici les éléments 1 - 4 sur 4
  • Publication
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    Visible and near-infrared light transmission : a hybrid imaging method for non-destructive meat quality evaluation
    (Pergamon, 2012-06-01) Ziadi, Adel; Duchesne, Carl; Maldague, X.; Gosselin, Rémi; Saucier, Linda
    Visual inspection of the amount of external marbling (intramuscular fat) on the meat surface is the official method used to assign the quality grading level of meat. However, this method is based exclusively on the analysis of the meat surface without any information about the internal content of the meat sample. In this paper, a new method using visible (VIS) and near-infrared (NIR) light transmission is used to evaluate the quality of beef meat based on the marbling detection. It is demonstrated that using NIR light in transmission mode, it is possible to detect the fat not only on the surface, as in traditional methods, but also under the surface. Moreover, in combining the analysis of the two sides of the meat simple, it is possible to estimate the volumetric marbling which is not accessible by visual methods commonly proposed in computer vision. To the best of our knowledge, no similar work or method has been published or developed. The experimental results confirm the expected properties of the proposed method and illustrate the quality of the results obtained.
  • Publication
    Accès libre
    A new technique for non-destructive measurement of marbling in beef meat using visible and near-infrared imaging
    (2011-08-08) Ziadi, Adel; Maldague, X.; Saucier, Linda
    Quantitative evaluation of marbling (intramuscular fat) in beef meat is an important attribute with respect to quality. The chemical analysis, which is a destructive method, is the gold standard to evaluate the quantity of marbling in meat. It is a destructive and tedious method which does not give any information of marbling distribution in tissues. In this paper, an operational and flexible new method for a non-destructive measurement of the marbling quantity and distribution in beef meat is proposed. Based on the absorption and reflection properties of the fat when exposed to near infrared (NIR) light (940 nm), it is possible to show and evaluate the marbling under the surface, which is not accessible by visual methods commonly proposed in computer vision using visible (VIS) image. The results obtained by the proposed method (non-destructive) were compared with results obtained by chemical analysis (Soxhlet) of the muscle fat content. Preliminary results indicate that it is possible to evaluate the composition and the distribution of marbling in lean beef muscle.
  • Publication
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    Near-infrared light transmission in beef meat and qualitative marbling evaluation using image analysis
    (ICGST, 2009-12-01) Ziadi, Adel; Maldague, X.; Saucier, Linda
    Marbling (intramuscular fat tissue) in beef meat is one of the most important criteria for quality, notably juiciness, in meat grading systems. Visual inspection of the meat surface is the common way to assign quality grading level, which is accomplished by authorized experts called graders. In the last years, several works were proposed in order to introduce computer vision on meat quality evaluation. In these works, meat grading was based exclusively on the analysis of meat surface images. In this paper, a new technique using near-infrared light in transmission mode is used to evaluate the beef meat quality based on the marbling detection. It is demonstrated that using near-infrared light in transmission mode, it is possible to detect the fat not only on the surface, as in traditional methods, but also under the surface. Also, in combining the analysis of the two sides of the meat simple, it is possible to estimate the volumetric marbling. We compared results from traditional techniques and those provided by the nearinfrared camera using light transmission. The result of this new study showed that using near-infrared light in transmission mode is a valuable technique to evaluate meat quality, thereby demonstrating the possibility of implementing this approach in a vision system
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    Analyse d'image visibles et proche infrarouges : contributions à l'évaluation non-destructive du persillage dans la viande du boeuf
    (2011) Ziadi, Adel; Maldague, X.; Saucier, Linda
    Le persillage (gras intramusculaire) dans la viande de boeuf est l'un des critères les plus importants pour l'évaluation de la qualité, notamment sa jutosité, dans les systèmes de classification de la viande. Le processus chimique, méthode destructive, est l'unique moyen officiellement utilisé pour évaluer la proportion du persillage dans la viande. C'est une méthode destructive, complexe et qui n'offre aucune information sur la distribution du persillage dans la viande. Cette thèse porte sur le développement d'une méthode originale destinée à l'évaluation non-destructive de la proportion volumétrique du persillage dans la viande du boeuf. Cette nouvelle méthode, qui pourrait être intégrée dans un système de vision artificielle (machine vision), est une première expérience pour ce genre d'application. À notre meilleure connaissance, aucune méthode semblable n'a été élaborée. De ces travaux de doctorat quatre contributions sont identifiées: la technique proposée, deux méthodes de segmentation d'images et une méthode non-destructive pour estimer la proportion volumétrique du persillage. La technique proposée permet d'avoir deux types d'images : une visible qui illustre la surface de la viande et une proche infrarouge qui est la projection orthogonale de l'échantillon de la viande (3D) en une image d'ombre (2D). Compte tenu de la complexité d'analyse des images, nous avons développé une méthode efficace de segmentation permettant d'identifier les régions homogènes les plus (ou les moins) claires dans une image à niveaux de gris. Cette méthode, qui est relativement générale, est basée sur un modèle mathématique permettant d'évaluer l'homogénéité des régions, qui lui-même a été introduit dans cette thèse. La généralisation de cette méthode pour la segmentation du persillage a démontré des résultats satisfaisants face aux objectifs attendus. Étant donné, que la forme volumétrique du persillage est aléatoire et que celle-ci dépend de la façon dont le persillage est déposé entre les fibres musculaires, ce qui est imprévisible, nous avons combiné les résultats de la segmentation de deux types d'images pour estimer le volume du persillage. L'intégration de l'ensemble des approches précédentes nous a permis de développer une nouvelle méthode non-destructive pour estimer la proportion volumétrique du persillage. Les résultats obtenus par la méthode proposée (non-destructive) ont été comparés aux résultats obtenus par une méthode chimique (destructive) comme étant la vérité-terrain (gold standard). Les résultats expérimentaux confirment les propriétés attendues de la méthode proposée et ils illustrent la qualité des résultats obtenus.