Способ качественной и количественной оценки туши

009306 Изобретение касается способа для неинвазивного определения категории качества, торговой цены,фактической рыночной стоимости и качества туши животного на основе оптической обработки изображения, который может применяться на бойнях и на предприятиях по переработке мяса. Обычно туши больших животных, например свиней, разрубаются вдоль позвоночника и, будучи подвешенными на крюки, транспортируются с помощью специальной транспортной системы между различными технологическими пунктами. В определенных местах происходит регистрация, взвешивание и оценка соответствующих половин туш свиней. В рамках оценки производится классификация туш свиней на установленные законом категории качества на основе доли мышечной ткани. Для определения доли мышечной ткани допущено несколько способов, при которых толщина (S) шпика и размер (F) мяса, измеренные соответственно в миллиметрах,берутся в соотношении друг к другу и доля (MF %) мышечной ткани определяется с помощью официально принятой оценочной формулы. Величины значений S и F в одном известном способе могут отмеряться у части для отбивных котлет в 7 см сбоку от разделительной линии на высоте второго/третьего/ ребра. В другом принятом способе, способе с двумя точками (ZP), размер (S) шпика половины туши свиньи, полученной путем разделения туши вдоль позвоночника, определяется в самом тонком месте шпика над Muskulus Glutaeus Medius (MGM), а размер (F) мяса определяется как толщина поясничной мышцы, измеренной по кратчайшему расстоянию от переднего (краниального) конца (MGM) до верхнего (дорсального) края позвоночного канала. Доля (MF %) мышечной ткани определяется расчетным путем с помощью подстановки (S) и (F) в официальную формулу которая специально принята для Германии, по полученному результату осуществляется классификация категории качества продукта в соответствии с существующими постановлениями. Определение измеряемых величин в соответствии с ZP-способом может проводиться как вручную,так и автоматически. Из уровня техники известен ряд документов, в которых описываются решения, в которых измерения производятся автоматически с использованием оптической обработки изображения. В DD 298310 А 5/DE 4131556 С 2, а также DE 4109 345 С 2 описываются способы для определения или соответственно анализа половин туш животных с помощью обработки изображения, в которых определяются внешний контур, слой шпика, соотношение между мясом и подкожным спинным жиром,путем изготовления снимков половин туш с позвоночным столбом и всех межпозвоночных слоев. В качестве точки отсчета для определения параметров для разруба и классифицирования принимается крестец позвоночника, который определяется также как дополнительный позвонок с помощью объектного анализа. Недостатком этого способа являются, с одной стороны, высокие вычислительные затраты для объектного анализа с предварительно определенными контурными и объектными параметрами, с другой стороны, крестец в качестве точки отсчета при ошибках, возникающих при разрубке туши в реальном процессе переработки, не всегда может быть выбран достаточно надежно. В DE 19733216 С 1 описан способ для оценки половин туш с помощью оптической обработки изображения, который, следуя классическому способу с двумя точками, позволяет проводить классифицирование с помощью оптической оценки изображения расширенной поясничной части при исключении субъективных источников ошибок. Точность оценки и вместе с тем классификации по сравнению с известными до сих пор способами улучшается незначительно. Известен также способ для оценки половин туш с помощью оптической обработки изображения согласно DE 19847232 С 2, в котором используется фотограмметрический способ в качестве моделирования существующего двухточечного способа оценки. В филейной и окороковой частях выбирают две характерные точки, из которых первая представляет собой конец лонной кости таза со стороны туши, а вторая - конец MGM (Muskulus Glutaeus Medium) со стороны туши, и фотограмметрическим способом определяется прямая в направлении средней линии спинного подкожного жира. Для собственно оценки используются длины отрезков, которые получаются на перпендикулярах к прямой, проведенной параллельно к лонной кости таза на уровне второй характерной точки через толщину подкожного спинного жира. В этом способе, хотя и исключаются субъективные ошибки измерения проведенного вручную ZPспособа, однако, точность оценки повышается при этом незначительно. Из DE 19936032 С 1 известен другой способ, который обеспечивает автоматическую оценку качества половин туш, в частности туш свиней, с помощью оптической обработки изображения, причем, по сравнению с известными способами, достигается более высокая, воспроизводимая точность оценки, на которой лишь незначительно сказываются ошибки в процессе разрубки туш и из-за не абсолютно перпендикулярной регистрации плоскости разруба, при этом оптический снимок половины туши в плоскости разруба, в филейной и окороковой части оценивается методом фотограмметрии на основе определенных характерных исходных точек. В качестве характерных исходных точек используются при этом позвоночник, лонные кости, наиболее тонкая часть шпика на MGM и контуры спинного подкожного жира в выбранной части. Служащая для оценки качества доля нежирного мяса рассчитывается путем сложения приведенных в отношении-1 009306 друг к другу, перпендикулярных к прямолинейной линии канала спинного мозга отрезков в области мяса и слоя шпика с привлечением определенных методом регрессии постоянных для каждого члена формулы и одной базовой постоянной. Хотя в рамках способа величина измерения для размера (S) шпика определяется в согласовании с законными предписаниями в правильных точках, однако, не определяется размер (F) мяса, в результате чего расчет доли (MF %) мышечной ткани проводится не по официальной формуле и таким образом не может быть произведена оценка категории качества продукции. Способ оценки торговой цены частей туши свиньи известен из DE 11952628 А 1, в котором с помощью оценки в оперативном режиме половин туши свиньи определяются вес, весовая и мясная составляющая таких частей, как окорок, часть для приготовления отбивных котлет, часть для приготовления рубленных котлет, филе, лопатка, лопаточная часть, грудинка и/или другая продаваемая самостоятельно или идущая на дальнейшую переработку часть. Для осуществления способа определяются показатели,описывающие телосложение, которые делаются на основе внешнего очертания половины туши и следующих из этого поверхностей, положения и расположения позвоночника и вытекающих отсюда длин и поверхностей частей туши, а также информации о наличии жира, полученной для половин свиной туши на основе относительной толщины и распространения приблизительно всего подкожного слоя шпика спинной области. Показатели сопоставляются друг с другом с учетом существующих между ними статистических зависимостей, в результате чего вес представляющих интерес частей туши, их весовая и мясная составляющие должны определяться в оперативном режиме по общему весу скелета на линии убоя животных. При реализации способа необходимо осуществление видеообзора всей половины туши свиньи, дорогостоящая обработка и оценка объекта, чтобы определить только торговую цену. Большая область изображения всей плоскости разруба отрицательно сказывается на скорости оценки, в то же время вес части туши определяется недостаточно точно. Задачей изобретения является разработка многостадийного способа для неинвазивного определения категории качества, торговой цены, фактической стоимости и качества туши животного на основе оптической обработки изображения, который бы точно соответствовал условиям специальных официальных предписаний и постановлений, а также был бы пригоден для быстрой, точной и экономичной реализации. Поставленная задача решается с помощью признаков, приведенных в пп.1 и 2 формулы изобретения. Предпочтительные усовершенствования следуют из зависимых пунктов формулы изобретения. Основные черты многостадийного способа для неинвазивного определения категории качества,торговой цены, фактической рыночной стоимости и качества туши животного представляют первоначально сбор базовых данных туши животного на реальном мясообрабатывающем предприятии в виде объема данных, с последующим моделирующим расчетом для оценки выхода отдельных видов продукции с привлечением относительных данных. Эти относительные данные получаются посредством корреляции массовых долей выхода отдельных видов продукции в результате разделочных тестов и параллельно этому характеристических величин и параметров, определенных с помощью автоматического способа классификации, который работает с оптической оценкой фотографии разрубленной туши в области окороко-филейной части. Весь способ, которым определяются качественные и количественные показатели туши, состоит, по существу, из трех повышающихся по своей информативности стадий, однако, при этом результаты отдельных стадий независимо от других могут определяться и удостоверяться на основе данных оптической оценки изображения в снятой (сфотографированной) области. Проведение разделочных тестов нескольких туш животных, в данном случае свиных туш или их половин, в европейских и национальных постановлениях предписаны для разрешения (лицензирования) способов классификации категорий качества продукции. В рамках разделочных тестов согласно стандартному способу осуществляется расчет доли мышечной ткани по весу филе, весу мышечной ткани(включая соединительную ткань) лопаточной части, части туши, используемой на отбивные котлеты,окорока и грудинки, весу разделанных частей туши, а также весу остальных частей туши. Эти разделочные тесты должны удостоверяться посредством протоколирования со всеми подробностями. Путем точного протоколирования регистрируются все релевантные данные и представляются в виде объема данных, который охватывает с высокой статистической точностью весовые доли неравномерных выходов отдельных видов продукции неоднородной туши. Точность разрешенного автоматического способа классификации для оценки содержания мышечной ткани в туше должна при этом, например, соответствовать, по меньшей мере, степени точности, которая получилась бы с помощью простого регрессионного анализа разделочных тестов 120 туш. В качестве автоматического способа классификации может применяться известный способ, который определяет характеристические измеренные величины и параметры исключительно в окорокофилейной части путем выбора характерных точек с помощью оптической оценки изображения, выполненного с использованием оптического сенсора со стороны разруба половины туши. Эти характеристические измеренные величины и параметры, такие как расстояния, углы и поверхности, а также полученная с изображения информация об яркости или окраске, коррелируются с вычисленными данными весовых долей выхода отдельных видов продукции при разделочных тестах, и из этого получаются относи-2 009306 тельные данные, которые совместно с исходными данными запоминаются для последующего рекурсионного расчета. Среди прочего при этом определяются точные измеренные величины для размера (S) шпика и размера (F) мяса, при этом доля (MF %) мышечной ткани в свиной туше рассчитывается по ZP-способу в Германии по официальным формулам, таким образом классификация в части категории качества продукта может осуществляться сразу же в качестве первой стадии способа. Классификация свиных туш осуществляется аналогичным образом с помощью специальных земельных формул. В качестве базовых данных туши на бойне или мясоперерабатывающем предприятии определяется их вес в виде суммы висящих на крюках, полученных посредством разделения вдоль позвоночного столба половин, а также определяются с помощью оптической оценки, полученной с помощью оптического сенсора цифровой или оцифрованной фотографии стороны разруба половины туши, характеристические измеренные величины и параметры в окороко-филейной части путем выбора характерных точек. При помощи характерных точек происходит определение характеристических величин, расстояний, углов и поверхностей в снятой области. На основе определенных длин перпендикулярных частичных отрезков, проведенных в области прямолинейного участка позвоночного столба на снятой области к внешнему контуру, а также к линии шпика, а также их соотношения друг к другу на второй стадии способа производится оценка части, из которой приготавливаются отбивные котлеты. На основе других имеющихся характеристических величин с помощью рекурсивного расчета с привлечением относительных данных, полученных на основании разделочных тестов, осуществляется модулирующий расчет для оценки выхода отдельных видов продукции. В качестве третьей стадии способа на основе суммы, полученной при этом оценки частей туши, как обычно, осуществляется определение торговой цены. Исходя из веса туши осуществляют оценку веса отдельных частей туши, из суммы которых в свою очередь определяется фактическая рыночная стоимость. В этой связи также возможно производить оценку веса частей туши только на основе определенных по снятой области характеристических величин, расстояний, углов и поверхностей, не проводя первоначального определения общего веса туши и не привлекая его в расчеты. С помощью информации об яркости или окраске осуществляется классификация по качеству туши. Преимущества изобретения заключаются, в частности, в возможности применения известного неинвазивного, автоматического способа установления измеренных величин для определения доли (MF %) мышечной ткани в туше свиньи по официальным предписаниям. При этом могут быть полезны как дающие изображение способы, которые оценивают снимок в плоскости разруба, так и способы для измерения туши вдоль позвоночника с помощью основанной на ядерном магнитном резонансе или компьютерной томографии или ультразвука. Возможные допуски для ошибок оценки, допустимым согласно официальным нормам, для доли мышечной ткани соблюдаются и даже не превышаются. Путем ограничения снятой области, использованной для оценки, окороко-филейной частью можно определить точные измеренные величины, благодаря чему при более высокой скорости получаются более точные оценки. Торговая цена туши может определяться по данным для имеющих цену частей туши. С учетом общей массы может быть рассчитана фактическая (рыночная) стоимость. С помощью описанного способа может быть применено известное до сих пор изолированное решение для определения доли мышечной ткани и при необходимости торговой цены, чтобы иметь возможность быстро, точно и экономично определить все параметры для переработки, последующей переработки, а также возмещения убытков. Изобретение более подробно поясняется на примере осуществления с помощью чертежа в качестве снятой области для определения характеристических измеренных величин и параметров у половины туши. В процессе разделочных тестов достаточного количества свиных туш для получения базовых данных первоначально определяют их вес после закалывания и охлаждения, при этом туши могут быть уже разделены вдоль позвоночного столба, после чего в окороко-филейной части с помощью предоставляющих изображение способов производят цифровую фотографию (изображение), которую подвергают анализу, в ходе которого регистрируют контурную линию мышечной ткани, жировой ткани, а также костей. С помощью контурной линии измеряют отдельные расстояния, усредненные по контурной области расстояния и поверхности, а также получают величину яркости и/или окраски. Затем осуществляют собственно разделочный тест, который должен быть точно запротоколирован и в ходе которого отдельно определяют и сохраняют весовые доли всех частей туши. Измеренным величинам и параметрам, полученным с помощью автоматического анализа фотографии, в каждом случае соответствует вес туши и вес выхода отдельных продуктов, на основе которых осуществляют расчет специфических относительных данных. Ввиду обширного объема данных из большого числа разделочных тестов эти относительные данные являются статистически надежными.-3 009306 Получение характеристических измеренных величин и параметров в окороко-филейной части как при разделочных тестах, так и в ходе работы бойни осуществляют с применением соответственно одинаковых методов, преимущественно, основываясь на способе, описанном в DE 19936032 С 1. При этом показанная на фиг. 1 снятая (сфотографированная) область 1 окороко-филейной части половины туши снята со всеми подробностями и оценена с применением фотограмметрического способа. Снятая область 1 показывает на контрасте с темным фоном общую ширину окороко-филейной части с внешними контурами 2.1 и 2.2. С помощью гистограммного анализа первоначально осуществляют перенормировку пороговых параметров на соответствующую яркость свиной туши с последующим выполняемым с помощью вычислительной техники выбором различных частей ткани на основе различий в окраске и/или яркости в снятой области 1. Обычным образом с помощью контроля самосогласования изображение отфильтровывается от загрязнений, например крови. На следующем этапе светлый шпик отделяется от более темного мяса и таким образом происходит определение поверхности 3 шпика и поверхности 4 мяса. Внутри поверхности 4 мяса с помощью последующего определения геометрического положения посредством алгоритма отслеживания контура идентифицируется контур Muskulus Glutaeus Medius (MGM) 5. Далее в снятой области 1 видны нижний конец позвоночного столба с позвонками 6, а также лонные кости 7 таза. При этом определяются с помощью критериев периодичности на прямой части позвоночного столба позвонки 6 с позвоночным каналом 8. По верхнему (дорсальному) краю позвоночного канала 8 в направлении прямолинейного участка позвоночного столба откладывается прямая 9 в качестве исходной линии для измерений. К этой прямой 9 проводится перпендикуляр 10 на уровне переднего (краниального) конца 11 MGM 5, длина которого как кратчайшее расстояние от переднего конца 11 MGM 5 до верхнего (дорсального) края позвоночного канала 8 соответствует размеру (F) мяса, представляющему толщину поясничной мышцы. Продолжение перпендикуляра 10 до внешнего контура 2.2 ограничивает краниально линию шпика над MGM 5. На уровне самого тонкого места слоя шпика над MGM 5 проводится соединительная линия 12 от контура MGM 5 к внешнему контуру 2.2, длина которой представляет собой размер (S) шпика. По обеим величинам (F) и (S), измеренным в миллиметрах, с помощью ZP-способа по специфической официальной формуле в оперативном режиме выполняется расчет доли (MF %) мышечной ткани с последующей классификацией категории качества продукта на основе определенной доли мышечной ткани. Параллельно перпендикуляру 10 могут быть заданы другие перпендикулярные отрезки 13, проведенные от прямой 9 к внешнему контуру 2.2, исходные точки которых на прямой 9 соответственно лежат на виртуальном перпендикулярном продолжении слоя между позвонками 6. Перпендикулярные отрезки 13 делятся внутренней контурной линией 14 поверхности 3 шпика таким образом, что в шпике и в мышечной ткани образуются частичные отрезки, исходя из длин которых, а также их соотношения друг к другу осуществляется оценка части для приготовления отбивных котлет. Для оценки окорока привлекается средняя толщина шпика над MGM 5, в области поверхности между продолжением перпендикуляра 10 до внешнего контура 2.2 и другим перпендикуляром 15 к прямой 9 на уровне заднего (каудального) конца 16 MGM 5, которая (оценка) также входит в определение торговой цены. В снятой области 1 определяются некоторые другие отрезки, углы и поверхности, определение которых выходит за рамки описанного примера, которые служат для уточнения дифференцирования относительных данных. Так о грудинке можно судить с помощью средней толщины 17 подкожного жира в области части для приготовления отбивных котлет, в снятой области 1 от краниального конца 11 MGM 5, а о лопаточной части - с помощью данных по окороку, части для отбивных котлет, грудинке по другим измеренным величинам. По данным, полученным при анализе фотографии, с привлечением установленного общего веса туши из двух висящих на крюках, составляющих одно целое половин на основе имеющихся в объеме данных относительных данных рассчитываются выходы отдельных видов продукции, в результате из суммы оценок частей туши получается торговая цена, а из суммы веса отдельных частей туши - фактическая рыночная стоимость. Возможно определение веса отдельных частей туши, таких как окорока или части для отбивных котлет, непосредственно по измеренным величинам при анализе фотографии. Далее осуществляется классификация качества туши и/или ее частей посредством имеющихся параметров яркости и/или окраски. Усовершенствование способа, который может найти применение, в частности, на предприятиях по разделке туш, имеет реализованный эффект самообучения с контролем самосогласования объема данных, при этом результаты взвешивания отдельных частей туши, проведенные в процессе переработки,корректируются с имеющимися в объеме данных величинами и при необходимости дополняются другими данными, в результате чего значительно ограничивается, в частности, дисперсия результатов оценки выхода частей туши. Полученный таким образом, расширенный объем данных используется в качестве усовершенство-4 009306 вания на небольших мясоперерабатывающих предприятиях, чтобы и там можно было достичь более точных результатов оценки. Все этапы способа осуществляются с использованием ЭВМ, которая среди прочего имеет соответствующие интерфейсы для устройств, с помощью которых должно представляться изображение, и взвешивающих устройств. Список ссылочных обозначений 1. Снятая область 2. Внешний контур (2.1; 2.2) 3. Поверхности шпика 4. Поверхности мяса 5. Musculus Glutaeus Medius (MGM) 6. Позвонок 7. Кости лонного таза 8. Позвоночный канал 9. Прямая 10. Перпендикуляр 11. Передний (краниальный) конец 12. Соединительная линия 13. Другие перпендикулярные отрезки 14. Внутренняя контурная линия 15. Другой перпендикуляр 16. Задний (каудальный) конец 17. Средняя толщина подкожного жира ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ 1. Способ для неинвазивного определения категории качества, торговой цены, фактической рыночной стоимости и качества туши на основе оптической обработки изображения, при котором в окорокофилейной части с помощью дающих изображение способов подготавливают цифровую фотографию и подвергают ее анализу, причем в снятой области (1) со всеми подробностями определяют расстояния,углы, поверхности, информацию о яркости и/или окраске, устанавливают и приобщают общий вес туши и данные результатов разделочных тестов относительно неравномерного выхода отдельных частей неоднородной туши, отличающийся тем, что выходные данные о весовых долях по выходу отдельных частей туши, полученные в ходе разделочных тестов достаточного количества туш, коррелируют при учете общего веса с определенными на обеих половинах одной туши в окороко-филейной части характеристическими измеренными величинами и параметрами - как поверхности (3) шпика, поверхности (4) мяса, размер (F) мяса и размер (S) шпика, отдельные отрезки в мышце и шпике, средняя толщина шпика надMGM (5) в области поверхности между продолжением перпендикуляра (10), который построен к проложенной по верхнему (дорсальному) краю позвоночного канала (8) прямой (9) и проходит к переднему(краниальному) концу (11) MGM (5), до внешнего контура (2.2) окороко-филейной части и другим перпендикуляром (15), который построен к прямой (9) на уровне заднего (каудального) конца (16) MGM (5) и проходит к внешнему контуру (2.2), и средняя толщина (17) подкожного жира в области части для приготовления отбивных котлет и, исходя из этого, получают относительные данные и при этом на работающем мясоперерабатывающем предприятии для оценки выхода отдельных видов продукции производят моделирующий расчет по имеющимся относительным данным с учетом общего веса двух половин,составляющих одну тушу, а также характеристических измеренных величин и параметров, определенных для этой туши специально в окороко-филейной части. 2. Способ для неинвазивного определения категории качества, торговой цены, фактической рыночной стоимости и качества туши на основе оптической обработки изображения, при котором в окорокофилейной части с помощью дающих изображение способов подготавливают цифровую фотографию и подвергают ее анализу, причем в снятой области (1) со всеми подробностями определяют расстояния,углы, поверхности, информацию о яркости и/или окраске, устанавливают и приобщают общий вес туши и данные результатов разделочных тестов относительно неравномерного выхода отдельных частей неоднородной туши, отличающийся тем, что выходные данные о весовых долях по выходу отдельных частей туши, полученные в ходе разделочных тестов достаточного количества туш, коррелируют с определенными на обеих половинах одной туши в окороко-филейной части характеристическими измеренными величинами и параметрами, такими как поверхности (3) шпика, поверхности (4) мяса, размер (F) мяса и размер (S) шпика, отдельные отрезки в мышце и шпике, средняя толщина шпика над MGM (5) в области поверхности между продолжением перпендикуляра (10), который построен к проложенной по верхнему(дорсальному) краю позвоночного канала (8) прямой (9) и проходит к переднему (краниальному) концу(11) MGM (5), до внешнего контура (2.2) окороко-филейной части и другим перпендикуляром (15), который построен к прямой (9) на уровне заднего (каудального) конца (16) MGM (5) и проходит к внешнему-5 009306 контуру (2.2), и средняя толщина (17) подкожного жира в области части для приготовления отбивных котлет, исходя из этого, получают относительные данные при этом на работающем мясоперерабатывающем предприятии для оценки выхода отдельных видов продукции производят моделирующий расчет по имеющимся относительным данным туши и характеристическим измеренным величинам и параметрам,определенным для этой туши специально в окороко-филейной части. 3. Способ по п.1 или 2, отличающийся тем, что на стадии оценки изображения для расчета в оперативном режиме доли (MF %) мышечной ткани на верхнем (дорсальном) краю позвоночного канала (8) в направлении прямого участка позвоночного столба откладывают прямую (9) и к ней проводят перпендикуляр (10) на уровне переднего (краниального) конца (11) Musculus Glutaeus Medius - MGM (5), длина которого как кратчайшее расстояние от переднего конца (11) MGM (5) до верхнего (дорсального) края позвоночного канала (8) соответствует размеру (F) мяса, в виде толщины поясничной мышцы, а также на уровне самого тонкого слоя шпика на MGM (5) задают соединительную линию (12) от контура MGM (5) к внешнему контуру (2.2), длина которой представляет размер (S) шпика, при этом по обеим величинам(F) и (S) в оперативном режиме осуществляют расчет доли (MF %) мышечной ткани в соответствии с ZPспособом по специфической официальной формуле с последующей классификацией категории качества. 4. Способ по пп.1 или 2 и 3, отличающийся тем, что параллельно перпендикуляру (10) проводят другие перпендикулярные отрезки (13) от прямой (9) к внешнему контуру (2.2), исходные точки которых на прямой (9) лежат соответственно на виртуальном перпендикулярном продолжении слоя между позвонками (6), при этом перпендикулярные отрезки (13) пересекаются внутренней контурной линией (14) поверхности шпика (3), так что в мышечной ткани и шпике образуются частичные отрезки, длина которых в качестве протяженности шпика и мышечной ткани, а также отношение этих величин друг к другу используют для оценки части для приготовления отбивных котлет. 5. Способ по пп.2-4, отличающийся тем, что вес частей туши, таких как окорок или части для приготовления отбивных котлет, определяют непосредственно из измеренных величин при анализе фотографии. 6. Способ по пп.1 или 2 и 3-5, отличающийся тем, что среднюю толщину шпика над MGM (5), в области поверхности между продолжением перпендикуляра (10) до внешнего контура (2.2) и другим перпендикуляром (15) к прямой (9) на уровне заднего (каудального) конца (16) MGM (5) привлекают для оценки окорока и вводят в определение рыночной цены. 7. Способ по пп.1 или 2 и 3-6, отличающийся тем, что сведения о грудинке получают с помощью средней толщины (17) подкожного жира в области части для приготовления отбивных котлет, в снятой области (1) в районе краниального конца (11) MGM (5), а о лопаточной части - с помощью окорока, части для отбивных котлет и грудинке - по другим измеренным величинам. 8. Способ по пп.1 или 2 и 3-7, отличающийся тем, что способ при применении в разделочном предприятии имеет реализованный эффект самообучения с контролем самосогласования объема данных, при этом результаты взвешивания отдельных частей туши, проведенные в процессе переработки, корректируются с имеющимися в объеме данных величинами и при необходимости дополняются другими данными. 9. Способ по пп.1 или 2 и 3-8, отличающийся тем, что благодаря эффекту самообучения расширенный объем данных используется для усовершенствования на малых мясоперерабатывающих предприятиях.