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.
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.