EE.UU. - Alta tecnología para detectar defectos en la pechuga de pollo

Un equipo multidisciplinario de científicos en la Estación Experimental Agrícola de Arkansas está investigando si las imágenes hiperespectrales pueden usarse para detectar un defecto en la pechuga de pollo conocido como "pechuga leñosa" o "pechuga de madera" que le cuesta a la industria avícola millones de dólares al año y disminuye la satisfacción del cliente.

Dongyi Wang, profesor asistente de ingeniería biológica y agrícola, explica que la imagen hiperespectral es una técnica de detección no invasiva que combina un sensor de infrarrojo cercano con una cámara a color de alta definición para capturar información física y química.

"El procedimiento de evaluación actual requiere mucho tiempo y necesita una muestra analizada a través de pruebas de laboratorio engorrosas", dijo Wang.

La detección de "pechugas de madera" con un sistema de cámara hiperespectral tomaría solo unos segundos con una computadora en lugar de calificar a mano.

"La detección manual de pechugas de madera puede requerir mucho trabajo", dijo Casey Owens, profesora internacional de ciencia avícola de Novus en la estación experimental. "Si se pueden usar imágenes hiperespectrales en una planta de procesamiento de aves, esa mano de obra podría desviarse a otra área".

Owens dijo que la pechuga de madera afecta hasta alrededor del 20 % de la carne de pechuga de pollo. Aunque se puede desviar para un procesamiento posterior, la pérdida en la prima como producto de músculo completo representa una pérdida de rendimiento por un valor de alrededor de $ 200 millones anuales en los Estados Unidos, dijo Wang.

 

 

"La pechuga de madera sigue siendo un producto seguro. En algunos casos, puede tener una textura crujiente que no es atractiva para los clientes, pero se puede desviar para su posterior procesamiento en productos como nuggets de pollo, salchichas o hamburguesas de pollo donde el defecto no es tan notable", dijo Owens. La carne de este tipo de pechuga es más dura al tacto porque tiene menos capacidad de retención de agua y menos contenido de proteínas, por lo que la carne no retiene la marinada tan bien como la carne sin el defecto.

Este problema es más común en aves más grandes de 8 a 9 libras en comparación con aves de 6 a 7 libras. Owens dijo que una teoría es que las aves de rápido crecimiento pueden estar produciendo músculo más rápido de lo que los vasos sanguíneos pueden soportar. Esto posiblemente da lugar a daños en las fibras musculares debido a los depósitos de colágeno.

Chaitanya Kumar Reddy Pallerla, estudiante de posgrado en ciencias de la alimentación que trabaja en el proyecto, dijo que cada imagen con una cámara hiperespectral ocupa alrededor de 1 gigabyte de datos. La foto es procesada por una computadora y correlacionada con un mapa de textura que indica los niveles de dureza en el filete creado con la investigación previa de Owens. Una vez calibrado, el sistema se basaría únicamente en las imágenes para detectar el este defecto.

“Lo que estamos tratando de hacer es recopilar los datos espectrales, las intensidades que se reflejaron y correlacionarlos con las propiedades de la textura”, dijo Pallerla. "Estos se clasifican inicialmente con un analizador de texturas, y si encontramos una correlación entre esta información espectral y las propiedades de la textura más adelante, no necesitamos un analizador de texturas. Entonces, podemos usar esta correlación e interpretar directamente las propiedades de la textura a partir de los datos espectrales".

Aunque el contenido de proteínas, la capacidad de retención de agua y las propiedades de textura se consideran los mejores marcadores para la detección de pechugas con estas características, Pallerla dijo que la mayoría de los investigadores no se han centrado en esas propiedades debido al nivel de irregularidades en las secciones de una pechuga de pollo.

Wang dijo que la cámara hiperespectral, hasta ahora, ha detectado carne de pechuga de madera con una precisión de alrededor del 84%. El objetivo es acomodar la clasificación de alta velocidad en una cinta transportadora o dispositivos portátiles de mano, agregó. Pallerla dijo que la investigación ayudará a afinar su mapa de análisis de textura actual y disminuir la variación en la detección.