Los investigadores han preparado un trabajo, publicado dentro de Poultry Science, en el que describen el desarrollo, validación y evaluación de un sistema de imágenes espectrales que utilizan para la inspeción de canales de aves ya sean de animales sanos o de otros que tengan una enfermedad sistémica.

Este método de análisis ha sido implementado dentro de una cadena de producción de alto rendimiento y se basa en un algoritmo que detecta automaticamente qué animales nuevos entran en la línea de producción y clasifica en saludable o no a cada uno de los animales tras salir del campo de visión de la cámara.

El sistema permite evaluar cerca de 140 aves por minuto y para ello se analiza un área específica en la pechuga de las canales, mediante imágenes con una longitud de onda de entre 580 y 620 nm.

Se llevó a cabo una prueba durante dos periodos de ocho horas en el que se inspeccionaron cerca de 100.000 canales, comparándolos con la labor desarrollada por los inspectores veterinarios. En el primer periodo clasificó correctamente el 99,3% de las canales sanas mientras que en el segundo periodo llegó hasta el 99,8%. Por el contrario, en el caso de los inspectores clasificaron correctamente el 95,4 y el 97,1% respectivamente de las canales de animales enfermos.

A raiz de los resultados obtenidos, los investigadores estiman que el sistema de imágenes espectrales on line y el algoritmo de detección multiespectral para la identificación de las canales, debería desarrollarse aún más con el fin de este tipo de actvidad.