Un grupo de investigadores de la Universidad Murdoch y la Universidad de Sydney están ensayando la tecnología de las cámaras Q-Fom de Frontmatec para clasificar las canales de vacuno según el marmoleo de la zona del lomo.

De acuerdo con un artículo publicado en Meat Science, el equipo del proyecto afirmó que la cámara Frontmatec Q-FOM proporcionó el 95 % de acierto en las evaluaciones hechas por los clasificadores calificados por Meat Standards Australia.

"La cámara Q-FOM también demostró una repetibilidad y reproducibilidad muy altas en todos los rasgos", dijeron los investigadores. Buscaron desarrollar modelos de calibración frente a las características del área del chuletón y validar de forma independiente la precisión, la exactitud y la repetibilidad de la cámara. 

El estudio compiló 12 conjuntos de datos de investigación diferentes en una variedad de tipos de canales clasificados por expertos del MSA identificados por la industria y muestreados para grasa intramuscular.

La cámara desarrollada en Dinamarca tardó sólo unos segundos en medir parámetros estándar con una sola imagen de la zona del lomo de la canal, como el marmoleado, el color de la grasa, el color de la carne y el área del rib-eye.

El dispositivo portátil adquiere imágenes de la superficie cortada acoplando una cámara 3D con una cámara 2D de alta resolución, lo que permite una representación correcta del color y del área, al tiempo que mantiene una alta resolución del área del músculo ocular. Dos paneles LED difusos de alta intensidad iluminan la superficie cortada, minimizando los efectos negativos de la luz ambiental.

Los investigadores dijeron: “La aplicación de tecnologías automatizadas en la industria de la carne es un desafío ya que las canales son inconsistentes en su presentación debido al fenotipo, el genotipo y los factores de procesamiento.

Por ejemplo, el tamaño, la forma y la calidad de presentación del músculo ocular y el marmoleado, el color de la carne y la profundidad de la grasa difieren para cada canal, lo que hace que la segmentación y el análisis de imágenes sean complejos. La medición objetiva de las canales tenía la capacidad de transformar la industria de la carne vacuna australiana al proporcionar datos de clasificación precisos, exactos y repetibles que pueden fundamentar las decisiones a lo largo de la cadena de valor, dijeron los investigadores.

“Este estudio demostró que la cámara de clasificación de carne de vacuno Frontmatec Q-FOM determinó con precisión y exactitud los rasgos de ojo de costilla de AusMeat y MSA en una amplia gama de fenotipos de carcasa, relevantes para la diversidad de las cadenas de suministro de carne de vacuno australianas”, dijeron.

Paul Gibson, gerente de investigación y desarrollo del grupo ACC, dijo que la medición objetiva proporcionada por la tecnología transformadora era un cambio de paradigma y cambiaría la forma en que la industria hace negocios. 

La cámara ya ha obtenido la acreditación de AusMeat para la clasificación de canales de vacuno y ya está lista para su adopción en la industria.