Гиперспектральная визуализация ищет дефекты куриных грудок

Поделитесь этим в социальных сетях:

Ассистент аспиранта Чайтанья Кумар Редди Паллерла исследует использование гиперспектральной визуализации для обнаружения дефектов куриного мяса. (Изображение: Университет Арканзаса)

Гиперспектральная визуализация используется на сельскохозяйственной экспериментальной станции Университета Арканзаса для проверки куриных грудок на наличие дефекта, известного как «древесная грудка», который обходится птицеводческой промышленности в миллионы долларов ежегодно и снижает удовлетворенность клиентов.

Деревянистое мясо грудки более твердое на ощупь, так как оно имеет меньшую водоудерживающую способность и меньшее содержание белка, поэтому мясо не сохраняет маринованность так же хорошо, как мясо без дефекта. Это по-прежнему безопасный продукт, однако он может иметь более хрустящую текстуру, что не нравится покупателям.

Дефект чаще встречается у крупных птиц весом 8-9 фунтов по сравнению с птицами весом 6-7 фунтов. Одна из теорий заключается в том, что быстрорастущие птицы могут наращивать мышцы быстрее, чем их кровеносные сосуды могут поддерживать их. Это, возможно, приводит к повреждению мышечных волокон из-за отложений коллагена.

Деревянистая грудка поражает примерно 20% мяса куриной грудки. Хотя затронутые продукты можно перенаправить для дальнейшей переработки в такие продукты, как куриные наггетсы, где дефект не так заметен, потеря премии в отношении цельномышечного продукта приводит к потере урожая на сумму около 200 миллионов долларов в год в Соединенных Штатах.

Именно поэтому ученые из Университета Арканзаса экспериментируют с гиперспектральной визуализацией для исследования куриных грудок. Метод неинвазивного зондирования сочетает в себе датчик ближнего инфракрасного диапазона и цветную камеру высокого разрешения для сбора физической и химической информации об объекте.

Новый метод заменит нынешнюю трудоемкую процедуру оценки древесной грудки, которая, по мнению исследователей, требует тестирования образцов с помощью громоздких ручных лабораторных процедур. Вместо этого получение изображений с помощью гиперспектральной камеры займет всего несколько секунд для проверки и оценки мяса на производственной линии. .

«Обнаружение грудки Вуди вручную может быть трудоемким», - сказал Кейси Оуэнс, международный профессор птицеводства Novus на сельскохозяйственной экспериментальной станции. «Если на птицеперерабатывающем заводе можно будет использовать гиперспектральную визуализацию, эту рабочую силу можно будет перенаправить в другое место».

Исследователи получают гиперспектральное изображение каждой грудки, занимающее около 1 гигабайта данных, и используют компьютер, чтобы сопоставить его с текстурной картой (созданной на основе предыдущего исследования Оуэнса), указывающей уровни твердости филе. После калибровки система будет полагаться только на изображения для обнаружения древесной грудинки.

По словам исследователей, на данный момент гиперспектральная камера обнаружила древесное мясо грудки с точностью около 84%. Их цель — обеспечить высокоскоростную сортировку на конвейерной ленте или с помощью портативных портативных устройств.