Tecnologías innovadoras de control para el sector cárnico

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María Rosa Juárez Mora
hace 7 años
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1 Tecnologías innovadoras de control para el sector cárnico Jacint Arnau Arboix Jefe de programa de Tecnología Alimentaria IRTA, Monells Abril 2015

energía de los fotones (I o -I f ) CONVEYOR BELT X-RAY TUBE La atenuación depende de: la densidad y grosor del

2 Absorciometría de Rayos X Base de la tecnología LINE SENSOR Emisor y detector de rayos X RAW HAM SAMPLE COMPUTER El producto produce una atenuación de los rayos X emitidos La atenuación se refiere a una reducción en el número y energía de los fotones (I o -I f ) CONVEYOR BELT X-RAY TUBE La atenuación depende de: la densidad y grosor del tejido COMPOSICIÓN de la energía de rayos-x COMBINACIÓN DE VARIAS ENERGÍAS PREDICCIÓN DE LA COMPOSICIÓN DE LOS ALIMENTOS

3 Absorciometría de Rayos X Jamones frescos contenido de grasa Jamones después de salazón contenido de sal Jamones curados MULTISCAN TECHNOLOGIES, S.L contenido de sal

4 Contenido de grasa predicho (%) Contenido de sal predicho (%) Absorciometría de Rayos X Contenido de grasa en jamones frescos Contenido de sal en jamones después del salado 45 4, datos calibración 4 3,5 datos de calibración datos de validación ,5 2 1, , Contenido de grasa analítico (%) 0 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 Contenido de sal analítico (%) Dos energías Error de predicción = 5,5 % Una energía Error de predicción = 0,25 %

5 Absorciometría de Rayos X Errores de predicción de sal y grasa en porciones de jamón curado (ibéricos y serranos) utilizando RX Sal Grasa Calibración R 2 0,781 0,672 RMSE (%) 0,48 7,87 Variables del modelo A 50 A 50, A 70 Validación R 2 0,814 0,732 RMSE (%) 0,43 7,00 Contenido de sal en jamones a final del proceso de curación Errores similares en jamones formateados El contenido de sal puede predecirse de forma precisa (0,43% de error) y utilizando solamente una energía El error de predicción del contenido de grasa es mayor (7%) y necesita de la combinación de dos energías La adaptación/calibración del equipo a un tipo de producto permitiría reducir estos errores de predicción Pruebas a nivel de planta piloto Interés de cara a: o La indicación de Alegaciones nutricionales reducido en sal. Normativa (EC) Nº 1924/2006 o La indicación de la composición nutricional. Reglamento (UE) Nº1169/2011

6 Tomografía Computarizada (TC) Tomografía computerizada en el centro IRTA-CENTA de Monells (Girona)

7 Adquisición de datos Fuente de rayos X Rayos X emitidos tejidos densidad valores de atenuación Rayos X atenuados Detectores grasa piel magro , , , , , hueso , , Matriz de valores de atenuación , , , , , , hueso magro Grasa Intramuscular Unidades Hounsfield UH μ muestra μ μ agua agua 1000 piel Grasa subcutánea

Aplicaciones de la TC en la Industria Alimentaria Tecnología no destructiva Evaluación del mismo producto a lo largo del proceso Utilizado para: o o o o Estimación de la composición corporal de

8 Aplicaciones de la TC en la Industria Alimentaria Tecnología no destructiva Evaluación del mismo producto a lo largo del proceso Utilizado para: o o o o Estimación de la composición corporal de animales vivos Determinación del porcentaje de magro en canales de cerdo Distribución de grasa en salmón Procesos de curación en pescado y productos cárnicos o Fresco Después del salado SAL SAL 10 cm

9 Aplicaciones de la TC en Jamón Curado Salado día 0 día 12 En el tiempo: 10 cm Reposo día 35 Retracción del jamón Aumento del contraste (atenuación) día 57 Debido a: Secado día 118 La entrada de sal La pérdida de agua día 190

-53,4-44,5-35,6-26,7-17,8-8,9 0 8,9 17,8 26,7 35,6 44,5 53,4 62,3 71,2 80,1 89 Calibración de la TC: predicción de sal y agua en jamón curado Tomograma (valores de atenuación) Agua (%) = 84.52 + 0.

10 -53,4-44,5-35,6-26,7-17,8-8,9 0 8,9 17,8 26,7 35,6 44,5 53,4 62,3 71,2 80,1 89 Calibración de la TC: predicción de sal y agua en jamón curado Tomograma (valores de atenuación) Agua (%) = HU HU 120 RMSE= 1.46% Sal (%) = HU 80 RMSE= 0.29% Imágenes de distribución de sal y agua: Representación grafica en 2-Dimensiones Perfil: Representación gráfica de la variación lineal del contenido de sal Área crítica % Salt Distance(mm) % sal

composición de distintas piezas Si se aplicara en línea:

11 Aplicación en determinación del % de grasa en piezas de ternera o jamones frescos Entrecote Utilidad en ternera: Determinación de la composición de distintas piezas Si se aplicara en línea: Determinación del grosor que debe tener el corte para tener el peso deseado

12 Predicted IMF Aplicación en la determinación de la distribución de la grasa intramuscular Carne fresca Jamón curado Font i Furnols et al., 2013 Measured IMF Santos-Garcés et al., 2013 B) Tomograma obtenido a 80 kv C) Tomograma después de la segmentación de la grasa en la imagen Utilidad: Mejorar los procesos de procesado posteriores Valorizar mejor el producto Detectar defectos (esteatosis)

13 TC industrial

14 TC industrial: aplicación online en jamones frescos Optimización del proceso de salado según el contenido de grasa Clasificación de la materia prima para distintos procesos (jamón cocido, curado etc.) A nivel industrial, un tomograma es suficiente para clasificar un jamón en diferentes grupos de engrasamiento?.. donde escanear? Donde? Qué representa?

15 Inducción Magnética LENZ INSTRUMENTS S.L Funcionamiento del Ham-Inspector: Genera un campo magnético variable de baja intensidad que se induce en la pieza El equipo mide la magnitud del campo inducido en la pieza, que depende del contenido de magro y grasa Incluye un modulo multi-frecuencia (espectroscopía) que permite determinar el contenido de sal en la pieza

productos cárnicos curados más sanos, de mejor calidad, y

16 Inducción Magnética Proyecto Europeo PROCURED: Optimización del proceso de salado para la producción de productos cárnicos curados más sanos, de mejor calidad, y con un contenido de sal reducido y más estandarizado (

Inducción Magnética Aplicaciones principales del Ham-Inspector Clasificación por peso y grasa de piezas de carne (producto fresco) Optimización del proceso de salado (ej.

17 Inducción Magnética Aplicaciones principales del Ham-Inspector Clasificación por peso y grasa de piezas de carne (producto fresco) Optimización del proceso de salado (ej.: jamón curado) Control de calidad de la materia prima Monitorización del contenido de sal después del salado Segmentación de piezas para garantizar un contenido reducido de sal

18 Inducción Magnética Contenido de GRASA en jamones frescos Adj. R 2 = 0,97 Error de predicción = 1,39%

19 Inducción Magnética Contenido de SAL en jamones a la salida del salado Adj. R 2 = 0,86 Error de predicción = 0,18%

20 Espectrometría de microondas Equipo Sequid RFQ-scan Inicialmente utilizado para determinar la calidad del pescado

21 Determinación del contenido de sal en jamón curado RMSEC R 2 Sal % 0,22 0,94 Agua % 1,67 0,95 Fulladosa et al 2013 Meat Sci 93,

22 Contenido de agua predicho (%) Contenido de sal predicho (%) Contenido de agua Contenido de sal Calibration data set Validation data set 7 6 Datos de calibración Datos de validación Contenido de agua analítico (%) Contenido de sal analítico (%)

23 Análisis de imagen por ordenador / Visión artificial Adquisición de imagen Procesado de imagen Typical segmentation techniques (Sun, 2000) : A B

24 Adquisición con: 8 x lámpara halógena calibrada Cámara CANON EOS 50D Área de iluminación cm Intensidad luz x

25 Diseño de una escala de color estándar para el jamón curado M. Semimembranosus M. Biceps femoris Escala de color estándar para jamón curado

Diseño de una escala de grasa intramuscular estándar Se determinaron las zonas de la imagen con grasa intramuscular A B Se calcularon 48 parámetros para caracterizar la grasa intramuscular de la

26 Diseño de una escala de grasa intramuscular estándar Se determinaron las zonas de la imagen con grasa intramuscular A B Se calcularon 48 parámetros para caracterizar la grasa intramuscular de la loncha Desarrollo de un clasificador para determinar el nivel de veteado utilizando redes neuronales y máquinas de soporte vectorial Los resultados obtenidos indican que es posible clasificar correctamente el 89% de las lonchas según el nivel de veteado

Muestras Objetivo Referencia Cerdo Diseño de una escala de color en jamón curado para evaluación sensorial Data IRTA Nitrification defects Cerdo Visualización de grasa y defectos de nitrificación en

27 Muestras Objetivo Referencia Cerdo Diseño de una escala de color en jamón curado para evaluación sensorial Data IRTA Nitrification defects Cerdo Visualización de grasa y defectos de nitrificación en jamón (iluminación a 380 nm) Data IRTA Pavo Evaluación de la calidad y textura de lonchas de jamón cocido de pavo. Iqbal et al Pollo Estimación del contenido de grasa en pechuga de pollo (R2 = 0.739) Chmiel et al Ternera Determinación de los colores Cielab por visión computarizada Girolami et al Cerdo Seguimiento de piezas de cerdo para mejorar la trazabilidad de los cortes Larsen et a 2014 Cerdo Localización del Zn Protopophyrm en jamón curado (fuente UV 365 nm) Wakamatsu et al. 2005

28 NIR No invasivo De contacto Tipo de carne Composición Error P R2 Referencia Pork fermanted Sausage Moisture NaCL Water activity 15.6 g/kg 2.2 g/kg Collell et al 2010 (IRTA)

29 Distribución de los contenidos de sal, agua y grasa en 2D en lonchas de jamón curado NIR

30 NIR Se podría utilizar online para la predicción de los contenidos medios de sal, agua y grasa en jamón curado loncheado Útil para la clasificación en distintos niveles Permite conocer la distribución en 2D

31 Gracias por su atención! Jacint Arnau Arboix Jefe de programa de Tecnología Alimentaria IRTA, Monells

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