Sistema de imagem hiperespectral para classificação de características qualitativas da carne de bovinos Nelore

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Nubiato, Keni Eduardo Zanoni
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aging; Análise multivariada; Maciez; Maturação; Meat quality; Multivariate analysis; pH; Qualidade de carne; Tenderness
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/74/74131/tde-24082016-094236/

A classificação da carne bovina quanto as suas características qualitativas tem extrema importância para indústria frigorífica, para que haja a padronização do produto final e que este possa ser destinado à nichos de mercados específicos. Sendo assim, o emprego de técnicas que possam identificar essas características e classificá-las de forma rápida, precisa e sem destruição do produto, torna-se imprescindível. Este estudo foi desenvolvido com o objetivo de avaliar a acurácia na classificação da maciez da carne maturada por 7, 14, 21 dias ou não maturadas, além da classificação do pH e do tempo de maturação utilizando um sistema de imagem hiperespectral de bancada. O sistema de imagem hiperespectral (λ = 928-2524 nm) foi utilizado para adquirir imagens do músculo Longissimus de bovinos Nelore. As imagens foram processadas sendo selecionada a região de interesse e extraídas as informações espectrais. Todos os modelos testados foram executados utilizando espectros completos e posteriormente, foram reavaliados, utilizando espectros parciais selecionados com base nos comprimentos de onda considerados mais importantes. Os modelos com melhor desempenho obtiveram uma acurácia geral de 89,8%; 84,8% e 93,6% na classificação das amostras nos atributos maciez, maturação e pH, respectivamente. Os resultados demonstram que o sistema de imagem hiperespectral pode ser considerado uma tecnologia viável para classificação de características qualitativas da carne de bovinos Nelore.