Teor de gordura na carne moída

O controle de qualidade é fundamental na indústria de alimentos. O monitoramento da propriedade nutritiva do produto contribui para proteger e aumentar a reputação da marca. O teor de gordura é uma das propriedades que os consumidores olham primeiro ao comprar carne. Seu nível quantitativo precisa ser documentado com precisão. Além disso, monitorar o teor de gordura durante a transformação da carne desempenha um papel econômico. Portanto, novas tecnologias de automação são necessárias para melhorar a competitividade da marca.

Para este estudo, Atria (Seinäjoki, Finlândia) forneceu cinco amostras de carne picada. Obtivemos cinco amostras extras misturando as cinco originais para incluir dez amostras nesta análise. Para saber o teor de gordura com precisão, a Specim solicitou medições de um laboratório terceirizado, a Seilab . De acordo com o método Gerber, eles são certificados na análise de gordura, usando um butirômetro (Seilab em Seinäjoki, Finlândia; método NMKL 181, 2005; ver Tabela 1 abaixo).

Medimos as amostras com a câmera hiperespectral Specim FX17 (Fig.1). A imagem hiperespectral é um método não destrutivo que combina espectroscopia e imagem. Ele coleta espectros NIR para cada pixel da imagem adquirida (900 – 1700 nm). Esses podem ser convertidos em conteúdo de gordura empregando algoritmos de processamento relevantes. Aqui, um modelo de regressão foi construído e calibrado em oito amostras e aplicado nas duas restantes (indicadas com * na Tabela 1). Usamos o software perClass Mira para processar os dados.

Figura 1: FX17 no scanner 40 × 20 (esquerda) e exemplo de uma amostra na bandeja de amostra do scanner (direita).

Os resultados do modelo de regressão são apresentados na Tabela 1 e Fig.2. Isso mostra claramente que o FX17 é uma ferramenta adequada para medir com precisão o teor de gordura em carne picada.

Figura 2: Gráfico de regressão do modelo quantitativo para predição do teor de gordura. Os pontos vermelhos estão relacionados às amostras de calibração, enquanto os verdes estão relacionados às amostras de validação.

Além de medir o teor de gordura nas amostras, a imagem hiperespectral é adequada para medir sua distribuição (Fig.3).

Figura 3: Exemplo de distribuição de gordura em uma amostra de carne (aqui Amostra 4).

Specim FX17 em sistemas de visão de máquina fornecerá transformadores de carne informações cruciais e precisas de quantificação de gordura. Este método rápido e não destrutivo também é adequado para detectar outras propriedades, como umidade e frescor. Além disso, esse método pode classificar contaminantes como pedaços de madeira e plásticos. FX17 é uma ferramenta perfeita para controle de qualidade industrial. Além disso, a flexibilidade dos métodos permite uma rápida adaptação às novas regulamentações.

A imagem hiperespectral oferece redução de custos e rápida adaptação às novas regulamentações, fornecendo informações em tempo real sobre o processo de fabricação para tomada de decisão e controle em tempo real da entrada e saída da fábrica de processamento de carne dentro das especificações.