Nuevas aplicaciones informáticas para la clasificación de la carne de cerdo ibérico empleando morfometría y reflectancia espectral

• Autores: Fernando García del Moral
• Directores de la Tesis: Francisco Javier O'Valle Ravassa (dir. tes.), Leopoldo Martinez Nieto (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2007
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: David Aguilar Peña (presid.), Trinidad Caballero Morales (secret.), Herminia López García de la Serrana (voc.), Emiliano J. de Pedro Sanz (voc.), Luis Antonio Díaz García (voc.)
• Materias:
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de los alimentos
      • Alimentos proteínicos
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: DIGIBUG
• Resumen

  • La carne de cerdo ibérico no destinada a chacinas y embutidos es uno de los productos gastronómicos de excelencia emergentes en Andalucía. Hasta ahora, para la evaluación de su calidad gastronómica, textural y de pureza respecto a la contaminación de la raza ibérica con razas híbridas se han empleado procedimientos basados en métodos tradicionales de cata y evaluación genética mediante técnicas de análisis molecular. El objetivo general del presente estudio ha sido desarrollar aplicaciones informáticas para la clasificación rápida, objetiva, automática y online de la carne de cerdo ibérico. Para cumplir este objetivo se ha trabajado en dos líneas independientes, diseñándose por un lado aplicaciones de visión artificial y morfometría para la cuantificación del tejido conectivo intramuscular, grasa intramuscular y tejido muscular sobre imágenes digitales de carnes procedentes de diferentes especies animales captadas con un sistema de video acoplado a un microscopio. En otra línea de desarrollo se han puesto a punto técnicas de reflectancia espectral en el rango del visible e infrarrojo cercano sobre el músculo masseter de cerdo ibérico y se han procesado los complejos datos obtenidos mediante redes neuronales artificiales.

    Para el desarrollo de la primera parte, referente a la cuantificación histológica por visión artificial, se ha trabajado con animales de 6 especies diferentes: cerdo blanco de la raza híbrida Large White, cerdo ibérico, cordero, vaca de la raza Rubia Gallega, buey de Kobe y pichón. Se tomaron secciones histológicas que fueron teñidas con rojo Sirio y hematoxilina-eosina. La aplicación diseñada ha tenido como objetivo la cuantificación automática del tejido conectivo intramuscular y la retracción de las fibras musculares en imágenes tomadas a través de un sistema de visión artificial acoplado a un microscopio y consta de los siguiente módulos: captura automática, umbralización automática, algoritmos d