WO2018156000A1

WO2018156000A1 - Método de medición de calidad de carne basado en contraste de absorción de luz infrarroja

Info

Publication number: WO2018156000A1
Application number: PCT/MX2017/000016
Authority: WO
Inventors: Pedro Gabriel GONZÁLEZ ESTRADA; Martín Gustavo VÁZQUEZ PALMA
Original assignee: Gonzalez Estrada Pedro Gabriel
Priority date: 2017-02-22
Filing date: 2017-02-22
Publication date: 2018-08-30

Abstract

La presente invención describe un método para clasificación y medición de calidad de carne mediante identificación de tejidos muscular, conectivo y adiposo y discriminación de manchas de grasa y sangre superficiales que se encuentran presentes. Dicho método implica la generación de imágenes 2D con iluminación y filtrado a diferentes longitudes de onda específicas dentro del espectro infrarrojo. Se implementan algoritmos de segmentación monocromática por valor umbral dinámico para la segmentación de cada tipo de tejido antes de obtener los porcentajes (marmoleo) de su contenido.

Description

MÉTODO DE MEDICIÓN DE CALIDAD DE CARNE BASADO EN

CONTRASTE DE ABSORCIÓN DE LUZ INFRARROJA

CAMPO TÉCNICO DE LA INVENCIÓN

La presente invención tiene su campo de aplicación preponderante en la detección y medición de calidad de cortes de canales de ganado, específicamente mediante la impiementación de métodos y sistemas con visión artificial.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN Las consideraciones básicas para la clasificación de carne de vaca es evaluar las características asociadas con su palatabilidad y del deseo relativo esperado de la carne en un corte expresado en términos estandarizados de calidad. Esta situación da pie a que se generen tecnologías que aportan diversas herramientas para tal fin. Una característica deseable en este tipo de procesos es el monitoreo de variables que permiten conocer la calidad del proceso de ¡as plantas de sacrificio, mismas que son reflejadas particularmente en la acidez, temperatura interna, color y porcentajes de contenido (marmoleo) de la canal. Tradicionalmente, la clasificación de carnes se basa en la experiencia de personas largamente entrenadas para tal fin. Sin embargo, debido a la subjetividad implícita de este tipo de evaluaciones ¡a tendencia en esta industria apunta a utilizar tecnologías que conlleven a una situación en que exista más exactitud y consistencia, pues una variación pequeña en puntos porcentuales podrá determinar un mercado y costo distinto del producto. Dando respuesta a la tendencia de las industrias por optar por sistemas modernos como tecnología de visión artificial, métodos de procesamiento electrónico, y otras, ¡a presente invención tiene como objetivo reclamar un método de medición de calidad, en el cual se detalla como un método de clasificación de carne con base en tecnología breve descripción de patentes actuales en relación al tema, con el fin de resaltar la actividad inventiva de ía presente invención. La Patente No. CN102156128 describe un sistema y un método de clasificación inteligente de calidad de la carne en visión artificial que comprende una plataforma de colocación para la canal de la res, un cuarto oscuro, una cámara para capturar imágenes y un módulo de clasificación de calidad de la carne. Esta técnica se utiliza para procesamiento de imagen digital de la sección transversal de la canal de res y sirve para análisis de tres índices de calidad de la carne correspondientes a marmoleado, color de la grasa y el color rojo en un área efectiva de Ribeye. Así mismo, la invención AU2013264002 proporciona un método de determinación estándar de clasificación del color de la carne que permite la determinación de la clasificación detallada del color de la carne, comprendiendo una cámara para la captura de imágenes y un clasificador de color de carne de ternera.

Entre la búsqueda se encuentra un aparato y un método para predecir la suavidad de la carne, que permite la identificación de carne tierna e incluye la inserción de una o más cuchillas de punta plana en una muestra de carne para la medición de un valor como el estrés, la fuerza o la energía de corte y cálculo de factor de suavidad de los mismos basados en un límite de suavidad (US8225645). Similarmente, se encuentra la patente CN1026081 18 que describe un dispositivo portátil de adquisición de imágenes del sistema de clasificación de calidad de carne basada en tecnología de visión artificial integrada por una carcasa, un reflector y una cámara industrial, el cual tiene el objetivo de capturar una imagen para después ser procesada. Por otro lado la invención CN101706445 describe un método y un aparato de clasificación de marmoleado de carne de vaca. El método comprende las siguientes etapas: toma de una imagen de la sección transversal de Ribeye del bovino; extracción de marmoleado en región del Ribeye y clasificación del marmoleado. La Patente Estadounidense No. 7123685 se refiere a la determinación continua del contenido de grasa de la carne en donde una cinta transportadora se utiliza para la examinar la carne cuando esta avanza hacia una fuente de radiación que sirve como método de análisis de la grasa.

Como se menciona anteriormente, ninguna de las patentes considera un proble ma muy común en la clasificación automática de carnes que consiste en tomar manchas de grasa (causadas por la operación de corte) y sangre como elementos profundos, siendo que deberían discriminarse al tratarse de estar solamente presentes en la superficie. A través de la generación de imágenes en distintas longitudes de onda en el espectro IR se ha podido atacar este y otros retos en esta práctica.

DESCRIPCION DETALLADA DE LA INVENCIÓN

Los detalles característicos de la presente invención, se muestran claramente en la siguiente descripción y en las figuras que se acompañan, las cuales se mencionan a manera de ejemplo, por lo que no deben considerarse como una limitante para dicha invención.

Breve descripción de las figuras:

La figura 1 es un esquema de las actividades clave para el Método de Medición de Calidad de Carne a través de Identificación de Tejidos y Discriminación de Manchas en Imágenes 2D de la presente invención.

La figura 2 es un diagrama de las curvas d el comportamiento del Coeficiente de Absorción de distintos tipos de moiéculas presentes en tejidos biológicos a través del espectro infrarrojo, desde 900 nm hasta 1300 nm.

Como se indica en la Figura 1 , el método parte después de obtenerse un corte de la canal de ganado [101]. La primera captura se realiza con iluminación y filtro de recepción IR a 900 nm [102] de donde se obtendrá, a partir de las zonas más oscuras, una estimación de localización de tejido conectivo [103] presente en dicho corte. A continuación, se realizará una captura con iluminación y filtrado IR de longitud de onda 1170 nm [104], seguido por 1210 nm [105]; a partir de un contraste en estas últimas dos capturas se determinan las zonas donde se contiene tejido adiposo [108]. Para finalizar, a partir de la identificación de los distintos tipos de tejidos, se calculan las áreas de cada composición para obtener un porcentaje de marmoleo [107] promedio del corte de la canal.

La figura 2 muestra el comportamiento de las curvas de absorción óptica en el espectro infrarrojo para distintas moléculas presentes en un corte de canal. El tejido musculoso contiene agua, elastina, colágeno y otras moléculas. Para identificar el tejido conectivo se toma en cuenta la curva de Elastina y Colágeno y para el tejido graso la curva para Lípidos. Se ilustra que en la longitud de onda de 900 nm la absorción de lípidos y agua es cercana a cero, por lo que se ven de manera más clara a diferencia del tejido conectivo que se observa más oscuro. En la longitud de onda con valor de 1170 nm se tiene un valor de absorción muy cercano para todos tos tipos de moléculas; si se parte desde 1170 nm a 1210 nm se podrá diferenciar el tejido adiposo de los demás tejidos con un mayor contraste.

Claims

REIVINDICACIONES La presente invención reclama: 1. -Método de identificación de distintos tipos de tejidos biológicos y discriminación de manchas superficiaies de grasa y sangre en corte de canal de ganado, a través de generación de imágenes 2D con iluminación y filtrado a diferentes longitudes de onda específicas dentro del espectro infrarrojo (IR) y algoritmos de procesamiento de datos de colores monocromáticos, caracterizado por: a. - Sistema de iluminación IR compuesto por arreglo de Diodos Emisores de Luz (LEDs) Infrarroja en 3 longitudes de onda especificas con valor pico 900 nm, 1170 nm y 1210 nm, con misma potencia lumínica, b. - Sensor óptico IR en rango de 800 nm a 1300 nm, que integra mecanismo de intercambio de filtros ópticos con valor nominal de 900 nm, 1170 nm y 1210 nm. c. ~ Unidad de procesamiento recibe datos de imagen del sensor óptico IR y ejecuta grupo de algoritmos de segmentación monocromática por valor umbral dinámico de 8 bits que, debido a la naturaleza y geometría del corte de la canal, compensa el valor de límites característicos para cada clasificación con referencia del supuesto tejido muscular para distintos ángulos de captura de imagen. d. - Generación de información a través de dicho grupo de algoritmos referente a clasificación de tejido presente en corte de canal con exclusión de manchas superficiales con profundidad menor a 2 mm, basándose en coeficientes de reflectividad y absorción IR de cada tipo de tejido en longitudes de onda: i) 900 nm, donde se determina límite para identificar tejido conectivo al ser el de mayor absorción en esta longitud de onda, ii) 1170 nm, se reconocen secciones para contrastar con imagen obtenida a iii) 1210 nm, donde se identifica tejido adiposo al tener un valor pico y mayor diferencia en absorción para esta longitud de onda, e. - Algoritmo para cálculo de áreas de cada tejido identificado presente en corte de canal de ganado para obtención de porcentajes de contenido en músculo, grasa y tejido conectivo, también conocido como marmoleo.

1. - Método como el especificado en reivindicación 1 , donde el sistema de iluminación cuenta con filtros polarizadores tanto en la emisión como en la recepción para eliminar capturas de reflejos especulares en la superficie del corte de la canal.

2. - Método como el especificado en reivindicación 2, donde la captura de imágenes y variación de longitud de onda IR se realiza en un espacio encerrado que evitar la entrada de ruido luminoso por fuentes externas de luz IR.

3.- Método como el especificado en reivindicación 3, donde la segmentación de los distintos tipos de tejidos ejecutada por la unidad de procesamiento es complementada a través de la retroalimentación de un usuario mediante una pantalla táctil.