Identificação e classificação de wooden breast em frangos de cortes por métodos não destrutivos

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dataload.collectionmapped02 - Mestrado - Ciência de Alimentospt_BR
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dc.contributor.advisorIda, Elza Iouko [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorGeronimo, Bruna Carolinept_BR
dc.contributor.bancaOba, Alexandrept_BR
dc.contributor.bancaPedrão, Mayka Reghianypt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T14:58:52Z
dc.date.available2024-05-01T14:58:52Z
dc.date.created2017.00pt_BR
dc.date.defesa20.09.2017pt_BR
dc.description.abstractResumo: O objetivo desse estudo foi identificar e classificar peitos de frango com a miopatia wooden breast (WB) utilizando o Sistema de Visão Computacional (CVS), informação espectral do infravermelho próximo (NIR) e caracterizar os parâmetros físico-químicos e tecnológicos de peitos de frango normal (N) e WB Um total de 8 peitos (pectoralis major muscle) foi coletado em abatedouro comercial de aves e selecionados 4 como N e 4 como WB Foram obtidas informações espectrais utilizando NIR e CVS Posteriormente, os peitos N e WB de frango foram caracterizados por medidas físico-químicas e tecnológicas Combinando análises de imagens com o modelo de classificação da Máquina de Vetores de Suporte (SVM) usando recursos de intensidade e imagem de textura extraídos de fotos de peitos de frango, 91,83% foram corretamente classificados como N ou WB Em comparação, o uso de informações espectrais do NIR alcançou 97,5% de precisão Em relação às características físico-químicas e tecnológicas, o WB de frango apresentou um aumento de 2,21% de umidade e 16,67% do teor de lipídios, e uma diminuição de 14,41% e 13,4% do teor de proteína e cinzas, respectivamente Além disso, WB aumentou em 9,96%, 64,19% e 23,28% para L *, a * e b *, respectivamente; 1,91% para pH e 16,6% para perda de água por cozimento A força de cisalhamento dos peitos de frango cru foi 49,51% mais rígido e, após o cozimento, foi 31,79% mais macio do que os peitos de frango N CVS e NIR podem ser aplicados como métodos rápidos e não destrutivos para identificação e classificação de WB de frango em abatedourospt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: The aim of this study was to identify and classify chicken breasts with Wooden Breast (WB) myopathy using a Computer Vision System (CVS), spectral information from the near infrared (NIR) and to characterize physicochemical and technological parameters of Normal (N) and WB A total of 8 breasts (pectoralis major muscle) was collected in commercial poultry slaughterhouse and selected 4 as N and 4 as WB Spectral information using the NIR and CVS was obtained Subsequently, N and WB of chickens were characterized by physicochemical and technological measures Combining image analyses with Support Vector Machine (SVM) classification model using intensity and textural image features extracted from pictures of chicken breast, 9183% were correctly classified as N or WB In comparison, using NIR spectral information allowed for 975% of accuracy Regarding the physicochemical and technological characteristics, WB of chicken showed an increase of 221% of the moisture and 1667% of the lipid content, and a decrease of 1441% and 134% of protein and ash contents, respectively In addition, WB increased 996%, 6419% and 2328% for L *, a * and b *, respectively; 191% for pH and 166 % for cooking loss The shear force of raw WB of chicken was 4951% hardness and, after cooking, was 3179% softer than N chicken breast CVS and NIR spectroscopy could be applied as a fast and non-destructive method for identification and classification of WB of chickens in slaughterhousespt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Ciência de Alimentos) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Ciência de Alimentospt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/15954
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameCiência de Alimentospt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Agráriaspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Ciência de Alimentospt_BR
dc.subjectCarnept_BR
dc.subjectPropriedades fisico-químicaspt_BR
dc.subjectCarne de avept_BR
dc.subjectQualidadept_BR
dc.subjectEspectroscopia de infravermelhopt_BR
dc.subjectPoultry as food - Qualitypt_BR
dc.subjectInfrared spectroscopypt_BR
dc.titleIdentificação e classificação de wooden breast em frangos de cortes por métodos não destrutivospt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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