Tecnologías emergentes: Identificación pechuga de madera
Tecnologías emergentes: para la identificación de pechuga de madera. Aunque los reproductores primarios trabajan ya activamente para disminuir la frecuencia de miopatías en general, se está generando nueva investigación para detectar en forma automatizada carcasas de pollo afectadas por miopatías como la “pechuga de madera”.A lo largo de este breve artículo se resumen algunas de las nuevas tecnologías enfocadas a la identificación in vivo o en la planta de proceso de miopatías en forma automatizada
Normalmente los problemas de pechuga de madera son identificados y las carcasas clasificadas manualmente mediante la palpación de carcasas sospechosas por parte de empleados capacitados en las plantas de proceso.
Actualmente se están investigando diferentes tecnologías para identificar rápidamente ésta y otras miopatías en forma automatizada:
Imagenología mediante ultrasonido
Imagenología fotográfica para determinar la morfología de la pechuga
Análisis de impedancia bioeléctrica de los músculos pectorales
Espectroscopía
Imagenología de tercera dimensión (3D)
Imagenología “hiperespectral Vis-NIR”
UltrasonidoLa generación de imágenes mediante ultrasonido para predecir los problemas de pechuga de madera está siendo investigada utilizando aves vivas antes de ser procesadas. Las imágenes por ultrasonido se correlacionan con la presencia y severidad de los problemas de pechuga de madera en las pechugas ya deshuesadas, permitiendo así la predicción de la presencia de este problema.
La generación de imágenes fotográficas, que ayudan a determinar con precisión la forma de la pechuga en carcasas completas también se ha utilizado para correlacionar la presencia y severidad del problema de pechuga de madera. Esta tecnología permite que las carcasas con pechuga de madera pueden ser separadas rápida y automáticamente de las carcasas normales antes de pasar a la estación de deshuesado y de procesado ulterior.
Continúe escuchando este resumen algunas de las nuevas tecnologías enfocadas a la identificación in vivo o en la planta de proceso de miopatías en forma automatizada. El cual, fue escrito por la Dra. Dianna Bourassa.
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