El sistema utiliza tecnología de visión artificial para detectar este tipo de miopatías en los filetes de carne de pechuga en la producción de pollos de engorde.
Utilizando el poder de la visión artificial, un nuevo dispositivo que pronto estará en el mercado puede ayudar a las plantas procesadoras avícolas a clasificar la carne de pollo que muestra signos del síndrome de pechuga “de madera” de la carne normal.
El avance tecnológico, llamado Woody Breast Detection, utiliza visión artificial (o visión por ordenador) y una plataforma de software para identificar los filetes de pechuga de pollo que exhiban signos de la miopatía. El desarrollo fue presentado durante el Poultry Tech Summit de 2018, en Atlanta, Georgia, por el Dr. Seung-Chul Yoon, ingeniero electrónico de investigación en la Unidad de Investigación de Evaluación de Calidad y Seguridad del Centro Nacional de Investigación Avícola adscrito al Departamento de Agricultura y Servicio Agrícola de Estados Unidos (USDA-ARS, en inglés).
Así luce el sistema Woody Breast Detection, que sirve para detectar la miopatía de pechuga de madera en la carne de pollo. (Cortesía de Gerald Heitschmidt, del Departamento de Agricultura de Estados Unidos)
Cómo funciona el dispositivo
El síndrome de la pechuga de madera es un trastorno muscular que hace que la carne de la pechuga de pollo sea anormalmente dura y rígida. Aunque la causa exacta no se comprende con exactitud, la miopatía está asociada con pollos de engorde grandes y de rápido crecimiento. La información sobre la tasa de incidencia de esta miopatía es limitada, pero los informes disponibles han demostrado que puede ocurrir en un 5 a un 40% de los filetes de pechuga de pollos de engorde de rápido crecimiento. Los filetes con esta miopatía se clasifican actualmente de forma manual en función de criterios subjetivos, por lo que Yoon se propuso desarrollar un método objetivo para encontrar y separar las pechugas “de madera” de las normales durante el procesamiento.
El dispositivo se basa en el concepto básico de que la carne de pechuga de madera es rígida y no se dobla fácilmente, mientras que la carne de pechuga normal es flexible. Con esto en mente, Yoon y su equipo desarrollaron un sistema que usa la visión artificial y un algoritmo de computadora personalizado para medir cuánto se dobla un filete de pechuga y para indicar si es “de madera” o normal.
El sistema utiliza una sola cámara colocada al final de una cinta transportadora, donde puede capturar una vista lateral de la caída de los filetes y analizar cuánto se dobla la carne cuando se cae del transportador. Si se dobla hasta cierto punto, se identifica como una pieza normal de pollo. Si no se dobla a un valor umbral preestablecido, se clasifica como una pechuga “de madera”. El dispositivo de visión artificial funciona a aproximadamente 200 fotogramas por segundo y la línea posee una velocidad máxima de 40 metros por minuto, por lo que puede mantenerse al día con las líneas de producción actuales en países como Estados Unidos.
Estado actual del proyecto
En una entrevista en marzo de 2019, Yoon dijo que el sistema está listo para ser probado en plantas avícolas comerciales. El Centro Nacional de Investigación Avícola de Estados Unidos construyó un dispositivo prototipo que conecta el sistema de visión en un dispositivo de clasificación. De esta manera, la cámara y el software pueden indicarle al dispositivo de clasificación que separe instantáneamente la carne de pechuga “de madera” de la carne de pechuga normal.
El sistema completo puede funcionar en una computadora personal de uso general, explicó Yoon, pero debe protegerse lo suficientemente bien como para soportar el ambiente en ocasiones hostil de una planta y desinfectarse con regularidad junto con otros equipos de procesamiento avícola. Estimó que el sistema podría costar menos de US$15,000 para instalar y ejecutar, pero esa cifra se basa solo en el prototipo de investigación y no en un sistema producido comercialmente.
El sistema prototipo puede identificar fácilmente la carne de pechuga de madera con al menos un 95% de precisión, apuntó Yoon. Sin embargo, hay un área gris en este proceso. Si bien los filetes con un grado severo de miopatía se pueden clasificar con un nivel de confianza aún mayor, los filetes extremadamente grandes que no exhiben la miopatía a veces pueden conducir a falsos positivos. Según Yoon, se están realizando investigaciones para ayudar a resolver este problema y aumentar la confianza de la identificación en filetes de pechuga más grandes y pesados.
Una oportunidad de comercialización
La investigación básica sobre el sistema de visión está completa y las patentes estadounidenses e internacionales para el sistema están archivadas y pendientes. Yoon dijo que el USDA-ARS está buscando un socio comercial para licenciar la tecnología. La ventaja de la maquinaria es la simplicidad de la solución. Todo el sistema requiere solo una cámara de visión artificial, una computadora con suficiente potencia para ejecutar el software, una luz para ayudar a la observación y una conexión a un dispositivo de clasificación.
Regístrese para asistir al Poultry Tech Summit 2019, del 20 al 22 de noviembre, en Atlanta, Georgia.