Classificare la qualità della carne

Un metodo automatico di valutazione della qualità della carne può aggiungere valore ai prodotti della carne disossati meccanicamente, riclassificandoli in base alla loro qualità.

I prodotti di carne elaborati come le carni fredde, i burger e le salsicce sono spesso composti da carne separata meccanicamente. Ciò comporta che la carne passata o macinata venga spinta a forte pressione attraverso un setaccio per separare l’osso dal tessuto commestibile.

A causa della qualità inferiore percepita della carne separata meccanicamente rispetto alla carne disossata manualmente, questa è soggetta a una legislazione più severa. Tuttavia, i metodi più recenti di separazione meccanica possono produrre carne che è impossibile distinguere dalla sua controparte separata manualmente.

Il progetto MACSYS (Development of an objective method to perform quality classification of comminuted poultry meat), finanziato dall’UE, mira a sviluppare un metodo di classificazione della carne basato sulla qualità piuttosto che sul metodo di disossatura. MACSYS sta creando un sistema rapido per monitorare obiettivamente la qualità della carne nelle linee di elaborazione indipendentemente dal modo in cui la carne tritata viene prodotta.

I ricercatori quantificheranno la degradazione della struttura del muscolo mediante un sistema automatico di analisi delle immagini abbinato al software basato su cloud per misurare la qualità della carne. Inoltre, stanno sviluppando sensori in siti di produzione che monitorano altre importanti caratteristiche della carne.

Il nuovo sistema di analisi automatica di MACSYS sarà utile per i laboratori alimentari e i servizi di ispezione interessati a risparmiare sui costi e sul tempo durante la valutazione della qualità della carne. I produttori di attrezzatura di elaborazione della carne trarranno inoltre vantaggi dall’integrazione del metodo di individuazione veloce, aggiungendo valore all’attrezzatura consentendo la classificazione della carne in linea.

pubblicato: 2015-09-29
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