Assesment and classification of beef longissimus dorsi muscle tenderness using hyperspectral imaging and chemometrics

Abstract

Durante los últimos años, los controles de calidad tradicionales en las industrias cárnicas se han visto complementados con nuevas tecnologías emergentes que permitan la obtención objetiva de datos, así como que incluyan la menor intervención humana posible. El presente Trabajo Fin de Máster se plantea con el fin de crear un modelo capaz de clasificar las muestras de carne proveniente de razas Pirenaica y Blonda de Aquitania, bajo la IGP Ternera de Navarra, según su grado de terneza, concretamente empleando muestras del músculo longissimus dorsi. Para ello, en primer lugar, se precisa de la obtención de diferentes texturas, lo cual se va a basar en dos pilares: (1) la incorporación de posibles potenciadores del efecto de la maduración, o cultivos microbianos, y (2) el tiempo de maduración. Además, gracias a la utilización del texturómetro se obtienen los valores de textura instrumental Warner Bratzler Shear Force de las muestras de carne. A partir de estos se realiza una categorización en tres grupos para su posterior clasificación con el sistema de imagen hiperespectral (HSI). Los principales resultados obtenidos reflejan el efecto de los cultivos empleados y los diferentes tiempos de maduración. En esta línea, se ha observado una relación directamente proporcional entre los valores de colágeno total y soluble, y el grado de terneza, mientras que los valores de pH y grasa intramuscular son inversamente proporcionales. En lo relativo a los modelos HSI, los mejores resultados han sido registrados por el que combina los siguientes pretratamientos: suavizado espectral + SNV + centrado medio, alcanzando un % CC de 54.06 % para CV a pesar de que el mencionado modelo con validación externa disminuye su % CC hasta el 36.84 %. Del mismo modo, los valores de sensibilidad y especificidad alcanzan un 0.624 y 0.683, respectivamente. Por otra parte, las zonas más influyentes del espectro oscilan desde los 1068 hasta los 1674 nm. Resumiendo, puede concluirse que el proceso de maduración afecta al grado de terneza final del músculo longissimus dorsi. Además, la tecnología HSI tiene potencial para diferenciar y clasificar las muestras de carne según sus características texturales.

In the present day, traditional quality controls in the meat industry have been complemented by new emerging technologies that allow the acquisition of objective and accurate data, including as little human intervention as possible. This Final Master Thesis is outlined to create a model able to classify beef samples from the longissimus dorsi muscle of Pirenaica and Aquitaine Blonde cows, under the PGI Ternera de Navarra, according to their tenderness degree. For that purpose, firstly, it is necessary to obtain different textures, which will be based on two strategies: (1) the incorporation of possible aging enhancers and (2) variations in the aging times. In addition, thanks to the use of the texturometer, the Warner Bratzler Shear Force instrumental texture values of the samples are obtained. As from these, a categorization into three groups is made for subsequent analysis with the hyperspectral imaging system (HSI). The main results obtained reflect the effect of the cultures used and the different among aging times. In this line, a proportional relationship is observed between total and soluble collagen values and the degree of tenderness, whereas pH and intramuscular fat are identified as inversely proportional. Regarding the HSI models created, the best results are recorded by the one combining the following pretreatments: smoothing + SNV + mean center, reaching a % CC of 54.06 % for CV although the mentioned model with external validation decreases its % CC to 36.84 %. Similarly, the sensitivity and specificity values reach 0.624 and 0.683, respectively. On the other hand, the most influential areas of the spectrum range from 1068 up to 1674 nm. In brief, it can be concluded that the aging process influences the degree of final tenderness of the longissimus dorsi muscle. Then, it can be stated how HSI technology can differentiate and classify meat samples according to their textural characteristics.