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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:
Ultrasonido
La 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 problemas de pechuga de madera.
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.
Impedancia bioeléctrica
También se están desarrollando tecnologías para la identificación de la pechuga de madera inmediatamente después del deshuesado, lo que permite la fácil separación de filetes de pechuga afectados.
La tecnología de análisis por impedancia bioeléctrica funciona mediante la medición de la facilidad de señales eléctricas para ser transmitidas a través del tejido muscular.
Espectroscopía
La espectroscopía sirve para medir la composición de la carne de pollo mediante la detección del paso de luz a través del tejido muscular.
Tercera dimensión
La imagenología de tercera dimensión (3D) se basa en factores propios de la morfología de los filetes de pechuga, que incluyen el espesor, volumen, área, peso, y densidad para poder detectar rápidamente pechugas afectadas.
Hiperespectropía VIS-NIR
La “hiperespectroscopía Vis-NIR” permite la generación de imágenes a través del análisis de diferencias ínfimas en la longitud de onda para poder separar y descartar los filetes de pechuga afectados por esta miopatía y los distingue fácilmente de los filetes de pechuga normales.
