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Recherche de nouveaux sites de prédiction de la composition des pièces de découpe

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Gérard Daumas et al., 53es Journée de la Recherche Porcine (FRA), 2021, 1er, 2, 3 et 4 février 2021, p. 63-64, poster

Poster.

Le tri des pièces de découpe est un des challenges de l'industrie porcine. Actuellement encore, le tri des poitrines et des jambons est majoritairement réalisé à partir de l’état d’engraissement perçu à la coupe. Or, cette information ne reflète que très imparfaitement la composition réelle (poids et pourcentage de muscle et de gras) de ces pièces. L’utilisation d’autres prédicteurs se heurte à la difficulté de les trouver, combinée à la possibilité de les mesurer dans des conditions industrielles avec une technologie adaptée.
La tomographie à rayons X est une technique moderne, non-destructive, permettant de mesurer efficacement la composition corporelle (Scholz et al., 2015). Sa faible épaisseur de coupe permettant de balayer précisément les pièces en fait un outil idoine pour rechercher les meilleurs prédicteurs de la composition des pièces. Le but de cette étude est d’identifier et de localiser des prédicteurs potentiels de la composition tissulaire, issus de la tomographie, et de quantifier leur précision dans les trois pièces de découpe primaire du porc, dont le tri est important : jambon, longe et poitrine.

Poster.

A search for new sites for predicting the composition of pork cuts

Industrial sorting of pork cuts and grading of carcasses suffers from large error in the prediction of fat and muscle composition. The aim of this study was to help overcome the first hurdle by seeking new predictors using modern technology. For each of the three most important cuts (hams, bellies and loins), a sample was selected in a cutting plant. Thus, 100 hams, 80 bellies and 125 loins were scanned by computed tomography, with a slice thickness of 3 mm. Tomographic images were segmented to determine muscle and fat weights, as well as their contents, for each slice. For each cut, the maximum and minimum weight and content of each of the two tissues were used as potential predictors. The cut’s weight was added, in particular for its usefulness for predicting the weight of the tissues. Regression models were established by ordinary least squares, and the R2 was calculated using cross-validation with 50 random divisions of the data into 10 segments. The predicted median R2 for weights and contents of fat and muscle ranged from 0.96-0.99 for hams, 0.93-0.96 for bellies, and 0.90-0.96 for loins, respectively. These promising results show that a few (3-4) measurement sites are sufficient to predict the composition of hams, bellies and loins accurately. This opens up new prospects for greatly improving the industrial sorting of cuts, and even the grading of carcasses.

2021