La base documentaire de l'IFIP

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La pesée par visio 3D : bientôt possible ?

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Yvonnick Rousselière et Michel Marcon, bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 43

L’une des bases du suivi technique des élevages de porcs est l’analyse des performance de croissance. Pour ce faire, il est nécessaire de peser régulièrement les animaux. Traditionnellement, cette opération est réalisée à l’aide de plateaux peseurs ou de cages de contention collective dotées de jauges de contrainte. La pénibilité de cette tâche ainsi que les ressources à y consacrer (financières, de main d’oeuvre…) sont les principaux freins à la généralisation de la pesée en élevage. Il s’agit d’une opération accidentogène et stressante, à la fois pour les employés et pour les animaux : bruit, contention, manipulation et déplacement des porcs… Depuis plusieurs années, des systèmes de pesée utilisant des technologies d’imagerie ont fait leur apparition sur le marché afin de simplifier cette tâche. Cependant leur taux de pénétration sur le marché reste modeste malgré l’affichage par les constructeurs d’un niveau de précision élevé (proche de 97 %).

PDF icon Yvonnick Rousselière et Michel Marcon, bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 43, fiche n° 15
2018

Biais par sexe et génotype halothane dans l’estimation par visionique du pourcentage de muscle des pièces de découpe

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Poster présenté par Gérard Daumas et Mathieu Monziols, aux 50es Journées de la Recherche Porcine, 2018, 6 et 7 février 2018, Paris

L’industrie de la viande s’intéresse à la prédiction des rendements des pièces afin d’orienter la découpe aussi efficacement que possible.
Ces rendements peuvent être prédits par les variables utilisées pour la pesée et le classement des carcasses. Cependant, les facteurs ayant un effet sur la composition des carcasses peuvent avoir un effet différent sur celle des pièces et spécifique à chaque pièce. Ce travail vise à quantifier les biais par sexe et génotype halothane dans l’estimation de la composition des pièces par le système automatique de vision utilisé pour le classement des carcasses.

PDF icon Poster de Gérard Daumas et Mathieu Monziols, 50es JRP, 6 et 7 février 2018, Paris
2018

Biais par sexe et génotype halothane dans l’estimation par visionique du pourcentage de muscle des pièces de découpe

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50es Journées de la Recherche Porcine, 6 et 7 février 2018, Paris, p. 97-98, par Gérard Daumas et Mathieu Monziols, poster

Poster.

L'industrie de la viande s'intéresse à la prédiction des rendements des pièces afin d’orienter la découpe aussi efficacement que possible. Les données de la classification obligatoire des porcs dans l'Union européenne (UE) permettent cette prédiction. L'automatisation de la classification des porcs est en expansion, concernant désormais environ la moitié de l’abattage européen. La technologie de la vision a été choisie par la France en particulier.
Le sexe et le gène halothane, facteurs bien connus pour leurs effets sur la composition de la carcasse, ne sont pas inclus dans les équations actuellement autorisées par l'UE pour la classification des carcasses (Font-i-Furnols et al., 2016). Par conséquent, les équations de prédiction du pourcentage de viande maigre dans la carcasse et dans les pièces pâtissent d’écarts systématiques pour ces sous-populations. L'objectif de cet article est de quantifier ces écarts dans l'estimation par la vision automatique de la composition des pièces de porc. Dans le cas où ils seraient considérés comme importants, la prise en compte du sexe et du gène halothane pourrait alors être discutée.

Sex and halothane genotype biases in machine vision estimates of the muscle percentage of pork cuts

The pork industry often guides carcass cutting by using the carcass classification results. Nevertheless, two important factors of carcass composition sex and halothane status  are not included in the prediction equations of lean meat percentage (LMP), as authorised by the European Union (EU). Systematic deviations are thus expected. This work quantified systematic deviations by sex and halothane genotype subpopulations in machine vision estimates of pork cut composition. A sample of 250 carcasses, stratified by sex (50% castrated males and 50% females), was measured on line by the automatic vision classification method used in France. An ear sample was taken to analyse the halothane genotype (Hal): normal (NN), heterozygote (Nn) or sensitive (nn). Left sides of carcasses were cut according to the EU procedure. The four main cuts were scanned by X-ray tomography to determine their LMPs, which were then estimated via regression using six potential predictors from the automatic vision system and carcass weight. Systematic deviations were calculated for each regression by sex and Hal genotype as the mean difference between fitted and observed values. Absolute deviations by sex were lowest (0.5%) in hams and highest (1.4%) in bellies. Deviations by Hal genotype were lowest (0.3%) in shoulders and highest (0.8%) in bellies. In all models, LMPs of females and Hal Nn were underestimated, while those of castrates and Hal NN were overestimated. The deviations’ sizes by Hal genotype were about half that of those by sex. Deviations by sex could be removed by using a different intercept in the prediction equations.

PDF icon Gérard Daumas et Mathieu Monziols, 50es JRP, 6 et 7 février 2019, Paris, p. 97-98, poster
2018

Quelles nouvelles technologies pour prédire la qualité technologique?

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Pourquoi s’intéresser à des alternatives au pH?
pH-métrie: certaines contraintes

  • Perturbation possible par l’environnement industriel
  • Effet opérateur possible
  • Délai post mortem: 18h mini

Alternatives possibles:

  • NIRS: pas d’effet d’environnement / effet opérateur négligeable
  • Visionique / hyperspectrale: mesure sans contact / automatisable
  • Spectroscopie RAMAN: prédiction précoce de la qualité technologique (30 min. post mortem)
PDF icon intervention de Antoine Vautier à la journée quizz qualité des viandes de janvier 2017
2017

La visionique désormais autorisée en France pour le classement des carcasses : avec le VCS 2000

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Le VCS 2000 est un appareil automatique de classement des porcs, qui a été développé par la firme allemande E+V, qui avait déjà mis au point la machine à classer bovine VBS 2000. Le VCS est équipé de trois caméras. A la première station, une caméra prend une image de la face externe du jambon. A la seconde station deux caméras prennent des images de la fente. A partir des images sont extraites une centaine de variables brutes, constituées essentiellement d'épaisseurs, de largeurs, de longueurs et de superficies. Le test de calibrage s'est déroulé en décembre 2006 sur 150 carcasses environ.

PDF icon La visionique désormais autorisée en France pour le classement des carcasses : avec le VCS 2000
2008

La visionique désormais autorisée en France pour le classement des carcasses : avec le CSB Image-Meater

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L'Image-Meater est un appareil automatique de classement des porcs, qui a été mis au point assez récemment. Il a été développé par la firme allemande CSB System. Equipé d'une caméra, ilphotographie la fente de la carcasse au niveau du muscle fessier moyen. De l'image sont extraites 16 variables, essentiellement des épaisseurs de gras et de muscle. Le test de calibrage s'est déroulé en décembre 2006 sur 150 carcasses environ. L'équation de prédiction du TMP (Taux de Muscle des Pièces) comprend 11variables et présente une erreur de 2,2 points de TMP, soit environ 20% de plus que le CGM.
PDF icon La visionique désormais autorisée en France pour le classement des carcasses : avec le CSB Image-Meater
2008

Tests d'homologation d'appareils automatiques de classement des carcasses de porc

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Poster. L’automatisation du classement dans les grands abattoirs est un sujet d’actualité et un enjeu important.
PDF icon Tests d'homologation d'appareils automatiques de classement des carcasses de porc
2008