Estimating bone maturity in beef carcasses through differential fluorescence | Estimación de la madurez ósea en canales de bovino por fluorescencia diferencial

Английский. At present, carcass grading is dependent to a great degree on age of the animal. However, in México standards are vague on this matter, because the only requirement is stating if the animal is younger or older than 30 mo. This vagueness is the source of a need of developing objective systems for determining physiological maturity. Therefore, the purpose of the present study was estimating with great accuracy ossification of the cartilage in the 12th rib, as an indicator of bone ossification in bovine carcasses, by means of an electronic pattern obtained through artificial vision. In the model developed to this end, better use of fluorescence generated by the cartilage is made, in comparison to both bone and fat, and as a result the cartilage area stands out clearly, and by developing image processing algorithms for analyzing it, ossification percentage can be estimated with accuracy, and consequently, carcass physiological age. The artificial vision system developed in the present study allows evaluating bone maturity in a carcass in less than one second and data obtained is used for establishing carcass electronic grading in less than five seconds.

Испанский язык; кастильский. Actualmente, el análisis de clasificación de calidad de la canal depende en gran medida de la edad del animal, sin embargo, el patrón en México es demasiado impreciso, pues sólo requiere identificar si éste es menor o mayor a 30 meses. Esta falta de precisión genera la necesidad de sistemas objetivos para medir la madurez fisiológica. El propósito de esta investigación fue estimar de manera precisa el porcentaje de osificación del cartílago en la 12ava costilla, como un indicador de madurez ósea en canales de bovino, utilizando un esquema electrónico por visión artificial. En el esquema desarrollado se aprovecha la mayor fluorescencia que genera el cartílago, en comparación con la del hueso y la grasa, sobresaliendo claramente la región del cartílago, desarrollando algoritmos de procesamiento de imágenes para analizar esta región, y estimar de manera precisa el porcentaje de osificación, y por tanto la edad fisiológica de la canal. El sistema de visión artificial desarrollado permitió evaluar la madurez ósea de una canal en menos de un segundo, y la información obtenida fue utilizada para establecer la clasificación electrónica de la canal en menos de cinco segundos.