Eficiência preditiva de distintos métodos de segmentação da cor de imagem para mensurar a gordura intramuscular na carne bovina
Mello, ReniusVaz, Fabiano NunesPacheco, Paulo SantanaPascoal, Leonir LuizPrestes, Rosa CristinaCosta, Patrícia BarcellosKipper, Djenifer Kirch
A gordura intramuscular (GIM) influencia importantes características qualitativas da carne, tais como: sabor, suculência, palatabilidade, odor e maciez. Assim, objetivou-se aplicar diferentes técnicas de processamento de imagem para quantificar a GIM na carne bovina: paleta, amostragem, intervalo de coordenadas, limiar de preto e branco e função discriminante de cores. Foram utilizadas 35 amostras de bifes com uma ampla gama de GIM. Foram capturadas imagens coloridas das amostras de carne de diferentes músculos com uma variabilidade no conteúdo de GIM. A gordura intramuscular da secção transversal e fina de carne foi determinada por extração química dos lipídios e predita por análise de imagem. O método químico foi comparado com a análise de imagem. Os procedimentos de segmentação foram validados pelo ajustamento de uma equação de regressão linear na série de valores observados e preditos e os parâmetros da regressão avaliados pelo teste F. O poder preditivo destas aproximações também foi comparado por meio de análise residual e pela decomposição do quadrado médio dos desvios. Os resultados mostraram que a função discriminante foi o melhor método de segmentação da cor para mensurar a gordura intramuscular via imagem digital, mas necessita de ajustes no padrão de predição.(AU)
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