Computer image analysis for intramuscular fat segmentation in dry-cured ham slices using convolutional neural networks

Determination of intramuscular fat (IMF) content in dry cured meats is critical because it affects the sensory quality and consumer's acceptability. Recently, deep learning has become one of the most promising techniques in machine learning for image analysis. However, few applications in food products are found in the literature. This study presents the application of deep learning for the detection of intramuscular fat (IMF) in images of slices of dry cured ham. 8 convolutional neural networks (CNNs) have been studied and compared using segmented images (252 for training, 61 for validation and 62 for testing). The performance was compared to other simple CNNs. CNNs were able to segment IMF with an overall pixel accuracy of 0.99 and a recall and precision rates for fat near 0.82 and 0.84, respectively, using a limited number of training images. However, performance is affected by the quality of the ground truth due to the difficulty of labelling correctly pixels.info:eu-repo/semantics/acceptedVersio

Aplicación de las cámaras hiperespectrales al control de calidad en la industria agroalimentaria

Introducción. La combinación NIRS-Imagen permite obtener un espectro NIR por cada píxel, generando unas imágenes que posibilitan explorar la interdependencia de información espectral y espacial de una muestra. Esto es, permite realizar una medida precisa en el terreno espectral, espacial y temporal, y la interdependencia de los tres tipos de medidas nos permite cuantificar propiedades importantes. Diferentes estudios confirman que el control en tiempo real con tecnología NIRS-imagen será imprescindible en los sistemas modernos de control industrial y clasificación en línea en el futuro cercano (ElMasry et al., 2012, Wu y Da-Wen Sun, 2013). Sin embargo, son numerosos los aspectos a resolver para que dichos sensores se incorporen de una forma cotidiana al control de sistemas agrarios complejos. Es necesario seguir avanzando en el desarrollo y optimización instrumental y, muy especialmente, en la integración de la información generada en distintas plataformas, así como en el desarrollo de protocolos para la automatización de la captura y tratamiento de la señal. La presente Tesis Doctoral trata desarrollar metodologías de apoyo a sistemas de control de procesos en industrias agro-alimentarias de nuestro entorno (harinas cárnicas, cerdo ibérico y frutas) mediante la combinación de sensores de imagen y espectroscopía de infrarrojo cercano. Contenido de la investigación. La investigación se dividió en cuatro partes, cada una de las cuales trató de evaluar: 1) el potencial de los sensores hiperespectrales para la predicción y/o categorización de parámetros de calidad relevantes en manzanas; 2) el potencial de los sensores hiperespectrales en la industria del jamón ibérico para la categorización de sus productos por tipo de alimentación y contenido en sal, a la vez que se estudió la distribución de la misma en los distintos músculos del jamón tras su curado; 3) el potencial de los sensores hiperespectrales para la cuantificación y detección de contaminaciones de harinas de rumiantes en harinas de carne; y 4) el potencial de los sensores hiperespectrales para la identificación de la especie animal en harinas de carne. Antes de desarrollar dichas evaluaciones, se realizó una comparación entre el equipo hiperespectral de barrido comercial que se usó en todos los ensayos de la tesis y un equipo de barrido espectral de laboratorio, mostrándose la validez del equipo usado para los fines de la tesis, así como los mejores valores presentados para determinados parámetros por el de barrido, concretamente los parámetros Señal-Ruido y Nitidez Espectral. En la primera parte se realizó una comparación entre la capacidad de la imagen RGB y la imagen hiperespectral para analizar la evolución del color en manzana. Los resultados demostraron el mayor potencial de la Imagen Hiperespectral con respecto a la Imagen RGB en la explicación de la evolución del color en manzanas, incluso en rangos espectrales supuestamente desfavorables (900 – 1700 nm). Esto permitiría el uso simultáneo de un equipo hiperespectral con el fin de medir el color y la composición en manzana. En la segunda parte se obtuvieron modelos de validación específicos, como los desarrollados por Burger y Geladi (2006) de moderada y buena precisión para sal y humedad respectivamente, en cortes transversales de jamón curado. Asimismo se mostró la utilidad del análisis de los histogramas de frecuencias y el análisis textural para la caracterización de la distribución de la sal y la humedad en mapas de predicción en cortes transversales de jamón curado. Fue el parámetro textural “Correlación” el que mostró que el gradiente local perpendicular a la superficie del jamón en contacto con la atmósfera se incrementaba a medida que la humedad lo hacía. Los resultados para los parámetros “Homogeneidad” y “Contraste” indicaron que la homogeneidad local de la sal y la humedad no estaba relacionada con el contenido graso, y no era proporcional a la profundidad en el músculo con respecto a la superficie. Ésta era mayor en el músculo semitendinosus debido a su posición intermedia entre la superficie en contacto con la atmósfera y la capa de grasa subcutánea. En la tercera parte se obtuvieron modelos basados en PCA y PLSR para detectar contaminaciones en harinas de pescado con harinas de rumiantes. Se alcanzaron tasas de clasificación del 97,9% para rumiantes y 99,4% para harinas de pescado usando un modelo PLSR. Las tasas de píxeles correctamente clasificados fueron de 85,1% para las harinas de rumiante y del 88,2% para harina de pescado usando un modelo basado en PCA. Las altas tasas de clasificación obtenidas indican el potencial de aplicación de las cámaras hiperespectrales en línea en combinación con modelos quimiométricos para la detección de contaminaciones con harinas de rumiantes en harinas de pescado. En la cuarta y última parte se estudió la posibilidad de diferenciar entre harinas cárnicas de distintas especies. El análisis de píxeles anómalos no reveló la existencia de píxeles singulares que permitieran la distinción entre especies, debido, posiblemente, al gran tamaño de los píxeles con respecto al tamaño de las partículas singulares. El alcance de mayores resoluciones con equipos hiperespectrales en línea que posibiliten encontrar partículas singulares es una de las líneas futuras de investigación. Se propuso una metodología basada en el análisis textural de imágenes hiperespectrales. El uso de árboles de regresión permitió integrar la información textural y espectral en un mismo modelo que presentó mejores resultados que los modelos basados en información espectral solamente (92% versus 83%). Son necesarios estudios futuros con mayores y más variados conjuntos de muestras, así como la evaluación de modelos más sencillos basados en bandas específicas o ratios que permitan aumentar la rapidez del procesado. Conclusión. Se obtuvieron modelos de análisis de color en manzana mejores que sus homólogos con imágenes RGB, se puso a punto un protocolo para la determinación de la distribución de sal y humedad en jamón curado, se construyeron modelos de predicción de contaminación con harinas de rumiante en harinas para la alimentación animal y se construyeron modelos para la predicción de la especie animal en harinas cárnicas integrando los datos texturales y los espectrales. En cada uno de los cuatro logros mencionados, la presente tesis mostró el potencial de la imagen hiperespectral en el ámbito de la industria agroalimentaria. En todos los casos los resultados fueron prometedores, animando a la formación de mayores colectivos de calibración de los modelos y a la búsqueda de modos de simplificación de los mismos para agilizar el análisis, así como su ensayo fuera de laboratorio, en plantas agroindustriales

Caracterización de productos del cerdo ibérico mediante el análisis multifractal de imágenes

La presente tesis doctoral se presenta como compendio de publicaciones en las que se propone una metodología no destructiva para la obtención de indicadores que pueden ser usados en métodos predictivos de la calidad de productos cárnicos derivados del cerdo ibérico. Para ello se ha aplicado el análisis multifractal de imágenes digitales de esos productos. Dada la importancia del sector porcino en nuestro país resulta necesario la investigación de nuevas metodologías para el estudio de las características intrínsecas de la raza ibérica como es la infiltración grasa intramuscular que viene determinada por factores genéticos y de alimentación. A su vez, los competitivos precios sumados a la existencia de fraudes en las denominaciones comerciales hacen necesario que en este sector se desarrollen métodos de predicción que de manera rápida y barata ayuden a afrontar estos problemas. El análisis multifractal de imágenes cumple con estas dos características y actualmente está surgiendo como un método innovador en estudios relacionados con la determinación de la calidad y características de diferentes alimentos. Con esta premisa, en una primera publicación se aborda la naturaleza multifractal de la infiltración grasa de solomillo de cerdo blanco y solomillo de cerdo ibérico. Así, se diseñó y se desarrolló el sistema y condicionantes técnicos de obtención de imágenes, el sistema informático de procesado de las imágenes y la metodología del análisis multifractal. El procedimiento general consiste en la obtención de imágenes a color en condiciones homogéneas, tratamiento de las imágenes para obtener una muestra de la región de interés y posterior transformación a blanco (tejido grasoconectivo) y negro (magro), binarización de la imagen a un archivo txt y tratamiento mediante algoritmos para determinar los parámetros multifractales. Mediante este procedimiento, se determinaron los parámetros multifractales comprobando la existencia de autosemejanza en la distribución del tejido graso-conectivo y logrando, gracias a este hecho, la distinción de muestras de ambas razas. El contenido de la segunda publicación se centró en constatar la naturaleza multifractal de la infiltración grasa muestras de jamón de las cuatro denominaciones de cerdo ibérico cortadas a mano y a máquina. Se comprobó la naturaleza multifractal del tejido graso-conectivo de las muestras y la capacidad de distinción entre denominaciones para ambos tipos de corte. En la tercera publicación se propone una optimización en el procesado de las imágenes. Para ello se hace uso de un filtrado homomórfico de paso alto en las regiones de interés de los cortes de jamón ibérico cortado a mano mediante el uso de dos radios de filtro distintos, comparando los resultados del análisis multifractal de estas imágenes con los resultados de las imágenes sin filtro. El estudio llevado a cabo permite apreciar una notable mejora de los resultados para los cortes a mano de las cuatro denominaciones de jamón de cerdo ibérico. Los resultados obtenidos sugieren la idoneidad de la metodología propuesta para generar parámetros descriptores de la distribución caótica del tejido graso-conectivo que pueden ser usados para la predicción de la calidad de la carne del cerdo ibérico.This doctoral thesis is presented as a compendium of publications in which a non-destructive methodology is proposed to obtain indicators that can be used in predictive methods of the quality of meat products derived from Iberian pigs. For this aim, the use of multifractal analysis of images has been applied. Due to the importance of the Iberian pig sector in our country, it is necessary to investigate new methodologies for the study of the intrinsic characteristics of the Iberian breed such as intramuscular fat infiltration that is determined by genetic and feeding factors. At the same time, the competitive prices added to the existence of fraud in the commercial denominations make it necessary for this sector to develop prediction methods that quickly and cheaply help to face these problems. Multifractal image analysis meets these two characteristics and is currently emerging as an innovative method in studies related to the determination of the quality and characteristics of different foods. With this premise, the first study faces the multifractal nature of fatty infiltration of white pork tenderloin and Iberian pork tenderloin. In this study, the system and technical conditions for obtaining images, the computer system for image processing and the methodology of multifractal analysis were designed and developed. The general procedure consists in obtaining color images in homogeneous conditions, treatment of the images to obtain a sample of the region of interest and subsequent transformation to white (fatty-connective tissue) and black (lean), binarization of the image in a txt file and processing using algorithms to determine multifractal parameters. Through this procedure, the multifractal parameters for both pieces were determined by checking the existence of self-similarity in the distribution of fatty-connective tissue and achieving, thanks to this fact, the distinction of samples of both races. The content of the second publication focused on verifying the multifractal nature of the fatty infiltration of ham samples of the four denominations of Iberian pigs cut by hand and by machine. The multifractal nature and the ability to classify between denominations for both types of cut were checked. The third article discusses an optimization in image processing. For this purpose, a high-pass homomorphic filtering is used in the regions of interest of the Iberian ham cuts cut by hand using two different filter radii, comparing the results of the multifractal analysis of these images with the results of the unfiltered images The study results in a remarkable improvement of the results for the hand cuts of the four designations of Iberian pork ham. The results obtained suggest the suitability of the proposed methodology to generate parameters that describe the chaotic distribution of fatty-connective tissue that can be used to predict the quality of Iberian pig meat

Chinese-Style Meat Products Processing Science and Technology

284 pages, illustrations (some color)

Proceedings of the 6th International Symposium on the Mediterranean Pig. October 11 – 13, 2007. Messina - Capo d’Orlando (ME), Italy

These proceedings publish 79 communications that were distributed in six sessions and in one conference at the 6th Symposium on the Mediterranean Pig, both as main lectures, oral and poster presentation. The major arguments treated are the improvement and the management of the genetic resources, the sanitary approaches in the outdoor systems, the feeding and the rearing techniques, the quality of meat and meat products, the traceability for typical products and their socio-economical dynamics. Particular attention is given to the pig's local breeds and to their meat products, highlighting the importance to preserve the biodiversity as well as the typicality of some unique pork products. The monitoring of pig parasitic diseases is examined as well as the non conventional rearing systems used for typical pig breeds and their effects on the pork quality. It is highlighted also the importance of the products traceability and the need to better understand the purchasing dynamics of typical pork products

Proceedings of the 6th International Symposium on the Mediterranean Pig. October 11 – 13, 2007. Messina - Capo d’Orlando (ME), Italy

These proceedings publish 79 communications that were distributed in six sessions and in one conference at the 6th Symposium on the Mediterranean Pig, both as main lectures, oral and poster presentation. The major arguments treated are the improvement and the management of the genetic resources, the sanitary approaches in the outdoor systems, the feeding and the rearing techniques, the quality of meat and meat products, the traceability for typical products and their socio-economical dynamics. Particular attention is given to the pig's local breeds and to their meat products, highlighting the importance to preserve the biodiversity as well as the typicality of some unique pork products. The monitoring of pig parasitic diseases is examined as well as the non conventional rearing systems used for typical pig breeds and their effects on the pork quality. It is highlighted also the importance of the products traceability and the need to better understand the purchasing dynamics of typical pork products