Hyperspektrale Bildgebung sucht nach Defekten in Hähnchenbrust

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Die wissenschaftliche Mitarbeiterin Chaitanya Kumar Reddy Pallerla untersucht den Einsatz hyperspektraler Bildgebung zur Erkennung eines Defekts in Hühnerfleisch. (Bild: University of Arkansas)

Hyperspektrale Bildgebung wird an der landwirtschaftlichen Versuchsstation der Universität von Arkansas eingesetzt, um Hähnchenbrust auf einen als „Holzbrust“ bekannten Defekt zu untersuchen, der die Geflügelindustrie jährlich Millionen von Dollar kostet und die Kundenzufriedenheit verringert.

Holziges Brustfleisch fühlt sich härter an, da es weniger Wasser speichert und einen geringeren Proteingehalt hat, sodass das Fleisch nicht so gut mariniert bleibt wie Fleisch ohne den Defekt. Es ist immer noch ein sicheres Produkt, kann jedoch eine knusprigere Textur haben, die den Kunden nicht gefällt

Der Defekt tritt häufiger bei größeren Vögeln mit einem Gewicht von 8 bis 9 Pfund auf als bei Vögeln mit einem Gewicht von 6 bis 7 Pfund. Eine Theorie besagt, dass schneller wachsende Vögel möglicherweise schneller Muskeln aufbauen, als ihre Blutgefäße sie unterstützen können. Dies führt möglicherweise zu einer Schädigung der Muskelfasern durch Kollagenablagerungen.

Bis zu etwa 20 % des Hähnchenbrustfleischs sind von holziger Brust betroffen. Obwohl betroffene Artikel zur Weiterverarbeitung zu Produkten wie Chicken Nuggets umgeleitet werden können, bei denen der Mangel nicht so auffällig ist, führt der Prämienverlust bei Vollmuskelprodukten in den Vereinigten Staaten zu einem Ertragsverlust von etwa 200 Millionen US-Dollar pro Jahr.

Aus diesem Grund experimentieren Wissenschaftler der University of Arkansas mit hyperspektraler Bildgebung, um Hähnchenbrust zu untersuchen. Die nicht-invasive Sensortechnik kombiniert einen Nahinfrarotsensor mit einer hochauflösenden Farbkamera, um physikalische und chemische Informationen eines Subjekts zu erfassen.

Die neue Methode würde das derzeitige zeitaufwändige Bewertungsverfahren für Holzbrust ersetzen, das nach Ansicht der Forscher eine Probenprüfung mittels umständlicher manueller Laborverfahren erfordert. Stattdessen würde die Inspektion und Klassifizierung des Fleisches in der Produktionslinie durch hyperspektrale Kameraaufnahmen nur wenige Sekunden dauern .

„Die manuelle Erkennung von Holzbrüsten kann arbeitsintensiv sein“, sagte Casey Owens, Novus International Professor für Geflügelwissenschaft an der Agricultural Experiment Station. „Wenn hyperspektrale Bildgebung in einer Geflügelverarbeitungsanlage eingesetzt werden kann, könnte diese Arbeitskraft in einen anderen Bereich verlagert werden.“

Die Forscher machen von jeder Brust ein hyperspektrales Bild – das etwa 1 Gigabyte an Daten beansprucht – und korrelieren es mithilfe eines Computers mit einer Texturkarte (erstellt aus Owens' früherer Forschung), die den Härtegrad im Filet anzeigt. Nach der Kalibrierung würde sich das System allein auf die Bilder stützen, um holzige Brüste zu erkennen.

Nach Angaben der Forscher hat die Hyperspektralkamera bisher holziges Brustfleisch mit einer Genauigkeit von etwa 84 % erkannt. Ihr Ziel ist es, eine Hochgeschwindigkeitssortierung auf einem Förderband oder über tragbare Handgeräte zu ermöglichen.