Resumen

La carne de vacuno es uno de los alimentos de origen animal más nutritivos, ya que contiene hidratos de carbono, proteínas, grasas, vitaminas y minerales. Por lo tanto, la calidad de la carne de vacuno debe mantenerse para que los consumidores obtengan una buena calidad de la carne. La determinación de la calidad de la carne de vacuno se realiza habitualmente de forma visual, comparando la carne real y las imágenes de referencia de cada clase de carne. Este proceso presenta puntos débiles, ya que es de naturaleza subjetiva y requiere un tiempo considerable. Por lo tanto, se requiere un sistema automatizado basado en el procesamiento de imágenes que sea capaz de determinar la calidad de la carne de vacuno. El objetivo de esta investigación es desarrollar un método de segmentación de imágenes mediante el procesamiento de imágenes digitales. El sistema diseñado consiste en procesos de adquisición de imágenes con distancia, resolución y ángulo variados. La segmentación de la imagen se realiza para separar las imágenes de grasa y carne utilizando el método de umbralización de Otsu. La clasificación se llevó a cabo mediante el algoritmo de árbol de decisión y las mejores precisiones se obtuvieron en 90or entrenamiento y 84or prueba. Una vez desarrollado, este sistema se integra en la programación de android. Los resultados muestran que la técnica de procesamiento de imágenes es capaz de identificar correctamente la puntuación de marmoleo.

• Materias:Microbiología de alimentos Calidad de los alimentos Análisis de los Alimentos Química de los alimentos Manipulación de alimentos
• Subjects:Food microbiology Food quality Food Analysis Food chemistry Food handling
• Palabras claves:sistema, calidad de la carne de vacuno, identificación de la puntuación de veteado adecuada, método de umbralización otsu, productos alimenticios de origen animal, algoritmo de árbol de decisión, buena calidad de la carne de vacuno, procesos de adquisición de imágenes, técnica de tratamiento de imágenes, método de segmentación de imágenes
• Keywords:system, beef quality, proper marbling score identification, otsu thresholding method, animal food products, decision tree algorithm, good beef quality, image acquisition processes, image processing technique, image segmentation method