Análisis de patrones láser para la caracterización de la textura de carne de cerdo : efecto del pretratamiento con enzima y posterior cocción

Abstract

[ES] En el presente trabajo se ha planteado aplicar la técnica de análisis de patrones láser para la caracterización no destructiva de la textura de carne de cerdo fresca y cocinada con y sin adición de papaína. Esta técnica se basa en hacer incidir la luz coherente de un láser sobre la muestra, de forma que este láser interacciona con la matriz del alimento, generando patrones de luz que se analizarán posteriormente mediante el uso de descriptores y variables obtenidas de estos patrones y de los píxeles que componen las imágenes. Para llevar a cabo la experiencia se utilizaron filetes de cerdo de corte comercial dado que estos presentan un espesor homogéneo. Con la finalidad de incrementar los cambios que sufre la carne en refrigeración, a un lote se le añadió superficialmente un enzima exógeno, papaína. Durante las 24 horas que duró la experiencia, a cada tiempo de muestreo se fueron tomando muestras unas para ser analizadas en fresco y otras para ser cocinadas a 70ºC durante 3 minutos. Los análisis realizados fueron textura, variación de masa y la variación del patrón láser generado. El análisis de textura se realizó mediante el método de corte Warner-Bratzler. Para el análisis de imagen, las muestras fueron dispuestas en la vertical que describe el láser y la cámara. Las imágenes tomadas registran los patrones láser y son procesadas extrayendo descriptores que las caracterizan los cuales son analizados mediante análisis estadísticos multivariados y correlacionados con los resultados de textura y variación de masa. Los resultados han mostrado como el análisis de patrones de dispersión láser permite caracterizar el estado de la carne, aportando información sobre los cambios que se dan en su textura y/o contenido en agua de una forma continua y no destructiva. Así, los descriptores obtenidos a partir de la información procedente del análisis de las imágenes de los patrones láser y de su reducción a una sola componente principal se correlacionan con los valores de textura y pérdida de agua de las muestras a lo largo del estudio. Esta correlación se mejora cuando se utilizan soló los descriptores más influyentes los cuales fueron principalmente los de distancia (W) generados en el canal verde. Esto ha permitido, de forma teórica, obtener modelos que pueden predecir cual será la textura y la perdida de agua de una muestra tras su cocción, lo cual es interesante dado que permitiría definir el tiempo de cocción.

[EN] The main objective of this work is to apply laser backscattering technique for non-destructive characterization of fresh meat pork texture and cooked meat pork texture with or without adding papain. This technique is based on lighting with a laser in a determined sample, so this laser light interacts with the sample matrix, causing some light patterns that will be analyse later using different variables and some descriptors obtained from that patterns and also obtained with the pixels that compose the pictures taken. The experiment was done with commercial fresh pork meat slices because they present homogenous thickness. Exogenous enzyme (papain) was added superficially to one batch to increase changes suffered while cooling meat. The experiment studied take 24 hours, during each time of sampling the samples were taken to be analyse in fresh and other samples being cooked at 70º for 3 minutes. Texture, mass variation and generated laser pattern variation were the analysis realized. Texture analysis was accomplished by Warner-Blatzer cutting method. To practice the image analysis, samples were disposed in the vertical described by the camera and the laser. Pictures taken record the laser patterns and are processed by extracting descriptors that characterize them, which are analysed by multivariate statistical analysis and correlated with the results of texture and mass variation. Results has shown that laser backscattering analysis let us to characterize meat condition, giving us information about changes produced in meat texture and/or water content as a non-destructive and continual method. Thereby, the descriptors obtained from the information given by the analysis of the images of the laser patterns obtained and their reduction to a single main component, are correlated with texture results and water loss of the samples throughout this study. This correlation improves when only the most influential descriptors are used, which were mainly distance descriptors (W), generated in the green channel. This has allowed, theoretically, to obtain models that can predict which texture and water loss a sample of meat will have after cooking it, which is interesting due to it would allow us to define the cooking time of a slice of meat.