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Aplicación de la técnica de segmentación de imagen para la determinación del contenido de grasa y magro en lonchas de lomo de cerdo y salmón

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Aplicación de la técnica de segmentación de imagen para la determinación del contenido de grasa y magro en lonchas de lomo de cerdo y salmón

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dc.contributor.advisor Grau Meló, Raúl es_ES
dc.contributor.advisor Barat Baviera, José Manuel es_ES
dc.contributor.advisor Verdú Amat, Samuel es_ES
dc.contributor.author Molinero Sáez, Rocío es_ES
dc.date.accessioned 2017-03-10T11:46:30Z
dc.date.available 2017-03-10T11:46:30Z
dc.date.created 2017-02-22
dc.date.issued 2017-03-10 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/78626
dc.description.abstract [ES] El presente trabajo se centra en el estudio de la técnica de segmentación de imagen para la determinación del contenido en grasa y magro en lonchas de lomo de cerdo y salmón. Para ello se capturaron imágenes en ambas caras de las lonchas, las cuales fueron posteriormente analizadas físicoquímicante a fin de determinar su composición mediante métodos normalizados. Por otro lado, las imágenes captadas fueron umbralizadas con la finalidad de obtener el tono de gris a partir del cual se deduce el resto de tonos que pueden ser característicos del tejido graso de las muestras. Una vez obtenidos dichos tonos y modelizados para predecir la cantidad de grasa teórica de las muestras, y una vez evaluada la predicción, se procedió a determinar también la cantidad teórica de agua y proteína de éstas. El análisis de los resultados ha mostrado la capacidad de la técnica para cuantificar tejido magro y graso, puesto que han podido ser correlacionados con la cantidad total de grasa, agua y proteína de las muestras, si bien la predicción no es tan exacta para las muestras de salmón como consecuencia de la presencia de grasas poliinsaturadas, las cuales no pueden ser captadas en las imágenes al no formar estructuras sólidas. es_ES
dc.description.abstract [EN] The present work aims the study of the segmentation image technique to determinate the content of fat and lean on slices of pork loin and salmon. For this purpose, images were captured on both sides of the slices, which were subsequently analyzed by physicochemical tests to determine their composition through standardized methods. On the other hand, the images captured were thresholded in order to obtain the grey tone from which the rest of tones that could be characteristic of the fatty tissue of the samples are deduced. Once these tones were obtained and modeled to predict the amount of theoretical fat in the samples, and once the prediction was evaluated, the theoretical quantity of water and protein were also determined. The analysis of the results have shown the technique capability to quantify lean and fat tissue, since they have been correlated with the total amount of fat, water and proteins in the samples, although the prediction is not so accurate for salmon samples as a consequence of the presence of polyunsaturated fats, which can not be captured in the images by not forming solid structures. es_ES
dc.description.abstract [CA] El present treball es centra en l'estudi de la tècnica de segmentació d'imatge per a la determinació del contingut en greix i magre en talls de llom de porc i salmó. Per a això es van capturar imatges en les dues cares de les llesques, les quals van ser posteriorment analitzades fisicoquímicament a fi de determinar la seua composició mitjançant mètodes normalitzats. D'altra banda, les imatges captades van ser umbralizades amb la finalitat d'obtenir el to de gris a partir del qual es dedueix la resta de tons poguessin ser característics del teixit gras de les mostres. Un cop obtinguts aquests tons i modelitzats per predir la quantitat de greix teòrica de les mostres, i un cop avaluada la predicció, es va procedir a determinar també la quantitat teòrica d'aigua i proteïna d'aquestes. L’anàlisi dels resultats ha mostrat la capacitat de la tècnica per a quantificar teixit magre i gras, ja que han pogut ser correlacionats amb la quantitat total de greix, aigua i proteïnes de les mostres, si bé la predicció no és tan exacta per a les mostres de salmó com a conseqüència de la presència de greixos poliinsaturats, els quals no poden ser captats en les imatges al no formar estructures sòlides. es_ES
dc.format.extent 18 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Segmentación imagen es_ES
dc.subject inspección y control es_ES
dc.subject grasa es_ES
dc.subject magro es_ES
dc.subject Segmentation image technique es_ES
dc.subject Fat es_ES
dc.subject Lean es_ES
dc.subject Pork loin es_ES
dc.subject Salmon es_ES
dc.subject Tècnica de segmentació d'imatge es_ES
dc.subject Grassa es_ES
dc.subject Magre es_ES
dc.subject Llom de porc es_ES
dc.subject Salmó es_ES
dc.subject Lomo de cerdo es_ES
dc.subject.classification TECNOLOGIA DE ALIMENTOS es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Gestión de la Seguridad y Calidad Alimentaria-Màster Universitari en Gestió de la Seguretat i Qualitat Alimentària es_ES
dc.title Aplicación de la técnica de segmentación de imagen para la determinación del contenido de grasa y magro en lonchas de lomo de cerdo y salmón es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Tecnología de Alimentos - Departament de Tecnologia d'Aliments es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Agronòmica i del Medi Natural es_ES
dc.description.bibliographicCitation Molinero Sáez, R. (2017). Aplicación de la técnica de segmentación de imagen para la determinación del contenido de grasa y magro en lonchas de lomo de cerdo y salmón. http://hdl.handle.net/10251/78626. es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\64002 es_ES


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