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DREAM - Réalité augmentée en élevage porcin : développement d’un prototype pour le suivi des performances en maternité.

DREAM - Réalité augmentée en élevage porcin : développement d’un prototype pour le suivi des performances en maternité.

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Auteurs : Aubry A, Querné M

Le tri des pièces de découpe du porc repose sur leur composition tissulaire et leur qualité de viande. Mais il est essentiellement manuel et d’une précision limitée. Un scanner à induction magnétique a été testé dans le projet HYPER-SCAN sur 80 poitrines et 100 jambons. 88% des poitrines ont été bien classées dans les 4 classes commerciales. La teneur en muscle du jambon a été prédite avec un R2 de 0,64. La tomographie à rayons X a permis de montrer que 3 ou 4 sites de mesure sont suffisants pour prédire précisément la composition des jambons, poitrines et longes (R2 > 0,90). Un prototype d’imageur hyperspectral a été développé pour qualifier la qualité de viande de la longe. Le pH ultime a été le critère le mieux prédit (R² = 0,65). Les prédictions de l’exsudat, de la teneur en lipides intramusculaires et du rendement technologique se sont avérées satisfaisantes. Ce système fait preuve d’un fort potentiel pour le développement d’un outil en ligne plus précis pour la prédiction automatique de la qualité de viande.
Article en accès ouvert disponible ici.

Fiche technique

Titre :

DREAM - Réalité augmentée en élevage porcin : développement d’un prototype pour le suivi des performances en maternité.

Date sortie / parution :

2022

Titre de périodique :

Innovations agronomiques

Quelques mots clés

Performance
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