Skrevet av: Eli Gjerlaug Enger, (PhD )Norsvin & Jørgen Kongsro (PhD), Animalia.
Hensikten er å utvikle en mer effektiv og robust måte å måle kjøttfarge, basert på maskinsyn eller «computer vision» som det også heter, som skal reflektere kjøtt- og spisekvalitet hos svinekjøtt. Ved bruk av maskinlæring ønsker man å trene datamaskin til å gjenkjenne god kjøttkvalitet ut fra digitale bilder. Prosjektets fulle tittel er “Meat Quality Evaluation using Non-Invasive Advanced Imaging Technologies and Computer Vision”.
Kjøttets utseende er viktig
Forbrukeren har forventninger til hvordan kjøttet skal se ut: det skal ha en frisk farge, rød eller rosa i stedet for brun, lilla eller grå. Fordeling og farge til fett er også viktig, fettet skal gjerne være homogent i farge og jevnt fordelt som intramuskulært fett. Kjøttfarge er også en viktig teknologisk kvalitet og samsvarer med vannbindingsevnen til kjøttet.
Genetikk av betydning
Det er mange ting som påvirker kjøttfarge gjennom verdikjeden for kjøtt, men det viktigste utgangspunktet er genetikken til dyrene, siden dette bestemmer det endelige potensialet til et produkt.
Dagens metoder
Genetikkselskaper som Norsvin driver kontinuerlig avlsarbeid gjennom vurdering av en rekke egenskapet hos grisen. For vurdering av farge og fettinnhold i kjøtt er det to tilnærminger: subjektiv- og objektiv vurdering. Det er to allment anerkjente metoder for subjektiv vurdering for kjøtt: det japanske fargegraderingssystemet og American Color and Marbling Assessment Procedure (NPPC-fargekort). Begge systemene produserer data i et diskret format og tillater ikke tolkning av mindre forskjeller.
Dessuten vurderes fettsammensetningen til kjøttet ved hjelp av enten kjemisk analyse eller nær infrarød spektroskopi (NIR), som begge er det vi kaller destruktive metoder, det vil si at testmaterialet ødelegges eller går til spille, i forbindelse med analysen. De nevnte metodene tolker heller ikke nøyaktig hvordan fettet ser ut til forbrukeren eller hvordan det fordeles.
Norsvin har fått støtte gjennom regionale forskningsfond (RFF) Innlandet til et nytt forskningsprosjekt, hvor målet er å utvikle en ny metode for måling av kjøttfarge hos svin. NTNU og Animalia er samarbeidspartnere.
Eli Gjerlaug Enger er forsker i Norsvin og deltar i prosjektet.
Ny metode: evaluering av kjøttfarge ved hjelp av maskinsyn
Derfor tar vi sikte på i dette prosjektet å utvikle en metode for evaluering av kjøttkvalitet ved bruk av ikke-invasiv multispektral maskinsyn, basert på kjøttfarge og marmorering.
Som et resultat av dette prosjektet, håper man på en ny metode for vurdering av kjøttfargebasert på maskinsyn som gjenspeiler kjøttkvaliteten slik den oppfattes av forbrukerne, til bruk i avl på gris.
Svinekjøtt av høy kvalitet med god farge vil ha bedre vannbindingsevne, og hvis man kan redusere svinn via avrenning fra kjøttvæske med 1%, vil dette gi et estimat på 95 tusen tonn mer mat fra kjøttet som kommer fra vår genetikk på verdensbasis. I tillegg vil man forhåpentlig se mindre matsvinn grunnet økt kvalitet på svinekjøttet.