L’industria della carne necessita di sistemi intelligenti per il rilevamento non invasivo ed in tempo reale dei frammenti ossei.

Lo scopo di uno studio recente, effettuato da un gruppo di ricercatori internazionali (Collazos-Escobar et al., 2025), è stato quello di valutare la fattibilità dell’utilizzo dell’imaging ad ultrasuoni e dell’analisi multivariata delle immagini per rilevare tali frammenti in filetti di petto di pollo disossati e senza pelle.

Per la sperimentazione, pezzetti ossei di diverse dimensioni sono stati inseriti nel prodotto, acquisendo le immagini mediante scansione della superficie, utilizzando sensori a contatto operanti in trasmissione. Diverse tecniche statistiche sono state, quindi, utilizzate per classificare i campioni in carne contenente frammenti e carne priva di frammenti.

I risultati dimostrano che la presenza di pezzetti ossei nel prodotto causa alterazioni nei parametri magnitudine (diminuzione media dall’81.6 al 52.6%, a seconda delle dimensioni dei frammenti) e distribuzione dell’energia degli ultrasuoni (diminuzione media dal 97.9 al 70.6%, a seconda delle dimensioni dei frammenti). È stato, inoltre, osservato che la migliore prestazione di classificazione dei campioni è fornita dal metodo statistico RSS (Somma dei Quadrati Residui).

In sintesi, i risultati fin qui ottenuti confermano il potenziale della combinazione dell’imaging ad ultrasuoni con l’analisi multivariata delle immagini come metodo affidabile e rapido per il rilevamento di frammenti ossei nel petto di pollo.

Riferimenti bibliografici: G.A. Collazos-Escobar et al., Food Research International, 206, 2025, 116047