Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  marmurkowatość
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Zawartość tłuszczu śródmięśniowego oraz tkanki łącznej w decydujący sposób wpływa na jakość końcową mięsa wołowego poddanego obróbce cieplnej. Analizowano dwa elementy kulinarne – zrazową górną oraz rostbef, które poddano obróbce cieplnej typu grillowanie, smażenie, pieczenie w piecu konwekcyjno-parowym i metodą „delta” do temperatury wewnątrz próby wynoszącej 71°C. Przy zastosowaniu komputerowej analizy obrazu zbadano udział widocznej tkanki tłuszczowej śródmięśniowej i łącznej surowego mięsa, jak i poddanego obróbce cieplnej. Stosowane techniki kulinarne, prowadzone w porównywalnych warunkach, nie wpływają na zmianę zawartości widocznej tkanki łącznej niezależnie od badanego elementu kulinarnego.
EN
Quantity of intramuscular fat (marbling) and connective tissue seriously influence total quality of meat after thermal treatment. The object of the analysis were two cuts – inside and striploin, that were liable to contact grill, frying, roasting and “delta” roasting to the internal temperature of 71°C. Using computer image analysis, the quantity of visible intramuscular fat and connective tissue were analysed for meat before and after thermal treatment. Applied methods of thermal treatment in comparable conditions, in case of analysed cuts, do not cause changes in connective tissue quantity.
PL
Celem pracy było określenie wpływu klasy uformowania i otłuszczenia tusz wołowych określanych zgodnie z systemem klasyfikacji EUROP na udział tłuszczu śródmięśniowego oraz tkanki łącznej w rostbefie. Materiał badawczy stanowiły próby mięsa pochodzące od 20 cieląt mieszańców rasy Limousin i Holsztyńsko-Fryzyjskiej. Analizie zostały poddane próby pochodzące z klas umięśnienia „O”, „O-”, „P+” oraz otłuszczenia „1”, „1+”, „2-”. Oceniono udział tłuszczu śródmięśniowego i tkanki łącznej przy wykorzystaniu komputerowej analizy obrazu. Udział tłuszczu śródmięśniowego nie był zależny od klasy otłuszczenia i klasy umięśnienia, ale dla prób z klasy otłuszczenia „1+” i umięśnienia „P+” był on istotnie większy niż dla prób z klasy otłuszczenia „2-” i umięśnienia „O-” (p=0,0279). Stwierdzono, że próby charakteryzujące się niższą klasą otłuszczenia mogą mieć większy udział marmurkowatości, jeśli charakteryzują się wyższą klasą umięśnienia, co stwierdzono dla klas otłuszczenia 1-2 i klas umięśnienia O-P. Nie stwierdzono wpływu klasy umięśnienia i otłuszczenia rostbefu na udział tkanki łącznej.
EN
The aim of the study was to assess influence of EUROP system conformation and fat class of beef carcasses on marbling and connective tissue level in striploin. The beef meat of 20 young animals (Limousin x Holstein-Friesian crossbread) – conformation: „O”, „O-”, „P+”, fat class: „1”, „1+”, „2-”was the object of research. The quantity of intramuscular fat tissue and connective tissue were analysed using computer image analysis. In analysed samples, quantity of intramuscular fat tissue was not dependent on conformation and fat class, but sample of „1+” fat class and „P+” conformation had significantly higher level of marbling than sample of „2-” fat class and „O-” conformation (p=0,0279). It may be supposed that for striploin of „O”, „P” conformation and „1”, „2” fat class, more important factor influencing intramuscular fat is conformation, not fat class. The influence of conformation and fat class on connective tissue quantity was not observed.
3
EN
An important, and not yet solved problem in meat industry is the issue of estimating the intramuscular fat level content in the carcass. Solution of the problem of identification of quantity of the intramuscular fat, on the basis of Information in ultrasound images taken on lamb's carcasses or even living animal, is ofessential utilitarian importance. The amount of intramuscular fat (known as marbling) has significant impact on market value and meat's culinary usefulness. Previoitsly used methods for marbling classification in carcasses based on an analysis of animal 's age, weight and gender, or had invasive nature. These methods were estimated as unreliable and inefficient. There have been noticed growing explorers' interest in drawing conclusions based on information of data coded in a graphic form. The neuronal identification of pictorial data, with special emphasis on both quantitative and qualitative analysis, is more frequently utilized to gain and deepen the empirical data knowledge. Extraction and then classification of selected picture features, such as color or surface structure, enables one to create computer tools in order to identify these objects presented as, for example, digital pictures. Thispaper presents an attempt to create noninvasive method to classify marbling, based on ultrasound images, computer image analysis and artificial neural networks.
PL
Ważnym, i dotychczas nierozwiązanym problemem w branży mięsnej jest ocena poziomu zawartości tłuszczu śródmięśniowego w tuszy zwierzęcej. Rozwiązanie problemu identyfikacji ilości tłuszczu śródmięśniowego na podstawie informacji pozyskanej z obrazów USG tusz zwierzęcych, a także żywych zwierząt, ma istotne znaczenie utylitarne. Ilość tłuszczu śródmięśniowego (tzw. marmurkowatość) ma znaczny wpływ na wartość rynkową i przydatność kulinarną mięsa. Stosowane dotychczas metody oceny otłuszczenia zwierząt bazują na analizie ich wieku, masy ciała oraz płci lub maja charakter inwazyjny. Metody te są zawodne oraz mało efektywne. Widoczny jest wzrost zainteresowania wyciąganiem wniosków bazując na danych zakodowanych w formie graficznej. Neuronowa analiza obrazu, ze szczególnym uwzględnieniem analiz ilościowych i jakościowych, jest coraz częściej wykorzystywana analizy danych empirycznych. Wydobycie a następnie klasyfikacja wybranych cech obrazu, takich jak kolor, kształt czy tekstura, możliwa jest dzięki wykorzystaniu systemów informatycznych analizujących i przetwarzających obrazy cyfrowe. W artykule przedstawiono próbą wytworzenia nieinwazyjnej metody klasyfikacji marmurkowatości, z wykorzystaniem zdjęć USG, komputerowej analizy obrazu oraz sztucznych sieci neuronowych.
PL
W pracy porównano cechy marmurkowatości mięsa wołowego pochodzącego z Polski (od dwóch różnych dostawców), Szkocji, USA, Brazylii i Argentyny. Ocenę wykonano metodą wizualnąoraz z zastosowaniem komputerowej analizy obrazu. Odnotowano, iż największą mar-murkowatością cechowało się mięso wołowe z USA i Szkocji, podczas gdy udział plamek tłuszczu śródmięśniowego był istotnie niższy w wołowinie polskiej i brazylijskiej.
EN
Marbling characteristics of beef available on Polish, Scottish, USA, Brazilian and Argentinian markets arę compared in this study. Evalu-ation was done visually and with the use of computer image analysis program. It was noted that beef from the USA and Scotland was cha-racterized by the highest marbling scores, whereas in Polish and Brazilian meat the proportion of marbling fleck area (%) was the lowest.
PL
Przeprowadzone badania wykazały, że mięso pochodzące z młodego bydła rzeźnego typu mięsnego cechowało się niższą zawartością tłuszczu w porównaniu do mięsa pochodzącego z bydła typu mlecznego. Wyższą średnią zdolnością utrzymywania wody własnej charakteryzowało się mięso pochodzące z bydła typu mlecznego, co wskazuje na jego lepszą jakość technologiczną i dobrą przydatność do przetwórstwa. Obserwowane istotne korelacje między marmurkowatością a zawartością wody i tłuszczu w mięsie wskazują na możliwość zastosowania komputerowej analizy obrazu do szacowania składu chemicznego.
EN
Quality of meat originated from young dairy and beef cattle was investigated. Fat content was lower in the raw material from beef than that in dairy cattle. Meat from dairy cattle had higher water holding capacity what suggested better processing properties. Significant correlations between marbling, water and fat content were observed. This shows that video image analysis could be used to estimate chemical composition of meat.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.