Resumen

AREDO, Victor; VELASQUEZ, Lía  y  SICHE, Nikol. Medición del marmoleado de carne de res usando imágenes espectrales: Un enfoque de regresión lineal múltiple. Manglar [online]. 2023, vol.20, n.4, pp.333-339.  Epub 17-Dic-2023. ISSN 1816-7667.  http://dx.doi.org/10.57188/manglar.2023.038.

Este estudio tuvo como objetivo medir el puntaje de marmoleado de carne de vacuno de una manera objetiva y sencilla mediante imágenes espectrales y regresión lineal múltiple (RLM). La predicción del marmoleado de la carne usando imágenes hiperespectrales y regresión de mínimos cuadrados parciales (RMCP), fue analizada para para calibrar y evaluar un modelo RLM con algunas longitudes de onda seleccionadas. Los datos provinieron de 44 muestras de carne de vacuno y consistieron en sus firmas espectrales (75 longitudes de onda) de imágenes de reflectancia hiperespectral (400-1000 nm) y las puntuaciones de marmoleado asignadas por los evaluadores. Las longitudes de onda que presentaron coeficientes de regresión con valores absolutos más altos en el modelo RMCP se utilizaron para calibrar el modelo RLM mediante un enfoque por pasos hacia atrás (p < 0,05). Se evaluaron el coeficiente de determinación de predicción (R2p) y el error estándar de predicción (ESP). El modelo RLM era adecuado para uso práctico porque requería sólo 12 longitudes de onda para predicciones confiables (R2p = 0,824 > 0,8; ESP = 11,4% < 15%). Se propone un modelo para la medición objetiva y sencilla del puntaje de marmoleado de carne de vacuno mediante tecnología de imágenes multiespectrales.

Palabras clave : imágenes hiperespectrales; regresión parcial de mínimos cuadrados; modelo predictivo; calidad de la carne; imágenes multiespectrales; regresión lineal múltiple..

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