Análise de indicadores de produção e de qualidade da carcaça para determinação de um ponto ótimo de abate de bovinos da raça Aberdeen Angus
Data
2021-04-30
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Resumo
A classificação de carcaças pelo sistema SEUROP é uma ferramenta importante para o produtor e para todo o setor da carne bovina. No entanto, recentemente esta classificação tem sido posta em causa pois, é uma classificação simplista, pouco rigorosa e não adiciona qualquer tipo de informação sobre a qualidade da carne. Para a resolução deste problema, recentemente têm sido aplicadas novas técnicas para se conseguir uma classificação mais completa e homogénea quer das carcaças quer da qualidade da carne. Por sua vez a classificação de carcaças pode ter influência na exploração relativamente à definição do ponto ideal de abate. Na verdade, caso exista uma valorização diferenciada da carcaça com base na classificação SEUROP, uma boa capacidade de previsão da qualidade das carcaças é um elemento-chave para melhorar o rendimento da exploração. Alguns trabalhos desenvolvidos neste sentido demonstram que a implementação de um sistema capaz de medir e prever a classificação de carcaça in vivo pode aumentar o rendimento entre 4 a 27€/por cabeça no abate. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi verificar as relações existentes entre a classificação SEUROP e as medidas de gordura, de músculo e a percentagem de gordura intramuscular obtida por análise de imagem computacional (do inglês computer vision system - CVS), de forma a implementar este sistema numa exploração. Para alcançar este objetivo foram realizadas medidas da percentagem de gordura intramuscular, espessura de gordura subcutânea e área do olho do lombo. Estas medidas foram obtidas pelo sistema CVS através da análise de imagens capturadas entre a 4ª e a 5ª vértebra torácica. Estas medidas foram então correlacionadas com os dados produtivos dos animais (idade, peso, rendimento de carcaça, índice de conversão, classificação de carcaça) e também entre as medidas das imagens e os resultados da classificação de carcaças feita através do sistema SEUROP. Neste trabalho foram avaliados 125 novilhos cruzados da raça Aberdeen Angus. Posteriormente, foi também realizada uma análise para a definição do ponto ideal de abate e ainda uma extrapolação das medidas obtidas através do sistema CVS para os padrões que seriam empregues in vivo através da ultrassonografia em tempo real (UTR). Através dos resultados obtidos neste trabalho, conclui-se que ao contrário do que seria de esperar a classificação de carcaças, quanto ao nível de gordura, está pouco relacionada com o perfil de gordura externo e interno das carcaças, o que coloca em causa a aplicabilidade do sistema SEUROP na exploração como uma ferramenta para aumentar o rendimento da exploração . Obtendo-se assim como os resultados ideais para o abate dos animais avaliados de 3,5% e 5,1% para a percentagem de gordura intramuscular (PGI), 4,8mm e 9,3mm de espessura de gordura subcutânea (EGS), 267 dias de engorda e com um peso final de 618 kg de peso vivo no caso dos machos. Nas fêmeas entre os 3,0% e 4,7% de PGI, 4,7mm e 10,2mm de EGS, 211 dias de engorda e com um peso final de 450 kg de peso vivo.
The cattle carcass classification by the SEUROP system is an important tool for the producer and the entire beef sector. However, recently this classification has been questioned, as it is a simplistic classification, not very rigorous and does not add any information about the sensory quality of the meat. Recently, new techniques have been applied to overcome this problem to achieve a more complete and homogeneous classification of carcasses and meat quality. In turn, the classification of carcasses may influence the definition of the ideal slaughter point. If there is a differentiated carcass valuation based on the SEUROP classification, right carcass quality prediction is key to improving farm performance. In this sense, this work's objective was to verify the existing relationships between the SEUROP classification and measures of fat, muscle and the percentage of intramuscular fat obtained by computational image analysis (CVS). To achieve this goal, measurements of intramuscular fat percentage, subcutaneous fat thickness and loin eye area were performed. A CVS system obtained these measurements by analysing images captured between the 4th and 5th thoracic vertebrae. These measures were then correlated with the animals' productive data (age, weight, carcass yield, conversion index, carcass classification). In this work, 125 crossbred steers of the Aberdeen Angus breed were evaluated. Subsequently, an analysis was carried out to define the ideal slaughter point and an extrapolation of the measurements obtained through the CVS system to the standards that would potentially be used in vivo through real-time ultrasound (RTU). The results obtained in this work verified that there is a strong correlation between the CVS system and the fat measurements. It is also concluded that the classification of carcasses is little related to the fat profile of the carcasses, which calls into question the applicability of the SEUROP system on the farm and the ideal parameters were defined through the fat measurements and the calculated economic results—to the optimal point of slaughter, taking into account its economic result and its sensory quality.
The cattle carcass classification by the SEUROP system is an important tool for the producer and the entire beef sector. However, recently this classification has been questioned, as it is a simplistic classification, not very rigorous and does not add any information about the sensory quality of the meat. Recently, new techniques have been applied to overcome this problem to achieve a more complete and homogeneous classification of carcasses and meat quality. In turn, the classification of carcasses may influence the definition of the ideal slaughter point. If there is a differentiated carcass valuation based on the SEUROP classification, right carcass quality prediction is key to improving farm performance. In this sense, this work's objective was to verify the existing relationships between the SEUROP classification and measures of fat, muscle and the percentage of intramuscular fat obtained by computational image analysis (CVS). To achieve this goal, measurements of intramuscular fat percentage, subcutaneous fat thickness and loin eye area were performed. A CVS system obtained these measurements by analysing images captured between the 4th and 5th thoracic vertebrae. These measures were then correlated with the animals' productive data (age, weight, carcass yield, conversion index, carcass classification). In this work, 125 crossbred steers of the Aberdeen Angus breed were evaluated. Subsequently, an analysis was carried out to define the ideal slaughter point and an extrapolation of the measurements obtained through the CVS system to the standards that would potentially be used in vivo through real-time ultrasound (RTU). The results obtained in this work verified that there is a strong correlation between the CVS system and the fat measurements. It is also concluded that the classification of carcasses is little related to the fat profile of the carcasses, which calls into question the applicability of the SEUROP system on the farm and the ideal parameters were defined through the fat measurements and the calculated economic results—to the optimal point of slaughter, taking into account its economic result and its sensory quality.
Descrição
Dissertação de Mestrado em Engenharia Zootécnica