{"id":31072,"date":"2025-03-04T08:49:35","date_gmt":"2025-03-04T14:49:35","guid":{"rendered":"https:\/\/dellait.com\/?p=31072"},"modified":"2025-03-20T09:07:37","modified_gmt":"2025-03-20T14:07:37","slug":"el-uso-de-las-camaras-3d-para-evaluar-la-composicion-de-la-canal-y-del-animal-vivo-del-vacuno-de-carne","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dellait.com\/es\/el-uso-de-las-camaras-3d-para-evaluar-la-composicion-de-la-canal-y-del-animal-vivo-del-vacuno-de-carne\/","title":{"rendered":"El uso de las c\u00e1maras 3D para evaluar la composici\u00f3n de la canal y del animal vivo en el sector de vacuno de carne | Dellait"},"content":{"rendered":"\t\t
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\u00c1lvaro Garc\u00eda<\/strong><\/p>

El af\u00e1n por conseguir una carne nutritiva y de alta calidad ha llevado a los productores de carne a buscar m\u00e9todos de evaluaci\u00f3n<\/b> m\u00e1s r\u00e1pidos, precisos y rentables. Ahora los consumidores le dan prioridad a las caracter\u00edsticas sensoriales y al valor nutricional, lo que hace que la evaluaci\u00f3n de la canal sea crucial, m\u00e1s all\u00e1 del simple precio. Sin embargo, aunque los m\u00e9todos de clasificaci\u00f3n tradicionales son eficaces, requieren mucho tiempo y son costosos e invasivos, lo que ha hecho que se busquen tecnolog\u00edas precisas y no destructivas. Los \u00faltimos avances en portabilidad, precisi\u00f3n y aprendizaje autom\u00e1tico han impulsado la investigaci\u00f3n en este campo. Los sistemas de clasificaci\u00f3n de la canal<\/b>\u00a0son fundamentales para conocer los productos ganaderos y las tendencias del mercado, pero el hecho de que dependan de una clasificaci\u00f3n manual supone un reto a la hora de ofrecer predicciones precisas sobre el rendimiento de la carne y, al mismo tiempo, mantener la higiene y la velocidad de producci\u00f3n. Esto ha impulsado el desarrollo de tecnolog\u00edas no invasivas que, en tiempo real y mediante sensores, permiten predecir la composici\u00f3n de la canal y la calidad de la carne, lo que permite saber con exactitud los atributos detallados del producto.<\/p>

Las tecnolog\u00edas empleadas para predecir la composici\u00f3n de la canal<\/strong><\/h4>
  • Tomograf\u00eda computarizada (TC)<\/strong>: esta t\u00e9cnica permite medir con precisi\u00f3n el contenido magro, graso y \u00f3seo de la canal de vacuno diferenciando los tejidos en tres dimensiones, lo que ofrece la posibilidad de realizar predicciones precisas sobre la composici\u00f3n corporal.<\/li>
  • Absorciometr\u00eda con rayos X de doble energ\u00eda (DXA)<\/strong>: al ofrecer una buena relaci\u00f3n calidad-precio y una menor exposici\u00f3n a la radiaci\u00f3n, la DXA predice eficazmente la composici\u00f3n de la canal, ayudando as\u00ed a establecer una nutrici\u00f3n precisa y un an\u00e1lisis detallado de los tejidos.<\/li>
  • Ultrasonido (US)<\/strong>: aunque llevar a cabo la valoraci\u00f3n del ganado plantea algunos retos, el ultrasonido explora la estimaci\u00f3n de corte primario y mejora la calidad de la carne mediante tratamientos de alta intensidad, proporcionando valoraciones no invasivas en tiempo real.<\/li>
  • Sistemas de visi\u00f3n artificial (SVA) y tecnolog\u00eda de visi\u00f3n 3D<\/strong>: emplean algoritmos y\u00a0machine learning<\/em>\u00a0(aprendizaje autom\u00e1tico) para evaluar con precisi\u00f3n la calidad de la carne, la distribuci\u00f3n de la grasa y su composici\u00f3n. Los sistemas de escaneo y las c\u00e1maras l\u00e1ser miden de forma no invasiva las dimensiones del ganado para controlar su crecimiento y evaluar su salud, lo que es esencial para estimar la composici\u00f3n de la canal y predecir las caracter\u00edsticas de calidad de la carne, como la terneza y el marmoleo.<\/li><\/ul>

    Estas tecnolog\u00edas emergentes tienen un gran potencial en la industria c\u00e1rnica, ya que garantizan productos de mayor calidad y optimizan los m\u00e9todos de procesamiento. Para los ganaderos, resulta esencial predecir la composici\u00f3n de la canal en animales vivos, ya que esto les permite determinar si est\u00e1n listos para el mercado y ajustar sus estrategias de alimentaci\u00f3n. Aunque t\u00e9cnicas como la tomograf\u00eda computarizada y la absorciometr\u00eda de rayos X de doble energ\u00eda (DXA) suelen aplicarse post mortem, las tecnolog\u00edas de ultrasonido y visi\u00f3n 3D ofrecen evaluaciones en tiempo real y no invasivas, lo que las hace m\u00e1s adecuadas para animales vivos.<\/p>

    Tanto los sistemas de ultrasonido como los de visi\u00f3n 3D ofrecen ventajas \u00fanicas al aplicarse en animales vivos. El ultrasonido se destaca por su naturaleza no invasiva<\/b>, que permite realizar diagn\u00f3sticos en tiempo real sin causar da\u00f1o a los animales. Su portabilidad facilita su uso en el terreno y su manejo para evaluar diferentes partes del cuerpo. Adem\u00e1s, proporciona datos inmediatos, lo que permite tomar decisiones r\u00e1pidas sobre las estrategias de alimentaci\u00f3n y la preparaci\u00f3n para el mercado.<\/p>

    Por su parte, los sistemas de visi\u00f3n 3D ofrecen una evaluaci\u00f3n m\u00e1s completa<\/b>. Los datos tridimensionales que generan permiten estimar con precisi\u00f3n la composici\u00f3n de la canal, el rendimiento c\u00e1rnico y diversos par\u00e1metros de calidad. Estos sistemas pueden predecir con exactitud caracter\u00edsticas clave de la carne, como la terneza, el marmoleo y la consistencia del color, garantizando as\u00ed la producci\u00f3n de productos c\u00e1rnicos de alta calidad. La integraci\u00f3n de c\u00e1maras l\u00e1ser y sistemas de escaneo 3D permite medir, de forma no invasiva, las dimensiones corporales del ganado, lo que contribuye a monitorear su crecimiento y evaluar su estado de salud.<\/p>

    Las tecnolog\u00edas utilizadas para predecir la composici\u00f3n de los animales vivos<\/strong><\/h4>

    El desarrollo de tecnolog\u00edas capaces de predecir las caracter\u00edsticas de la canal en animales vivos antes de la faena podr\u00eda revolucionar la toma de decisiones de los ganaderos en cuanto a la agrupaci\u00f3n y gesti\u00f3n de los animales, permiti\u00e9ndoles obtener precios m\u00e1s altos en el mercado. Si bien el ultrasonido puede registrar estas caracter\u00edsticas en animales vivos, su uso requiere inmovilizar a los animales y contar con personal y equipos especializados, lo que genera estr\u00e9s en los animales y aumenta tanto el trabajo como los costos. Para superar estas limitaciones, los investigadores han propuesto m\u00e9todos basados en visi\u00f3n artificial <\/strong>para evaluar la composici\u00f3n corporal y el peso mediante im\u00e1genes en 3D en el sector de la carne de vacuno. Estas alternativas son m\u00e1s seguras, razonablemente precisas y menos estresantes para los animales. Aunque estas t\u00e9cnicas se centran principalmente en la estimaci\u00f3n del peso, el grosor de la grasa dorsal, el porcentaje de grasa corporal y la profundidad muscular, su capacidad para predecir rasgos espec\u00edficos, como el \u00e1rea o la circularidad del entrecot en animales vivos, sigue siendo limitada.<\/p>

    En muchos de estos estudios se utilizan t\u00e9cnicas de visi\u00f3n artificial para realizar mediciones biom\u00e9tricas del cuerpo<\/strong>, como el volumen, el \u00e1rea, la longitud y la anchura, con el objetivo de predecir resultados deseados, como el peso o la composici\u00f3n corporal. Sin embargo, algunos estudios han identificado deficiencias en la precisi\u00f3n al predecir la profundidad muscular, el grosor de la grasa dorsal y el porcentaje de grasa corporal mediante estos m\u00e9todos. Recientemente, se han publicado investigaciones que exploran el uso de t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN)<\/strong>, para predecir el peso corporal con una precisi\u00f3n aceptable. No obstante, estas t\u00e9cnicas a\u00fan presentan limitaciones en la estimaci\u00f3n de la profundidad muscular y el grosor de la grasa dorsal. Las CNN est\u00e1n dise\u00f1adas espec\u00edficamente para analizar datos visuales, ya que procesan im\u00e1genes, lo que las convierte en herramientas ideales para abordar tareas como el an\u00e1lisis de im\u00e1genes tridimensionales de la superficie corporal del ganado. Estas redes, compuestas por capas convolucionales, de agrupamiento y completamente conectadas, destacan en la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas de las im\u00e1genes, lo que resulta fundamental para estimar rasgos de la canal, como el \u00e1rea y la circularidad del entrecot. La circularidad es una medida geom\u00e9trica que describe la forma del entrecot y cuantifica en qu\u00e9 medida esta parte del cuerpo se asemeja a un c\u00edrculo perfecto.<\/p>

    Estudios realizados con animales vivos<\/strong><\/h4>

    Un estudio reciente realizado por Caffarini et al. (2022) analiza los \u00faltimos avances en la predicci\u00f3n de las caracter\u00edsticas de la canal en animales vivos, con un enfoque espec\u00edfico en la estimaci\u00f3n del \u00e1rea y la circularidad del entrecot. Esta investigaci\u00f3n emple\u00f3 un marco de aprendizaje profundo basado en im\u00e1genes 3D de la superficie corporal. La metodolog\u00eda inclu\u00eda dos redes neuronales: una red de an\u00e1lisis de escena en pir\u00e1mide anidada (nPSPNet)<\/strong> para la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas mediante la segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes, y una red neuronal convolucional (CNN) para predecir el \u00e1rea y la circularidad del entrecot a partir de las caracter\u00edsticas extra\u00eddas por la nPSPNet. La segmentaci\u00f3n realizada por la nPSPNet consiste en dividir la imagen en distintas secciones para identificar y clasificar los diferentes componentes, permitiendo as\u00ed extraer caracter\u00edsticas clave para predecir con precisi\u00f3n rasgos como el \u00e1rea y la circularidad del entrecot. El estudio evalu\u00f3 diversas arquitecturas de redes neuronales con el objetivo de medir su rendimiento, eficiencia espacial, interpretabilidad y tiempos de entrenamiento, para identificar el modelo m\u00e1s eficaz en la estimaci\u00f3n del \u00e1rea y la circularidad del entrecot. En lugar de utilizar im\u00e1genes RGB o en escala de grises, se opt\u00f3 por im\u00e1genes de profundidad, ya que estas permiten calcular la distancia de cada p\u00edxel a la c\u00e1mara, proporcionando informaci\u00f3n m\u00e1s detallada sobre el tama\u00f1o y la forma del animal.<\/p>

    Este estudio demostr\u00f3 el potencial del aprendizaje profundo<\/b> para automatizar la medici\u00f3n del \u00e1rea y la circularidad del entrecot a partir de im\u00e1genes 3D del ganado, proporcionando t\u00e9cnicas de evaluaci\u00f3n eficientes y escalables. Este sistema contribuye a la categorizaci\u00f3n de los cruces de vacuno seg\u00fan los rasgos deseados del entrecot y facilita el monitoreo de estas caracter\u00edsticas en distintas razas de ganado, lo que podr\u00eda optimizar tanto el rendimiento animal como la calidad de la canal en etapas tempranas. Usar \u00fanicamente el peso corporal como criterio de clasificaci\u00f3n no garantiza la consistencia en los rasgos de la canal, debido a las diferencias en la estructura corporal. Por ello, es necesario considerar caracter\u00edsticas adicionales para desarrollar estrategias de clasificaci\u00f3n m\u00e1s efectivas, que favorezcan la eficiencia alimentaria, la calidad de la canal y la selecci\u00f3n reproductiva.<\/p>

    Miller et al. (2019) utilizaron im\u00e1genes 3D y algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, en particular redes neuronales artificiales, para predecir el peso vivo (PV) y las caracter\u00edsticas de la canal <\/strong>en novillos y novillas vivos. Con un sistema automatizado de c\u00e1maras, se captaron de forma pasiva im\u00e1genes tridimensionales y datos de PV de estos animales antes del sacrificio, ya sea en la granja o al ingresar al matadero. Los algoritmos extrajeron autom\u00e1ticamente sesenta variables predictivas potenciales de estas im\u00e1genes 3D, que inclu\u00edan medidas como longitudes, alturas, anchos, \u00e1reas, vol\u00famenes y proporciones. Con estas variables, se crearon modelos de predicci\u00f3n para el peso vivo y las caracter\u00edsticas de la canal. El matadero proporcion\u00f3 los pesos de las canales en fr\u00edo y determin\u00f3 el rendimiento de la carne vendible, la grasa y los grados de conformaci\u00f3n tras el sacrificio. El rendimiento de los modelos se evalu\u00f3 mediante el coeficiente de determinaci\u00f3n (R\u00b2), que indica la proporci\u00f3n de variabilidad de los datos explicada por las variables predictoras. El coeficiente R\u00b2 para el peso vivo fue de 0,7; para el peso de la canal en fr\u00edo, de 0,88; y para el rendimiento de carne vendible, de 0,72. Adem\u00e1s, los modelos alcanzaron un 54% y un 55% de precisi\u00f3n (R\u00b2) en la predicci\u00f3n de los grados de engrasamiento y conformaci\u00f3n, respectivamente. Este estudio demuestra el potencial de las im\u00e1genes 3D combinadas con el aprendizaje autom\u00e1tico para predecir el peso vivo, el rendimiento de la carne vendible y las caracter\u00edsticas tradicionales de la canal en animales vivos. Con un sistema de este tipo, se podr\u00eda mejorar notablemente la eficiencia en la producci\u00f3n de carne de vacuno mediante el seguimiento autom\u00e1tico del ganado sacrificado en la granja y la optimizaci\u00f3n del calendario de comercializaci\u00f3n de los productos.<\/p>

    Aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica: las c\u00e1maras 3D<\/strong><\/h4>

    En la ganader\u00eda, el uso de c\u00e1maras 3D va m\u00e1s all\u00e1 del an\u00e1lisis de las caracter\u00edsticas de la canal, ya que ofrece un enfoque integral para mejorar el bienestar y la productividad de los animales. Estas c\u00e1maras proporcionan m\u00faltiples ventajas, especialmente en la estimaci\u00f3n del peso, la evaluaci\u00f3n de la condici\u00f3n corporal y la detecci\u00f3n de cojeras. Gracias a su capacidad para obtener im\u00e1genes corporales detalladas en 3D, es posible estimar el peso con precisi\u00f3n mediante el an\u00e1lisis de los cambios en el volumen a lo largo del tiempo, lo que proporciona informaci\u00f3n clave para optimizar las t\u00e9cnicas de alimentaci\u00f3n y la gesti\u00f3n de la salud. Adem\u00e1s, este sistema permite evaluar la puntuaci\u00f3n de la condici\u00f3n corporal, un indicador fundamental para conocer el estado general de salud y nutrici\u00f3n de un animal, lo que contribuye a dise\u00f1ar planes de alimentaci\u00f3n m\u00e1s espec\u00edficos y eficaces. Tambi\u00e9n permite identificar precozmente una cojera, ya que detecta irregularidades y asimetr\u00edas en la pisada, lo que facilita una intervenci\u00f3n temprana para aliviar las molestias y evitar complicaciones posteriores. Gracias a esta completa recopilaci\u00f3n de datos, no solo se mejora el cuidado individual de los animales, sino que tambi\u00e9n se optimiza la salud y la productividad general del reba\u00f1o, lo que demuestra la gran utilidad de las c\u00e1maras 3D en las pr\u00e1cticas de gesti\u00f3n ganadera.<\/p>

    En conclusi\u00f3n, el excelente rendimiento del marco de aprendizaje profundo para predecir el \u00e1rea y la circularidad del entrecot a partir de im\u00e1genes 3D de la superficie corporal supera al de los m\u00e9todos de regresi\u00f3n tradicionales basados en mediciones biom\u00e9tricas. Esto tambi\u00e9n permite automatizar las estimaciones de otros par\u00e1metros clave, como el rendimiento de la canal y el grosor de la grasa dorsal. Gracias a estos avances, se abren nuevas posibilidades para el fenotipado extensivo en cruces de vacuno de carne y diversas razas bovinas, lo que proporciona una herramienta sumamente valiosa para optimizar la gesti\u00f3n del ganado en entornos comerciales.<\/p>

    \u00a9 2025 Dellait Knowledge Center. All Rights Reserved.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":679,"featured_media":30081,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","footnotes":""},"categories":[820],"tags":[],"class_list":["post-31072","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articulos-vacuno-de-carne"],"acf":[],"yoast_head":"\nC\u00e1maras 3D para evaluar la composici\u00f3n de la canal y del animal vivo | Dellait<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Los sistemas de clasificaci\u00f3n de la canal garantizan la precisi\u00f3n, la higiene y la velocidad en la producci\u00f3n ganadera.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, 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