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Améliorer le tri des foies gras avec l’imagerie hyperspectrale

Un prototype d’imagerie sans contact permet de prédire le taux de fonte des foies gras à la cuisson. À l’avenir, ce critère pourrait être automatiquement estimé à l’abattoir.

La spectroscopie proche infrarouge ("near infrared spectroscopy" ou NIRS) est une technique rapide et non invasive de prédiction de la composition de produits agroalimentaires, comme la teneur en lipides intramusculaires ou en protéines de la viande de porc, d’agneau, de bœuf ou de canard, poulet. Des résultats prometteurs ont aussi été obtenus pour prédire le comportement de fonte du foie gras à la cuisson. Mais la nécessité d’un contact avec le produit limitait fortement ses possibilités d’utilisation à grande échelle sur la chaîne de production d’un abattoir.

 

 
Le foie gras est "photographié sous la cloche par deux caméras hyperspectrales

 

Pour contourner l’obstacle, l’Institut du porc (Ifip) a utilisé l’imagerie hyperspectrale dans le cadre du projet Prestige financé par FranceAgrimer et mené en partenariat avec le Centre Technique de la Conservation des Produits Agricoles (CTCPA) et l’Itavi. Proche de la NIRS, cette technologie présente l’énorme avantage de ne pas nécessiter de contact avec le produit.

En revanche, elle impose une étape supplémentaire consistant à délimiter le contour de l’objet sur l’image captée, afin de cibler la zone à analyser.

Des résultats probants sur foies gras crus

 

 
Le spectre obtenu est comparé avec une base de données de référence

 

Les premiers résultats obtenus sur foies chauds ou pré réfrigérés à partir d’un prototype équipé de deux caméras hyperspectrales couplées sont très encourageants. La corrélation entre les valeurs prédites et mesurées après cuisson est de 0,8. Il serait donc possible d’identifier les foies ayant un taux de fonte prévisionnel excessif. Utilisée comme moyen de prédiction, l’imagerie hyperspectrale permettra de mieux évaluer la qualité réelle des foies gras et de mieux les orienter sur la chaîne de transformation. À l’avenir, elle pourrait constituer un nouveau critère de rémunération. Cette nouvelle technologie permettra aussi d’améliorer globalement la qualité des foies gras, en identifiant des itinéraires techniques de gavage induisant peu de fonte. Pour sa mise en œuvre industrielle, il reste encore à réaliser le développement d’un logiciel de traitement des images en temps réel et l’acquisition de mesures à plus grande échelle.

 

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