Diferentes aplicaciones de la imagen hiperespectral para garantizar la calidad de nectarina
En este trabajo se ha estudiado la aplicación de la imagen hiperespectral en reflectancia y transmitancia para garantizar la calidad de manera no destructiva de tres variedades de nectarina: “Big Top, ‘Diamond Ray’ y ‘Magique’. En primer lugar se evaluó la calidad de nectarinas ‘Big Top’ y ‘Magique’...
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Escuela Politécnica Superior. Universidad de Zaragoza
2020
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.11939/6457 http://dx.doi.org/10.26754/uz.978-84-16723-79-9 |
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| author | Munera, Sandra Aleixos, Nuria Amigo, José M. Cubero, Sergio Talens, Pau Blasco, José |
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| description | En este trabajo se ha estudiado la aplicación de la imagen hiperespectral en reflectancia y transmitancia para garantizar la calidad de manera no destructiva de tres variedades de nectarina: “Big Top, ‘Diamond Ray’ y ‘Magique’. En primer lugar se evaluó la calidad de nectarinas ‘Big Top’ y ‘Magique’ durante su madurez poscosecha usando reflectancia y transmitancia. El índice de calidad interna (IQI) se utilizó para relacionar las propiedades fisicoquímicas como firmeza, color de la pulpa y sólidos solubles totales. Para ambos modos se obtuvieron resultados óptimos: en reflectancia se obtuvieron valores de R2 de 0,90 y 0,88 para la predicción de IQI de ‘Big Top’ y ‘Magique’ utilizando 8 y 7 longitudes de onda, y en transmitancia se obtuvieron valores de R2 de 0,88 y 0,86 utilizando 13 y 9 longitudes de onda. Debido a la susceptibilidad de ‘Big Top’ de presentar huesos abiertos, se estudió la aplicación de imágenes en transmitancia para su detección. Como resultado, el 100 % de las frutas que presentaban hueso abierto y el 91% con hueso normal fueron clasificadas correctamente. Por último, se aplicó esta técnica en reflectancia para discriminar las variedades estudiadas. Como resultado se clasificaron correctamente el 98 % y 95 % de las frutas de cada variedad usando 14 longitudes de onda, mientras que un panel visual compuesto por expertos solamente pudo distinguirlas con una tasa de éxito cercana al 50 %. Todos estos resultados confirman el gran potencial de la imagen hiperespectral para la evaluación de la calidad de nectarinas en líneas de manipulación haciendo posible la oferta de productos más adecuados para el consumidor. |
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| institution | Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA) |
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