Estudio de la evolución de la calidad de granada ‘Mollar de Elche’ durante su maduración usando sistemas de visión artificial
En el presente trabajo se ha estudiado la capacidad de la visión artificial para monitorear la evolución de diferentes propiedades fisicoquímicas de la granada ‘Mollar de Elche’ durante su madurez. Para ello se han obtenido imágenes hiperespectrales y RGB de 30 frutas intactas y sus arilos durante s...
| Autores principales: | , , , , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | conferenceObject |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Escuela Politécnica Superior. Universidad de Zaragoza
2020
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.11939/6458 http://dx.doi.org/10.26754/uz.978-84-16723-79-9 |
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|---|---|
| author | Munera, Sandra Hernández, Francisca Aleixos, Nuria Cubero, Sergio Blasco, José |
| author2 | García-Ramos, F. Javier |
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| description | En el presente trabajo se ha estudiado la capacidad de la visión artificial para monitorear la evolución de diferentes propiedades fisicoquímicas de la granada ‘Mollar de Elche’ durante su madurez. Para ello se han obtenido imágenes hiperespectrales y RGB de 30 frutas intactas y sus arilos durante siete recolecciones consecutivas cada 2 semanas (210 frutos en total). En cada fruta se han medido las propiedades de peso, diámetro, sólidos solubles totales (SST), acidez, la actividad antioxidante y el contenido en fenoles totales. Posteriormente, la información espectral (450-1050 nm) y de color (L*, a* y b*) obtenida de las imágenes de las frutas intactas y arilos se ha correlacionado con las propiedades fisicoquímicas mediante el método multivariante de mínimos cuadrados parciales. En el caso de fruta intacta, ambos métodos de visión obtuvieron resultados de predicción similares en todos los parámetros excepto en la actividad antioxidante, donde la imagen hiperespectral fue más precisa. En general, los parámetros predichos por estas técnicas que mayor precisión obtuvieron (R2 = > 0,75; RPD = > 2) fueron el índice de madurez y BrimA, los parámetros de color de los arilos L* y a*, la actividad antioxidante y los fenoles totales. Sin embargo, en el caso de los arilos, la imagen hiperespectral predijo la mayoría de parámetros de manera más precisa (R2 = > 0,75; RPD = > 2) que la imagen RGB, la cual no obtuvo valores de R2 = > 0,75 y RPD = > 2 en ningún parámetro. Estos resultados indican el gran potencial de la visión artificial, especialmente la imagen hiperespectral, para evaluar las propiedades de calidad de granadas intactas y de los arilos, ofreciendo la posibilidad de determinar el procesamiento al que irán destinadas estas frutas de manera no destructiva y rápida. |
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| institution | Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA) |
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| publishDate | 2020 |
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| publisher | Escuela Politécnica Superior. Universidad de Zaragoza |
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| spelling | ReDivia64582025-04-25T14:52:20Z Estudio de la evolución de la calidad de granada ‘Mollar de Elche’ durante su maduración usando sistemas de visión artificial Munera, Sandra Hernández, Francisca Aleixos, Nuria Cubero, Sergio Blasco, José García-Ramos, F. Javier Madurez No destructivo Imagen hiperespectral RGB N01 Agricultural engineering Punica granatum En el presente trabajo se ha estudiado la capacidad de la visión artificial para monitorear la evolución de diferentes propiedades fisicoquímicas de la granada ‘Mollar de Elche’ durante su madurez. Para ello se han obtenido imágenes hiperespectrales y RGB de 30 frutas intactas y sus arilos durante siete recolecciones consecutivas cada 2 semanas (210 frutos en total). En cada fruta se han medido las propiedades de peso, diámetro, sólidos solubles totales (SST), acidez, la actividad antioxidante y el contenido en fenoles totales. Posteriormente, la información espectral (450-1050 nm) y de color (L*, a* y b*) obtenida de las imágenes de las frutas intactas y arilos se ha correlacionado con las propiedades fisicoquímicas mediante el método multivariante de mínimos cuadrados parciales. En el caso de fruta intacta, ambos métodos de visión obtuvieron resultados de predicción similares en todos los parámetros excepto en la actividad antioxidante, donde la imagen hiperespectral fue más precisa. En general, los parámetros predichos por estas técnicas que mayor precisión obtuvieron (R2 = > 0,75; RPD = > 2) fueron el índice de madurez y BrimA, los parámetros de color de los arilos L* y a*, la actividad antioxidante y los fenoles totales. Sin embargo, en el caso de los arilos, la imagen hiperespectral predijo la mayoría de parámetros de manera más precisa (R2 = > 0,75; RPD = > 2) que la imagen RGB, la cual no obtuvo valores de R2 = > 0,75 y RPD = > 2 en ningún parámetro. Estos resultados indican el gran potencial de la visión artificial, especialmente la imagen hiperespectral, para evaluar las propiedades de calidad de granadas intactas y de los arilos, ofreciendo la posibilidad de determinar el procesamiento al que irán destinadas estas frutas de manera no destructiva y rápida. 2020-05-21T16:35:36Z 2020-05-21T16:35:36Z 2019 conferenceObject Munera, S., Blasco, J., Hernandez, F., Aleixos, N., & Cubero, S. (2019). Estudio de la evolución de la calidad de granada Mollar de Elche durante su maduración usando sistemas de visión artificial en García-Ramos, F.J.; Martín-Ramos, P. (Ed.). Proceedings of the 10th Iberian Agroengineering Congress. Huesca, Spain: Universidad de Zaragoza, pp 974-983. 978-84-16723-79-9 http://hdl.handle.net/20.500.11939/6458 10.26754/c_agroing.2019.com.3419 http://dx.doi.org/10.26754/uz.978-84-16723-79-9 es X Congreso Ibérico de Agroingeniería-X Congresso Ibérico de Agroengenharia Huesca (Spain) Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ Escuela Politécnica Superior. Universidad de Zaragoza electronico |
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