Detección automática de podredumbres en cítricos mediante análisis de imágenes backscattering
La detección temprana y automática de infecciones por hongos en poscosecha de cítricos es un problema de especial interés comercial todavía sin resolver, ya que provocan graves pérdidas económicas para la industria. Actualmente, esta detección se realiza en los almacenes de confección por personal e...
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Interempresas Media
2021
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| author | Lorente, Delia Cubero, Sergio Blasco, José Zude, Manuela Regen, C. Palou, Lluís Gómez-Sanchís, Juan |
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| description | La detección temprana y automática de infecciones por hongos en poscosecha de cítricos es un problema de especial interés comercial todavía sin resolver, ya que provocan graves pérdidas económicas para la industria. Actualmente, esta detección se realiza en los almacenes de confección por personal entrenado iluminando la fruta con peligrosa luz ultravioleta. El Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias, a través del Centro de Agroingeniería, lleva tiempo estudiando métodos alternativos de detección temprana de la fruta afectada por podredumbre que eviten el riesgo de una manipulación bajo este peligroso tipo de luz. En este trabajo se ha estudiado el potencial de la técnica de imagen basada en backscattering con la finalidad de detectar podredumbres incipientes en frutos cítricos tras inocularlos con el hongo Penicillium digitatum. Las imágenes backscattering se tomaron de naranjas cv. 'Navelate' usando cinco diodos láser que emiten en longitudes de onda distintas en el visible y el infrarrojo cercano. Estas imágenes se utilizaron para estudiar el reflejo de estos láseres en fruta sana y en fruta dañada mediante algoritmos de análisis de imágenes y clasificar la fruta en dos clases distintas (sana y podrida) mediante un clasificador de tipo supervisado basado en análisis discriminante lineal (LDA), llegando a alcanzar un éxito del 96,1%. |
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