EVOLUCIÓN DE LA TEXTURA DEL CAQUI ALMACENADO EN FRÍO A DOS TEMPERATURAS MEDIANTE IMAGEN HIPERESPECTRAL

Autores/as

  • Salvador Castillo Girones Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias
  • Marina Lopez Chulia
  • Setgio Cubero
  • Sandra Munera
  • Alejandro Rodriguez
  • Juan Gómez Sanchís
  • Nuria Aleixos
  • Jose Blasco

DOI:

https://doi.org/10.21134/5gx3ew74

Resumen

Las alteraciones en la textura del caqui durante el almacenamiento pueden influir en la aceptación del consumidor. Por ello, este estudio utilizó imagen hiperespectral para predecir la firmeza de la pulpa y examinar los cambios espectrales de forma no destructiva. 1,750 caquis variedad ‘Rojo Brillante’ de almacenaron a 1 °C y 5 °C durante tres meses. Se adquirieron imágenes (420-1010 nm) de 250 frutas bajo cada condición en la cosecha y cada mes. Posteriormente, se midió con un texturómetro la curva de carga para romper la pulpa. Con ellas, las frutas se clasificaron en tres grupos (Duro, medio y blando) mediante K-Nearest Neighbours. Posteriormente, se extrajo el espectro medio de cada caqui y las muestras se dividieron aleatoriamente en conjunto de entrenamiento (70%) y prueba (30%). Se entrenaron tres modelos predictivos: Análisis Discriminante de Cuadrados Parciales (PLS-DA), Máquina de Vector Soporte (SVM) y XGBoost, que predijeron con precisión superior al 98%. Además, se observaron diferencias notables en los espectros, especialmente en la región del agua (970 nm) debido a la degradación celular, picos de clorofila (680 nm) y carotenoides (475 nm. Por lo tanto, la mejor temperatura para el almacenamiento de caquis fue de 1 °C.

Referencias

Lorente, D., Aleixos, N., Gómez-Sanchis, J., Cubero, S., García-Navarrete, O. L., & Blasco, J. (2012). Recent Advances and Applications of Hyperspectral Imaging for Fruit and Vegetable Quality Assessment. Food and Bioprocess Technology, 5(4), 1121–1142. https://doi.org/10.1007/s11947-011-0725-1.

Munera, S., Rodríguez-Ortega, A., Aleixos, N., Cubero, S., Gómez-Sanchis, J., & Blasco, J. (2021). Detection of Invisible Damages in ‘Rojo Brillante’ Persimmon Fruit at Different Stages Using Hyperspectral Imaging and Chemometrics. Foods, 10(9). https://doi.org/10.3390/foods10092170.

Madhulatha, T. S. (2012). An Overview on Clustering Methods. IOSR Journal of Engineering, 02(04), 719–725. https://doi.org/10.9790/3021-0204719725

Büning-Pfaue, H. (2003). Analysis of water in food by near infrared spectroscopy. Food Chemistry, 82(1), 107–115. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0308-8146(02)00583-6

Wellburn, A. R. (1994). The Spectral Determination of Chlorophylls a and b, as well as Total Carotenoids, Using Various Solvents with Spectrophotometers of Different Resolution. Journal of Plant Physiology, 144(3), 307–313. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0176-1617(11)81192-2

Descargas

Publicado

2024-10-22