Detección temprana de daños mecánicos por golpe en el manejo poscosecha de la manzana Fuji a través de imágenes hiperespectrales

Los daños mecánicos por golpe son uno de los principales problemas en la poscosecha de las manzanas, la detección temprana de estos, facilita la selección y evita los problemas de calidad durante el almacenamiento. El empleo de técnicas espectrales hace posible que se puedan detectar estos daños antes de que sean visibles. El objetivo de este estudio es identificar el golpe de manera temprana, con lo cual se buscó las longitudes de onda que detecten el daño lo más pronto posible, para esto se utilizó manzanas del cultivar ‘Fuji’ y se simuló el daño a través de un golpe controlado en dos tratamientos a diferentes temperaturas (4⁰C y 20⁰C) y se analizó la respuesta fisiológica durante siete días, al mismo tiempo se tomaron imágenes espectrales en la región comprendida entre 400 a 1700 nm con dos cámaras espectrales. Se encontró que la región del infrarrojo (1051,8 nm a 1096,6 nm) permite clasificar las zonas sanas y golpeadas a través de un análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA). Se desarrollaron aplicaciones para la toma y corrección de las imágenes espectrales y se estudió la evolución del daño, la cual no es significativa para la clasificación (sana y golpeada) con lo que se puede identificar el golpe desde el primer momento en los dos tratamientos. Los resultados de los parámetros fisiológicos (firmeza, acidez, sólidos solubles totales, CO2 y etileno), se compararon con valores máximos y mínimos de reflectancia de las longitudes de onda seleccionadas, con lo que se encontró que según el tratamiento se tiene una relación directa o inversa.

• Autores: García Navarrete, Oscar Leonardo
• Fecha de publicación: 2013
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/48570
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/48570; http://bdigital.unal.edu.co/42002/
• Palabra clave: 63 Agricultura y tecnologías relacionadas / Agriculture; Imágenes hiperespectrales; PLS-DA; Visión artificial; NIR; Espectrometría; Manzana; Daño por golpe; Mechanical bruise; Post-harvest; Spectrometry; Apple damage per hit
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional