Científicos de la UGR diseñan un método que clasifica la madurez de los pimientos con imágenes hiperespectrales
Un equipo de investigadores del Color Imaging Lab de la Universidad de Granada, con la colaboración del departamento de Química Analítica y de la cooperativa Hortofrutícola Mabe de Almería, han desarrollado un método para clasificar la madurez de pimientos utilizando imágenes hiperespectrales, una técnica no invasiva, y con aprendizaje automático. El proyecto se ha desarrollado con la variedad de pimiento California, que suele ser cuadrada y con una pulpa gruesa.
Fuente: Universidad de Granada
Un equipo de investigadores de la Universidad de Granada (UGR) ha desarrollado un método para clasificar la madurez de pimientos utilizando imágenes hiperespectrales, una técnica no invasiva, y con aprendizaje automático.
El proyecto, que se ha desarrollado con la variedad de pimiento California, que suele ser cuadrada y con una pulpa gruesa, permite conocer la firmeza de ese producto, una cualidad vinculada a su grado de madurez y que marca su aceptación en el mercado.
Para evitar que los pimientos demasiado maduros se empaqueten, un equipo de investigadores del Color Imaging Lab de la UGR, con la colaboración del departamento de Química Analítica y de la cooperativa Hortofrutícola Mabe de Almería, han desarrollado un nuevo método para medir la madurez del producto.

El proyecto se ha desarrollado con la variedad de pimiento California, que suele ser cuadrada y con una pulpa gruesa.
Lo han hecho utilizando imágenes hiperespectrales, una técnica no invasiva y que se usa para la detección, clasificación y visualización de atributos de calidad y seguridad en frutas y verduras.
Los científicos han analizado la reflectancia espectral de los pimientos en el rango visible e infrarrojo cercano para determinar la madurez de pimientos de tres cultivos distintos, identificando qué bandas espectrales son las que proporcionan mejor tasa de clasificación de la madurez de los pimientos.
El proyecto ha desarrollado un escenario realista similar a un sistema de cinta transportadora donde los pimientos se evalúan con cuatro algoritmos clasificadores para predecir su madurez.
El algoritmo utilizado para esta clasificación ha alcanzado tasas de éxito superiores al 90 % gracias a un sistema que mejora la evaluación de la vida útil de los pimientos y garantiza una mejor calidad del producto para los clientes.
Este sistema ofrece una solución eficaz y práctica para la clasificación de la madurez de los pimientos y permite a las empresas hortofrutícolas mejorar la gestión de la cosecha y reducir pérdidas debido a productos demasiado maduros.
La flexibilidad del sistema permite a las empresas ajustar el número de bandas espectrales según su presupuesto y el tipo de producto que deseen analizar.
Últimas publicaciones
Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga ha desarrollado una herramienta que aplica simultáneamente hasta 26 técnicas de inteligencia artificial para explorar interacciones genéticas. Esta plataforma permite tanto a profesionales sanitarios como a investigadores identificar estas relaciones y establecer posibles orígenes de patologías como la fibromialgia o la encefalomielitis miálgica, facilitando así su estudio y una mejor toma de decisiones clínicas.
Una investigación, liderada por el Servicio de Dermatología del Hospital Virgen Macarena y publicada en la revista ‘The Oncologist’, demuestra que esta técnica obtiene los mismos resultados oncológicos que la cirugía radical y evita complicaciones. El estudio, realizado en colaboración con tres hospitales españoles, evidencia que más del 80% de pacientes con melanoma y metástasis en ganglios linfáticos puede beneficiarse de cirugía conservadora.
Sigue leyendoLas empresas Sensactive Technology (Granada), Tecysa (Cádiz) e Innovia (Madrid) desarrollan un proyecto de I+D+i con financiación de CTA (Corporación Tecnológica de Andalucía), en colaboración con el grupo de Ingenería Electrónica de la Universidad de Sevilla y el hospital San Cecilio de Granada. En concreto, esta boya es capaz de monitorizar en tiempo real la calidad microbiológica y fisicoquímica del agua en zonas de baño, lo que permite un sistema de alerta temprana ante contaminaciones, facilita la toma de decisiones y mejora la protección medioambiental y de salud pública de los bañistas.
Sigue leyendo