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.
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 del Instituto Universitario de Investigación Marina (INMAR) de la Universidad de Cádiz ha aplicado un modelo matemático para el seguimiento de las partículas que se vierten en la desembocadura de los ríos gaditanos. Con él ha observado cómo estos contaminantes se mueven y se acumulan en el océano. Este estudio proporciona información clave para diseñar estrategias que protejan los ecosistemas marinos y garanticen un futuro más sostenible.
Un grupo de investigación de la Universidad de Cádiz ha empleado un sistema de extracción ‘verde’ para identificar la cantidad de este aminoácido esencial, necesario para producir proteínas, así como la hormona melatonina y el neurotransmisor serotonina en el organismo. Tras los ensayos, realizados con hongos comestibles del sur de Andalucía y el norte de Marruecos, los resultados evidencian su alta concentración en este tipo de alimentos y abre nuevas vías de estudio para determinar su potencial terapéutico.
Sigue leyendoUn equipo de investigación de la Universidad de Málaga ha evaluado a casi un centenar de estudiantes de entre 8 y 12 años para entender mejor los desafíos léxicos a los que se enfrentan aquellos con pérdida auditiva. Las expertas sugieren un enfoque basado en relaciones entre determinadas clases de palabras para mejorar su aprendizaje y que puedan estudiar en igualdad de condiciones que sus compañeros oyentes.