Detección temprana de magulladuras en melocotón mediante S-MSI

Las imágenes multiespectrales estructuradas (S-MSI) pueden mejorar la detección de magulladuras en melocotón con diferentes niveles de madurez   Los melocotones se magullan fácilmente durante todas las etapas del manejo poscosecha. Además, la madurez puede afectar las características y la detección de magulladuras. Esto está directamente relacionado con la calidad y la vida útil de este fruto. Por lo tanto, el objetivo principal de esta investigación fue estudiar el efecto de la madurez en la detección temprana de magulladuras poscosecha en melocotón. Para ello, se utilizó el sistema de imágenes multiespectrales estructuradas (S-MSI). Los datos de S-MSI se midieron para melocotones magullados, seguidos de mediciones microestructurales (CLSM) y bioquímicas (actividades enzimáticas relacionadas con el pardeamiento oxidativo, expresión génica y metabolismo de compuestos fenólicos). A medida que aumenta la madurez, el estrés por impacto externo podría inducir aún más la acumulación de fenoles a través de la ruta del fenilpropano y el pardeamiento oxidativo de la pulpa, lo que resulta en un daño externo más pronunciado; el valor de reflectancia espectral del melocotón magullado se hace más pequeño, y la forma de onda espectral se aplana gradualmente. Se seleccionaron tres bandas características de 781, 824, 867 nm a partir de espectros estructurados (669-955 nm) relacionados con magulladuras. Se adoptó el algoritmo de cuenca hidrográfica para la detección de magulladuras, las tasas de detección de melocotones magullados en función de tres niveles de madurez (S1–S3) fueron 91–92 %, 90,71–97,43 % y 97,14–99,86 %, respectivamente. Esta investigación demostró que el sistema S-MSI, junto con el algoritmo de cuenca hidrográfica, puede mejorar nuestra capacidad de detectar los primeros melocotones magullados de diferentes niveles de madurez. [caption id="attachment_22527" align="aligncenter" width="800"] Resumen gráfico[/caption]  

Fuente

Ye Sun, Xiaochan Wang, Leiqing Pan & Yonghong Hu (2023). Influence of maturity on bruise detection of peach by structured multispectral imaging. Current Research in Food Science, Volume 6, 100476. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2665927123000448