NIR asociado a SW y HSI para evaluar la madurez de la piña

Tantinantrakun et al. demuestran la capacidad del NIR para determinar madurez de la piña, de forma no destructiva

Por Beatriz Riverón, Bioquímico farmacéutica

 

Importancia de la determinación óptima de la madurez en piñas

La determinación de la madurez óptima de las frutas, incluidas las piñas es esencial en la producción de derivados procesados, ya que se encuentra entre los factores que tienen una mayor influencia en la calidad de los productos; pero esto es difícil de lograr de manera consistente mediante la clasificación visual en las fábricas comerciales. Durante la maduración y poscosecha ocurren muchos cambios químicos en las frutas, como la descomposición del almidón en azúcares, el aumento de pectina soluble y la disminución del tenor de ácidos orgánicos. El índice de madurez se calcula a partir de la relación entre los sólidos solubles totales y la acidez titulable. Esta relación es una medida entre la dulzura y la acidez, que es un parámetro importante para la aceptabilidad del sabor por parte de los consumidores. Por lo tanto, esta relación se usa comúnmente para indicar la madurez de la fruta y su calidad. Pero este método requiere mucho tiempo y es costoso debido a la pérdida de materiales y mano de obra. Además, las muestras tomadas son representativas de todo el lote. Así, un método que analice de forma no destructiva cada fruta, que sea rápido, preciso y confiable, y que pueda aplicarse para la clasificación en línea, podría beneficiar tanto la calidad de la fruta procesada como el costo del procesamiento.  

Aplicación de la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR)

Investigadores han informado que la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) utilizando un espectro electromagnético que varía de 750 a 2500 nm* se ha aplicado con éxito como un método de inspección no destructivo, para medir las características de calidad de la fruta. La información obtenida de este espectro NIR se debe a la respuesta de los enlaces químicos entre los átomos como O–H, C–H, C–O y N–H, que están sujetos a vibración y rotación. La energía absorbida en la vibración y la rotación es iniciada por las frecuencias de la radiación NIR. La vibración de estiramiento y la vibración de flexión son los dos principales patrones involucrados. Una de las ventajas de NIR es que puede penetrar más profundamente en una muestra que la radiación infrarroja media, por lo que el perfil espectral obtenido de NIR es más apropiado para la evaluación de la calidad de la fruta.  

Ventajas de la combinación de tecnologías NIR-HSI y SW-NIR

Una imagen hiperespectral (HSI) es una imagen que tiene varias bandas espectrales de información a través de todo el espectro electromagnético siendo capaz de  almacenar datos de la imagen invisibles al ojo humano. La tecnología hiperespectral tiene su origen en el campo de la teledetección y da lugar a lo que se conoce como espectrometría de imagen. Se ha desarrollado como una técnica no destructiva para analizar imágenes mediante la medición de espectros e información espacial de productos agrícolas y alimentarios. La tecnología combinada de NIR con HSI se ha utilizado para el monitoreo en tiempo real para el análisis y evaluación de la calidad y seguridad de los alimentos a nivel comercial. El HSI en el rango NIR se ha aplicado en varias evaluaciones de calidad de varias frutas, incluida la madurez de las limas, de kiwis, de tomates, de uvas, de naranjas, de polisacáridos de pectina en moras, defectos en frutos de níspero y pelargonidina-3-glucósido (un pigmento rojizo del grupo de las antocianinas) en fresas. Científicos estudiaron dos técnicas no destructivas para predecir el índice de madurez de la piña intacta. Estas fueron la espectroscopia de infrarrojo cercano de longitud de onda corta, Short Wave, de transmitancia (SW-NIRS) en el rango de longitud de onda de 665-955 nm y la imagen hiperespectral de infrarrojo cercano de reflectancia (NIR-HSI) en el rango de longitud de onda de 935-1720 nm para predecir el índice de madurez de cada fruto intacto. Los resultados mostraron que ambas técnicas dieron un desempeño confiable en la predicción del índice de madurez de frutos individuales y se concluyó que tanto SW-NIRS como NIR-HSI tienen el potencial de uso en el análisis no destructivo de la madurez de la fruta de piña intacta en las fábricas de procesamiento de frutas.  

Fuentes

Tantinantrakun, A.; Sukwanit, S.; Thompson, A. K.; Teerachaichayut, S. (2023). Nondestructive evaluation of SW-NIRS and NIR-HSI for predicting the maturity index of intact pineapples. Postharvest Biology and Technology,195:112141 https://www.telematica.com.pe/imagenes-hiperespectrales-ver-para-creer/ Acceso el 19/01/2023. Imagen https://boomi.com.br/11-beneficios-do-abacaxi-para-a-saude/ Acceso el 19/01/2023.