Tomografía computarizada de rayos X para evaluar la calidad interna de la castaña

Jiahua Wang et al. demuestran que la tomografía computerizada de rayos X en castaña permite detectar sus defectos internos   Después de cosechar en la madurez hortícola, se utilizó tomografía computarizada de rayos X para la determinación no destructiva de los defectos internos que ocurren en las castañas durante el almacenamiento. Se estableció una secuencia de procesamiento de imágenes para identificar con precisión varios tipos de castañas defectuosas. Las castañas severamente defectuosas, con una pérdida completa de la calidad comestible, fueron identificadas con precisión por su valor de escala de grises a partir de análisis de volumen y porosidad. Las castañas calcificadas ligeramente defectuosas se clasificaron mediante análisis de valor de escala de grises de vóxel local. Los defectos menores aislados en las castañas (defectos solo en el grano) se distinguieron mediante análisis morfológico. También se utilizó un modelo de red de poros internos para identificar eficazmente las castañas defectuosas conectadas (defectos conectados a la piel interna); el tipo de defecto se distingue por la morfología de distribución espacial. En general, la tomografía computarizada de rayos X proporcionó una nueva perspectiva para la caracterización no destructiva de la estructura de la imagen tridimensional de las castañas y demostró ser una herramienta importante para la detección y clasificación de sus lesiones por almacenamiento.   Fuente Jiahua Wang, Zelin Lu, Xiaofeng Xiao, Mengting Xu, Yuqing Lin, Huang Dai, Xiaodan Liu, Fuwei Pi & Donghai Han (2023). Non-destructive determination of internal defects in chestnut (Castanea mollissima) during postharvest storage using X-ray computed tomography. Postharvest Biology and Technology, Volume 196: 112185. https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2022.112185