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Diferenciación automática de cultivares de nectarina mediante métodos de inspección no destructivos

En la actualidad, coexisten en el mercado nuevos cultivares de nectarina con apariencia externa similar pero con diferentes propiedades fisicoquímicas, que se pueden mezclar debido a la coincidencia del periodo de recolección y causar confusión y rechazo entre los consumidores, afectando a las ventas y los precios de esta fruta. La inspección del producto en  la poscosecha es esencial para garantizar una buena calidad del producto y, además, permite evitar fraudes.

Este trabajo propone el empleo de equipos capaces de capturar imágenes hiperespectrales en el rango visible e infrarrojo cercano para desarrollar un método no destructivo que permite diferenciar dos cultivares de nectarinas, (‘Diamond Ray' y ‘Big Top') con un aspecto externo e interno muy similar pero diferente sabor (ácido para ‘Diamond Ray' y dulce para  ‘Big Top'). Las imágenes que se obtienen están formadas por el espectro de reflexión de cada uno de los puntos (píxeles) de la nectarina en el rango estudiado (450-1040 nm). Esta información se utiliza para crear un modelo de predicción basado en análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA). Una vez creado este modelo, a partir del espectro promedio de una imagen se puede determinar la variedad de la nectarina. Con este sistema se pudieron distinguir las frutas de ambas variedades con un 94% de éxito, mientras que un panel compuesto por expertos solamente pudo distinguir las dos variedades con un 56% de éxito.

Los estudios se han realizado dentro del proyecto de investigación Sistemas no destructivos para la determinación automática de la calidad interna de frutas en línea utilizando métodos ópticos e información espectral, cofinanciado por INIA (RTA2015-00078-00-00), y enmarcado en la línea prioritaria del IVIA 21.2 - Tecnología para la inspección automática de la calidad de las fruta.

Los resultados se han publicado en la revista científica Food Control, una de las más prestigiosas y con mayor impacto del área de conocimiento de poscosecha y van encaminados a la obtención de métodos nos destructivos para asegurar la calidad  interna o no visible de las frutas.

Pueden consultar el artículo en nuestro repositorio institucional, a través de este enlace.