Imágenes hiperespectrales para clasificar la madurez de los pimientos
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 –una variedad 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.
