Clasificación de papa de acuerdo con su aptitud de transformación industrial frito y cocido usando imágenes hiperespectrales
Fecha
2020Autor
Director
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
Desde un punto de vista logístico, económico y teniendo en cuenta que la papa es un cultivo de
gran importancia para la economía global, surge la necesidad de caracterizar sus propiedades y
aptitudes a fin de cumplir con los estándares de calidad y seguridad establecidos. Las imágenes
hiperespectrales (HSI) para la clasificación de alimentos es una de las técnicas más utilizadas en
la actuali ...
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Desde un punto de vista logístico, económico y teniendo en cuenta que la papa es un cultivo de
gran importancia para la economía global, surge la necesidad de caracterizar sus propiedades y
aptitudes a fin de cumplir con los estándares de calidad y seguridad establecidos. Las imágenes
hiperespectrales (HSI) para la clasificación de alimentos es una de las técnicas más utilizadas en
la actualidad, ya que permite la medición simultanea de datos físicos y espectrales sin destruir la
muestra Por ello el objetivo de este estudio fue evaluar la funcionalidad de imágenes
hiperespectrales para clasificar de distintas variedades de papa en función de su aptitud de fritura
y cocción. Se utilizaron 72 tubérculos de 18 variedades diferentes y se tomaron imágenes en el
rango 900-1700 nm. Mediante un análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLSDA) se desarrolló un modelo capaz de clasificar correctamente el 66,44% de papas para la aptitud
cocción y el 64,38% para la aptitud fritura. [--]
From a logistical, economic point of view and keeping in mind that potatoes are a crop of great
importance both for food security and for the global economy, there is an increasing need to
characterize their properties and aptitudes in order to comply with the quality and safety standards
established for this crop. Hyperspectral imaging (HSI) for food classification is currently one of
the mo ...
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From a logistical, economic point of view and keeping in mind that potatoes are a crop of great
importance both for food security and for the global economy, there is an increasing need to
characterize their properties and aptitudes in order to comply with the quality and safety standards
established for this crop. Hyperspectral imaging (HSI) for food classification is currently one of
the most used techniques, since it allows the simultaneous measurement of physical data and
spectral data without destroying the sample. Therefore, the objective of this study was to evaluate
the functionality of hyperspectral images to classify different potato varieties based on their
aptness to fry and cook. 72 tubercles of 18 different varieties were measured in a hyperspectral
system in the 900-1700 nm range and through a partial least square’s discriminant analysis (PLSDA) a model was developed able to classify 66.44% of potatoes for cooking aptitude and 64.38%
for frying aptitude. [--]
Materias
Imágenes hiperespectrales,
Papa (Solanum tuberosum L.),
Análisis PLS-DA,
Fritura,
Cocción,
Hyperspectral images,
Potato (Solanum tuberosum L.),
PLS-DA analysis,
Frying,
Cooking
Titulación
Máster Universitario en Tecnología y Sostenibilidad en la Industria Alimentaria por la Universidad Pública de Navarra /
Nafarroako Unibertsitate Publikoko Unibertsitate Masterra Elikagaien Industriako Teknologian eta Jasangarritasunean