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Región de 1000 a 1600 nm. Precisiones de clasificación 93, el 87 y el 99 % fueron
obtenidos para la identificación de los granos de trigo infectado por A. niger, A.
glaucus y Penicillium spp., respectivamente. Resultado similar (clasificación de
precisión 95 %) se obtuvo por Delwiche et al. [21] quien detecta daños de Fusarium en
el trigo en longitud de onda de entre 400 y 1700 nm.
En otros cereales, Williams et al. [119] evaluó los granos de maíz infectadas con
Fusarium verticillioides, aplicando imaginería hiperespectral NIR (1000-2498 nm), con
una coeficiente de determinación R2 = 0.98. Además, pone de relieve dos prominentes
picos en 1900 y 2136 nm, relacionada con los cambios en las composiciones de
almidón y proteínas en presencia de Fusarium.
Un trabajo similar fue realizado por Siripatrawan y Makino [107], quien desarrolló un
método para supervisar la descomposición hongos en arroz almacenado inoculado con
Aspergillus oryzae mediante imágenes hiperespectrales 400 a 1000 nm. HSI fue capaz
de identificar rápidamente el arroz infectado, aunque las muestras no mostró síntomas
de infección por hongos, con un coeficiente de determinación, R2 = 0.97.
Carnes
En los mercados de hoy en día, la demanda de productos de calidad y seguridad de los
consumidores está aumentando. Esto está haciendo la industria alimentaria para la
implementación de las tecnologías que permiten la evaluación y el control de calidad
más rápidamente; el control se realiza manualmente en la mayoría de los productos
cárnicos, que es intensiva en mano de obra, costoso, lento y sujeto a error humano.
La tabla 4, muestra algunas investigaciones en la evaluación de la calidad de la carne,
incluido el análisis de la ternura, la contaminación microbiana, composición química.
Una propiedad con la que un consumidor califica la carne es termura, una propiedad
manifestada por una baja resistencia a la ruptura de la masticación. Lo contrario es la
dureza, que es una propiedad textural manifestada por la resistencia, rompiendo altos y
persistentes en la masticación [45].
En carnes cocidas, textura comprende dos componentes principales: la termura y
jugosidad. Con menos jugo, la carne se considera menos tierna [22]; por lo tanto, se ha
convertido en un desafío para la industria cárnica para medir este importante parámetro
de calidad con eficacia, precisión y noninvasively [73].
Técnicas como la espectroscopia han mostrado una capacidad razonable para predecir
la ternura de la carne [3]. Asimismo, visión por computador como base para predecir
las características de textura, de mármol y color [43]. Por su parte, el HSI ha
demostrado ser un técnico- nique de amplia aplicabilidad a este respecto, dado que
simul- taneously recopila información bioquímica y la estructura muscular que tiene un
alto grado de relación con la suavidad de la carne. La estructura muscular y las
propiedades bioquímicas incluyen el pH muscular (que influye en la actividad de
enzimas proteolíticas), la longitud del sarcómero (una indicación del grado de
contracción muscular en rigor), el grado de proteólisis, la cantidad y la insolubilidad de
tejido conectivo (colágeno) y composición [29].
En varios estudios, el HSI ha sido aplicado para predecir La ternura de la carne, basado
en la predicción indirecta de ternura extrayendo datos espectrales en algunas regiones
de los filetes y luego interactuar con los valores reales de diez- derness determinado
por instrumentos especializados [28].
En este sentido, Naganathan et al. [71, 72] utilizado en el HSI gamas espectrales de
400-1000 y 900-1700 nm para predecir los diez- derness de la carne cocida después de
14 días de envejecimiento. El HSI obtenidos con ternura valores obtenidos por fuerza
cortante, predecir las diferentes categorías de las muestras de carne en función de la
ternura en suave, medio y duro, con una precisión del 96,4 % [71]. Además, las
longitudes de onda (1074,1091, 1142, 1176, 1219, 1365, 1395, 1408 y 1462 nm) para
la absorción de las grasas, proteínas y agua fueron identificados, aunque en este caso,
la precisión de la predicción global de ternura fue de sólo el 77 % [72].
Otros estudios llevados a cabo para predecir la ternura de la carne de vacuno fueron
desarrollados por [73], en longitud de onda de entre 450 y 900 nm. La precisión
obtenida fue de 93 %. Los coeficientes de correlación de 0,67, 0,94 y 093,
respectivamente, fueron obtenidos por Cluff et al. [17], y Wu Peng [87] y Tao et al.
[112], trabajan en bandas espectrales similares, como se muestra en la Tabla 4.
Se realizaron varios estudios para demostrar la capacidad de imaginería hiperespectral
para la identificación y autenticación de diferentes especies de carne roja. En este
sentido, Kamruzzaman et al. [48] logró la clasificación de la carne de res, cerdo y
cordero por imágenes adquiridas en 900 a 1700 nm del músculo longissimus dorsi de
estas especies Clasificación precisiones de 99, 93 y 97 % fueron obtenidos. Asimismo,
el mismo equipo de trabajo [49] desarrolló un método no destructivo para detectar la
adulteración de la carne de cordero picada, obteniendo un coeficiente de determinación
de 0,98.
Otro parámetro evaluado utilizando HSI es la presencia de tumores en las aves de
corral [52, 56], que son difíciles de detectar con el ojo desnudo o por cualquier técnica
óptica tradicional. En este sentido, Kim et al. [52] desarrolló un sistema de
fluorescence HSI a longitudes de onda entre 425 y 711 nm para detectar tumores en la
piel de carcasas de pollo con una tasa de éxito del 76 %, pero no fueron capaces de
detectar algunos tumores con un diámetro inferior a 3 mm.
En otros estudios, en mismas longitudes de onda, las mejores tasas de detección de los
tumores fueron obtenidos por Kong et al. [56] y Kim et al. [53], con valores de 82 y 98
%, respectivamente. Asimismo, la presencia de huesos en filetes de pollo fue evaluada
por Yoon et al. [132], quien obtuvo un 100 % de exactitud, aplicando HSI en 400 a
1000 nm.
Debido a su riqueza en nutrientes, carnes son susceptibles a la contaminación
microbiana, lo que puede afectar a la preservación y constituyen un peligro para el
consumidor. Actualmente, no existe ninguna tecnología para detectar bacterias de
forma rápida y precisa.
Tabla 4 Aplicaciones de HSI en la evaluación de la calidad y la inocuidad de la carne y productos
cárnicosProducto Aplicación K (nm). Precisión Referencias
La carne
Predicción de ternura 496-1036 R = 0,67 [17].Predicción de ternura 400-1000 96,4 % [71].
Predicción de ternura 900-1700 77% [72].
Predicción de ternura 450-900 92,9 % [73].
Predicción de ternura 400-1100 R = 0,94 [87].
La identificación y autenticación 900-1700 99% [48]
Determinación de pigmentos recuento de bacterias viables totales recuento de
bacterias viables totales
328-1115 R2 = 0,95 [129]
400-1100 R2 = 0,96 [89]
400-1000 R2 = 0,95 [88]
Carne de cerdo
La calidad de la carne 400-1000 85% [90].
La calidad de la carne 430-980. 87,5 % [91].
La identificación y autenticación 900-1700 93% [48].
Reconocimiento de la frescura 900-1700 98% [8].
Pérdida por goteo 430-980. R = 0,77 [92].
El pH de la carne 430-980. R = 0,55 [92].
Color de la carne. 430-980. R = 0,86 [92].
El pH de la carne salada 400-1000 R2 = 0.79 [60]
El contenido de humedad en la carne de cerdo salado recuento de viables totales
psicrotrïlicas recuento en placa
400-1000 R2 = 0,92 [61]
900-1700 R2 = 0,82 [7]
900-1700 R2 = 0.85 [7]
Predicción de ternura 400-1100 R = 0,93 [112]
Contaminación de E. coli 400-1100 R = 0,88 [112]
Carne de pollo
Detección de hueso en filetes 400-1000 100% [132]
La detección de tumores de piel 425-711. 76% [52].
La detección de tumores de piel 425-711. 82% [56].
La detección de tumores de piel 425-711. 98% [53].
Detección de contaminación fecal 400-1000 99% [40].
Detección de contaminación fecal 430-900 96% [84].
Detección de contaminación fecal 400-900 97% [83].
Clasificación de contaminantes fecales y ingesta 400-900 90% [85].
Detección de enfermedades 400-900 93,5 % [130]
La diferencia entre la libre-gama y pollos parrilleros 328-1115 93% [127]
Cordero
Clasificación de los músculos 900-1700 100% [47].
La identificación y autenticación detección de adulteración frescura de bacalao
900-1700 97% [48]
900-1700 R2 = 0.98 [49]
892-2495 R2 = 0,59 [10]
carne de pescado
y
productos
marinos
Contenido de agua 760-1040 R = 0,94 [27].
Contenido de grasa 760-1040 R = 0.91 [27]
La oxidación de los lípidos 400-1000 R2 = 0,83 [25}
Total de microorganismos viables en la carpa 400-1000 R2 = 0.90 [14]
Total de microorganismos viables en carne de salmón 400-1700 R2 = 0,99 [123]
Frescura en congelados/descongelados langostinos 400-1000 95 %/98 % [19].
La contaminación; los métodos disponibles son lentos y destructivo. En este sentido, se
han realizado varios estudios para evaluar el menoscabo, como el desarrollado en la
carne porcina por Wang Et al. [117], quien exploró el potencial de HSI obtenidos por
reflectancia para predecir la presencia de microorganismos viables totales conseguir un
alto nivel de predicción (R2 = 0,94).
Resultados similares se obtuvieron en filetes de carne, con coeficientes de
determinación R2 de 0.95y 0.96 [88] [89], ambos trabajando en el 400-1000 nm,
mientras que en la carne porcina, menores valores de R2 se obtuvieron por Barbin et al.
[7] Para el recuento de viables totales (TVC) y psicrotr�icas recuento en placa (PPC),
con valores de 0,82 y 0,85, respectivamente, en la región espectral entre 900 y 1700 nm.
Por su parte, Tao et al. [112] obtuvo un coeficiente de correlación r de 0,88 en un
método no destructivo para la determinación de Escherichia coli la contaminación de
carne porcina, trabajando con el HSI de cerdo en muestras recogidas en el rango de 400
- 1100 nm.
En carne de pescado, coeficientes de determinación R2 de 0,90 para Hierba fresca carp
[14] y 0,99 para el salmón carne [123] se obtuvieron, como se muestra en la Tabla 4.
Otra forma de contaminación de la carne es a través de la materia fecal, principalmente
en los canales de aves de corral. En este caso, detección de contaminantes depende
fundamentalmente de la diferencia espectral entre la piel normal y piel contaminados
[83]. En este sentido, Heitschmidt et al. [40] y Park et al. [83-85] han desarrollado
métodos para detectar contaminación fecal en la carne de pollo con HSI a longitudes de
onda entre 400 y 400 1000 nm, en el que la clasificación exactitudes obtenidos fueron
superiores al 90 % en todos los casos, como se muestra en la Tabla 4.
Por otro lado, la calidad de carnes implica otros parámetros como la frescura, color,
pérdidas por goteo, contenido de agua y grasa, o pH. Con respecto a la pérdida por
goteo, el pH y el color de la carne, Qiao et al. [92] Se investigó el potencial de
imaginería hiperespectral (430-980 nm) para medir estos parámetros importantes en la
carne porcina, obtención de coeficientes de correlación de 0,77, 0,55 y 0,86,
respectivamente, mientras que en otros trabajos, Liu et al. [60] obtenidos en la misma
banda espectral un coeficiente de determinación R2 = 0,79 para el pH de la carne salada
de cerdo.
Con respecto a la frescura, diversos estudios fueron llevados a cabo en diferentes clases
de carne. Por ejemplo, Barbin et al. [8] logró una clasificación correcta del 98 % para la
discriminación entre fresco y congelado-descongelado de puerco en la reflectancia en el
rango de longitud de onda de NIR 900 a 1700 nm.
Además, la frescura es reconocida como un elemento principal de la calidad del
pescado. Las funciones de tecla directa de Tiempo y temperatura de almacenamiento
tienen una influencia significativa en el pescado fresco.
Chau et al. [10] evaluó la frescura de bacalao, basándose en los cambios de color de los
ojos, los filetes y filamentos branquiales, como una función de días sobre el hielo, por
HSI en longitud de onda Intenso color rojo a un color amarillo pálido con el tiempo. En
un estudio reciente, Dai et al. [19] Se investigó el potencial de lo visible y NIR de
imágenes hiperespectrales (400 - 1000 nm) como un método rápido y no invasivo para
diferenciar la frescura de las gambas. Los resultados demostraron una clasificación
satisfactoria tasa de 98 % y 95 % para la predicción de muestras en descongelarse y
congelados de grupos, respectivamente.
Otra aplicación en la carne de la HSI es caracterización y distribución de los diferentes
atributos químicos. Para un análisis detallado de los alimentos, los gradientes de
concentración de ciertos componentes químicos son más fáciles de medir que las
concentraciones promedio debido a la heterogeneidad de la muestra, como en el caso de
la carne y los productos cárnicos. En este sentido, el HSI constituye un gran potencial
para determinar la composición química en productos cárnicos como se ha demostrado
en estudios anteriores [27, 82].
Se sabe que las concentraciones de grasa y agua varían en diferentes partes del filete, de
modo que un sistema que proporciona la composición química exacta y la distribución
espacial que permite el seguimiento en línea en tiempo real, es una necesidad. Esto
garantizaría una adecuada clasificación y control de los procesos de manufacturas-
turing, tales como el control de la grasa y el contenido de sal en el salado y salmón
ahumado, como demostrado por estudios anteriores, en los que se obtuvieron buenos
niveles de predicción, con un coeficiente de correlación R = 0,97 y un error de
predicción de 1,95 %, el contenido de grasa [100] y r = 0,86 y un error de predicción del
0,56 %, por NaCl [101], uso de infrarrojo cercano (NIR) interactance imaging. Por su
parte, Liu et al. [61] utilizado HSI (400 - 1000 nm) para predecir el contenido de
humedad de la carne porcina durante el proceso de salazón, obteniendo un R2 = 0.92.
Filetes de pescado, el agua y la grasa contenido también han sido Mide [27], utilizando
un método no destructivo de las imágenes espectrales (760-1040 nm). Los coeficientes
de correlación obtenidos para el contenido de agua y grasa fue 0,94 y 0.91,
respectivamente.
Asimismo, es posible determinar el contenido de grasa intramuscular en la carne de
cerdo con el HSI en una gama espectral de 1193-1217 nm [41, 42]. El contenido de
grasa intramuscular afecta la calidad de la carne de cerdo, afectando el sabor y juici-
ness, e incluso para la salud, determinantes de la satisfacción del consumidor. Por lo
tanto, distintos niveles de contenido de grasa puede resultar en diferentes niveles de
aceptación.
Después del sacrificio, el pH es uno de los parámetros más importantes para evaluar la
carne [60], que tiene una influencia sobre la textura, la capacidad de retención de agua,
la resistencia a la proliferación microbiana y de color [34, 37]. Por lo tanto,
estableciendo un nivel de pH de alrededor de 5.5 es muy importante inhiben ciertas
enzimas críticas (como phosphofructokinase) y cesar meta- bolic reacciones (como la
glucólisis) [103]. La gly anaerobio- colysis autopsia es la vía metabólica que se produce
en el músculo de los animales sacrificados, que conducen a la formación de ácido
láctico y una disminución del pH.
La relación entre la composición química y textura y otros atributos sensoriales de la
carne no se limita a la presencia de grasa o de pH, pero incluye también la aparición de
otros compuestos, como el colágeno. Hidroxiprolina, aminoácidos constituyentes del
colágeno, también fue analizada utilizando HSI a longitudes de onda entre 400 y 1000
nm [128].
HSI ha sido utilizado para la detección de parásitos en filetes de pescado, que son
considerados como un problema de calidad en la industria pesquera. La forma
tradicional de detectarlas es mediante el examen manual. El HSI ha demostrado ser una
técnica eficaz para la detección automática de los parásitos y las manchas de sangre
sobre los filetes de pescado, por la diferencia entre los patrones espectrales de estos
defectos y una carne sana [28].
Con HSI, también es posible determinar la distribución espacial de estos parásitos en la
carne de pescado, lo cual facilita el pro- ceso de eliminar estas secciones defectuosas
[39].
Uno de los estudios pioneros en este sentido fue desarrollado por Wold et al. [121], para
evaluar los lomos de bacalao con las imágenes multiespectrales a longitudes de onda
entre 400 y 400 1000 nm, detectar parásitos dentro de los filetes de hasta 6 mm.
Profundo. Mayor profundidad de detección, 8 mm, posteriormente se consigue mediante
la aplicación de imágenes hiperespectrales en longitudes de onda de 350-950 Nm [39].
Esto demuestra la gran ventaja de la HSI en comparación con las imágenes
multiespectrales, ya que puede detectar parásitos en mayor profundidad y, obviamente,
más profundo que el que se consigue normalmente mediante una inspección visual, se
utiliza ampliamente en la industria.
Las carnes almacenadas pueden ser peligrosas para el consumidor. Con HSI, es posible
evaluar el deterioro de la carne en diferentes condiciones de almacenamiento. En este
sentido, Cheng et al. [15] evaluó oxidación lipídica en filetes carp (Ctenopharyngodon
idella) usando HSI para determinar el valor del ácido tiobarbitúrico (TBA) en las
longitudes de onda de 400 a 1000 nm con un R2 = 0,83. Aumento de TBA es causada
por la formación de productos secundarios resultantes de la oxidación de lípidos, tales
como n-Los alcanos, especialmente el malondialdehído [113], considerado como
sustancia cancerígena.
Productos lácteos y huevos
Las tecnologías tradicionales como la espectroscopia se utilizaron para caracterizar los
parámetros de calidad y composición de los productos lácteos [28]. A diferencia de
otros grupos de alimentos, estudios realizados con aplicación de HSI en productos
lácteos son raros; sin embargo, la Tabla 5 muestra algunos ejemplos.
En los productos lácteos, es posible medir la composición química sobre la base de la
información espectral de cada componente que puede, por ejemplo, clasificar los quesos
basadas en su contenido de materia grasa (grasa) medio y completo [36], utilizando un
sistema Hsi rango espectral de 400 a 1000 nm, por comparación con las imágenes RGB
del queso muestras estudiadas (obtenido mediante el uso de una cámara digital). Los
resultados indicaron que las imágenes adquiridas de la lleno-grasa productos reflejan
más luz en el visible (500-950 Nm) Rango de longitud de onda.
Estas características espectrales puede utilizarse para clasificar cada pixel de la HSI en
uno de dos o más grupos. Qin y Lu [93] HSI usó un sistema para medir la absorción y
dispersión propiedades turbia de alimentos durante los materiales visibles y región NIR
de 530-900 Nm. Los valores del coeficiente de absorción y dispersión reducida a 600
nm fueron altamente cor- relacionados con el contenido de grasa de las muestras de
leche, con corrèze- bianos coeficientes de 0.995 y 0,998, respectivamente.
En otro trabajo, Burger y Geladi [9] predijo la composición de los quesos comerciales,
mediante un sistema de HSI a longitudes de onda entre 960 y 1662 nm, sobre la base de
la información espectral específico de cada componente. Raíz cuadrada media error de
predicción (RMSEP) fue utilizada como un indicador general para predecir el queso
mandantes, obteniendo valores RMSEP de 1.8, 0.7 y 1.3, respectivamente, para
proteínas, grasas e hidratos de carbono contenido.
Tabla 5.
Producto Aplicación λ(nm) Precisión Referencias
La carnePredicción de proteínas 960-1662 RMSEP=1-8 [9].Predicción de grasa 960-1662 RMSEP=0.7 [9].Predicción de carbohidratos 960-1662 RMSEP=1.3 [9].
LECHEcontenido de grasa 530-900 R= 0.995 [93].detección de melaminas en leche en polvo 990-1700 < 200 ppm [32]
Carne de pollo
contenido de omega 3, ácidos grasos : alfa-linolenico 990-1700 R= 0.94 [1]
EPA 990-1700 R=0.73 [1]DHA 990-1700 R=0.87 [1]Frescura 380-1010 R^2=0.87 [134].BURBUJAS INTERNAS 380-1010 90% [134].yemas dispersadas 380-1010 96% [134].
R: coeficiente de correlación, R^2: coeficiente de determinación, RMSEP: error
cuadrático medio de la predicción, EPA: ácido eicosapentanoico, DHA: ácido
decasohexanoico
HSI también se utilizó para evaluar la presencia de agentes externos que pueden
presentar un peligro para la conservación del producto y el consumidor, por ejemplo,
residuos plásticos productos restantes después del proceso de producción. En este
sentido, Gowen et al. [36] detectado restos de plástico (3 mm de plástico) basada en el
patrón espectral de las muestras de queso en un rango de 950 - 1650 nm. El
contaminante plástico mostraron una fuerte absorción en la banda alrededor de 1170
nm.
Asimismo, la detección de la adulteración de la leche fue estudiada por Fu et al. [32],
quien logró la detección de melamina la adulteración de la leche en polvo en
concentraciones muy bajas (\200 ppm) utilizando NIR imaginería hiperespectral en
longitud de onda en el rango de 990 a 1700 nm, y la más significativa diferencia
espectral entre la melamina y la leche se observó en alrededor 1473.8 nm, debido a las
estructuras de aminas aromáticas. La melamina se descubrió recientemente que
deliberadamente se ha añadido a la leche de fórmula y los piensos para aumentar la
aparente contenido de proteínas de los productos, causando enfermedades y muertes de
un número significativo de niños [97].
En cuanto a los huevos, importantes parámetros relacionados con la calidad interna
fueron evaluados por Zhang et al. [134], quien desarrolló una prueba no destructiva
basada en la imaginería hiperespectral (380-1010 nm), para determinar la calidad
interna de los huevos, incluida la frescura, formación de burbujas o dispersos por la
yema de huevo. De frescura, lograron un coeficiente de determinación R2 = 0,87,
mientras que los huevos con la yema y dispersa burbujas interno podría ser discriminada
con precisión de identificación de 90 y 96 %, respectivamente.
Otro aspecto importante en la moderna industria alimentaria es el diseño de los
alimentos, cuyo consumo no sólo proporciona los nutrientes que necesita el cuerpo, sino
que también proporciona otros beneficios que ayudan a mantener una salud óptima,
como alimentos funcionales.
En este sentido, el HSI también puede aplicarse para caracterizar estos tipos de
alimentos, como para evaluar el contenido de ciertas moléculas que dan carácter a los
alimentos funcionales. En este sentido, el contenido de omega-3 huevos fue evaluado en
longitudes de onda de entre 900 y 1700 nm [1], que alcanzó los coeficientes de
correlación de 0,94, 0,73 y 0,87, respectivamente, para una linolenico, ácidos
eicosapentaenoico y el docosahexaenoico.
Este estudio permitirá clasificar los productos por su alto contenido de omega-3 para ser
comercializados como alimentos funcionales, a un precio de venta más alto, lograr
mayores beneficios económicos. Esto podría aplicarse también a otros alimentos con
importantes niveles de omega-3, como el aceite de oliva, linaza, algunas nueces, o
también se aplica a otras moléculas que dan ciertos alimentos un carácter funcional,
como antocianinas, fibra dietética, vitaminas, fitosteroles.
Los retos actuales y futuros
HSI aplicaciones en alimentos están mostrando una tendencia positiva, especialmente
desde 2011 (Fig. 1), y concentrándose más y más en los nuevos tipos de alimentos. En
términos de grupos de alimentos, el de preferencia siempre ha sido sobre la fruta, la
carne y las verduras. Es importante notar que desde 2010, los productos lácteos han
comenzado a aparecer con una gran proporción de la investigación publicada (Fig. 1),
quizás porque ahora es importante estudiar la aplicación de HSI en productos que en su
mayoría son consumidos por la sociedad.
Esto podría estar sucediendo en respuesta a una demanda de tecnología de las siguientes
características:
sea fidedigna y exacta
adaptable a diferentes procesos
la recuperación rápida de la información
más barato
Como una nueva tecnología, el HSI aún enfrenta desafíos para su plena explotación,
tales como dificultad en la manipulación de grandes cantidades de datos de baja
velocidad y alto costo de cálculo, aspectos que deben ser abordadas en futuras
investigaciones a fin de optimizar su aplicación en la industria alimentaria.
Los estudios actuales están encaminadas a la identificación de las longitudes de onda
óptimas para cada alimento o componentes, de manera que puedan diseñar sistemas
para obtener información en tiempo real necesaria para facilitar una mejor toma de
decisiones con respecto a las características del producto a desarrollar, que deberá
cumplir con los requisitos de calidad y seguridad establecidos. Asimismo, dada la gran
cantidad de datos procedentes de una amplia gama de bandas espectrales en los que
trabaja el HSI, seguir desarrollando nuevos modelos que permiten una rápida
discriminación sólo datos y obtener información de interés. En el futuro inmediato, se
espera que estos problemas se pueden superar, así como relacionadas con el alto costo
de la aplicación de la HSI en los diferentes procesos en la industria alimentaria, de
modo que es posible acceder a esta tecnología y maximizar sus beneficios.
Así, se prevé que el uso de esta tecnología para evaluar la calidad y la inocuidad de los
alimentos es necesario para la industria. Todo esto podría resultar en mejoras de los
productos en tiempo real, sin tener que detener los procesos que requieren altos costos
para la industria.
Conclusiones
En la moderna industria alimentaria, el requisito para un control adecuado de los
atributos como el tamaño, la forma, el color y la textura de los alimentos es mayor. Este
requisito se cumple por auto- acoplarse o mediante técnicas de inspección visual, que a
menudo puede conducir a un error humano. Además, la evaluación de los parámetros
relacionados con la composición de alimentos como el contenido de humedad, grasa,
proteína a menudo requiere análisis destructivo que exige el uso de los recursos
humanos y tecnológicos que hacen inviable en la práctica.
Estos parámetros pueden medirse simultáneamente por la HSI, que permite obtener
datos sobre un mayor número de bandas espectrales, haciendo de ellos una mejor fuente
de información para evaluar los atributos externos y la predicción de la composición y
distribución espacial de los distintos pro- stituents dentro de la comida, además de
proporcionar velocidad, fiabilidad, precisión, reduce los errores humanos en el análisis y
no destructiva.
HSI ofrece la ventaja de evaluar muestras de naturaleza heterogénea, por otras
técnicas, tales como simples espectroscopia, que estaría limitada sólo a la
caracterización de materiales homogéneos, lo que es ineficiente en una aplicación
práctica que debe controlar toda la superficie de una muestra.
Finalmente, a pesar de presentar algunos inconvenientes como el largo tiempo que se
requiere para la adquisición de datos y el pro- ceso de esta información, se prevé que el
uso de esta tecnología será indispensable en la industria, para evaluar la calidad y la
inocuidad de los alimentos, siempre que se realicen mejoras en términos de control en
tiempo real y los requisitos de control de seguridad.
Agradecimientos Raúl Siche gracias para la financiación de las siguientes instituciones:
Fondo para la innovación, la Ciencia y la tecnología- FINCyT (Contrato 407-A-2014
PNICP PIAP) y Universidad Nacional de Trujillo-UNT (PIC2-2013/UNT). Erick
Saldaña gracias al ''Ministerio de Educación del Perú' '' para la beca otorgada por el
programa ''Programa Nacional de Becas y crédito Educativo'' (PRONABEC).
Referencias
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