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Hyperspectral image applied to determine quality parameters in leafy vegetables

by Blas Miguel Lara

La imagen hiperespectral ana la espectroscopia con las tcnicas de anlisis de imagen en un solo sistema, capaz de adquirir un mapa espacial de la variacin espectral de la muestra. Ha sido ampliamente estudiada y perfeccionada en los ltimos tiempos como una herramienta potencial para el anlisis no destructivo y aseguramiento de la calidad de los alimentos, desarrollndose con xito mltiples aplicaciones en diferentes productos alimentarios. Por otro lado, los productos vegetales mnimamente procesados o listos para consumir, denominados comnmente productos de cuarta gama, han ganado popularidad desde hace aos, al tratarse de productos frescos y saludables, fciles de preparar y de consumir. Sin embargo, ese mnimo procesado suele implicar operaciones que disminuyen la vida comercial del producto, al mismo tiempo que aumentan los procesos de degradacin fisiolgica, bioqumica y microbiolgica. Se hace necesario la supervisin y control de la calidad y seguridad de estos productos mediante el uso de tcnicas de anlisis rpidas y no destructivas. A lo largo de este trabajo se ha realizado una profunda revisin de las aplicaciones ms recientes de imagen hiperespectral para la supervisin de la calidad en productos alimentarios. Sin embargo, existen pocos estudios de aplicacin de tcnicas espectrales para la inspeccin de la calidad en hortaliza de hoja y sus productos cuarta gama listos para consumir. En esta Tesis Doctoral se ha estudiado la aplicacin de imagen hiperespectral para la supervisin de los procesos de deterioro y envejecimiento que tienen lugar a lo largo de la vida til en dos especies diferentes de hortaliza de hoja: espinaca y berro. Adems, en un enfoque diferente, se ha aplicado imagen hiperespectral para observar el efecto de la salinidad en una tercera especie de hortaliza de hoja, lechuga, puesto que la salinidad puede afectar la calidad de las hojas y, por tanto, su uso potencial como producto fresco listo para consumir. Las imgenes hiperespectrales de muestras de hojas de espinaca (Spinacia oleracea) fueron adquiridas, a travs del plstico de envasado, a lo largo de 21 das de almacenamiento en refrigeracin (4C) del producto. Para evitar el efecto de la variacin de transmitancia del plstico de envasado a lo largo del tiempo en las imgenes hiperespectrales, se llev a cabo un procedimiento de correccin radiomtrica de las imgenes. Tres diferentes procedimientos de pre-procesado de espectros (sin pre-procesado, algoritmo Savitzky-Golay y normalizacin Standard Normal Variate, combinados con Anlisis de Componentes Principales) fueron aplicados a los espectros de las hojas para obtener diferentes modelos de prediccin. Las correspondientes imgenes virtuales de scores obtenidas fueron estudiadas utilizando Anlisis de Varianza, para comparar la efectividad de dichos modelos en la deteccin de la evolucin de las hojas. Todos los modelos fueron capaces de detectar la evolucin de las hojas a lo largo del tiempo, con diferente grado de efectividad. Adems, la correccinAdvisors/Committee Members: Diezma Iglesias, Beln, Lle Garca, Lourdes.