Empleo del análisis de imagen para la evaluación de la calidad de aceitunas de mesa envasadas sin líquido de gobierno

Abstract

[ES] La calidad de las aceitunas de mesa se evalúa mediante paneles sensoriales, los cuales determinan la calidad del producto atendiendo a los criterios que establece la Norma de Calidad. Según esta norma, las aceitunas se clasifican según los defectos que pudieran presentar y su nivel de tolerancia. Sin embargo, el uso de paneles de catadores empleados en estas determinaciones tiene varios inconvenientes, como la subjetividad del catador, la variabilidad de las respuestas, el tiempo y el bajo número de análisis por día, así como el coste económico que estas determinaciones supone. Por esta razón, la industria alimentaria busca alternativas a los paneles sensoriales humanos basados en métodos instrumentales. Los recientes avances en el análisis de imágenes han llevado al desarrollo de nuevos sistemas no invasivos aplicables al control de alimentos con la mínima intervención humana. El objetivo de este estudio fue aplicar una técnica de análisis de imágenes para evaluar la calidad de las aceitunas de mesa sin hueso envasadas en bolsas de plástico sin líquido de gobierno. Durante el período de almacenamiento, se analizaron las aceitunas para determinar el color y su calidad visual utilizando un panel sensorial entrenado. Además, las imágenes de las bolsas de aceitunas se registraron periódicamente con Logitech HD Pro Webcam C920.

[EN] The quality of table olives is evaluated through sensory panels, which determine the quality of the product according to the criteria established by the Quality Standard. According to this norm, the olives are classified according to the defects that they could present and their level of tolerance. However, the use of panels of tasters used in these determinations has several drawbacks, such as the subjectivity of the taster, the variability of the answers, the time and the low number of analyzes per day, as well as the economic cost that these determinations suppose. For this reason, the food industry seeks alternatives to human sensory panels based on instrumental methods. Recent advances in the analysis of images have led to the development of new non-invasive systems applicable to food control with minimal human intervention. The objective of this study was to apply an image analysis technique to evaluate the quality of pitted table olives packed in plastic bags without government liquid. During the storage period, the olives were analyzed to determine the color and their visual quality using a trained sensory panel. In addition, the images of the bags of olives were periodically recorded with Logitech HD Pro Webcam C920.