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Study of light penetration depth of a Vis-NIR hyperspectral imaging system for the assessment of fruit quality. A case study in persimmon fruit

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Study of light penetration depth of a Vis-NIR hyperspectral imaging system for the assessment of fruit quality. A case study in persimmon fruit

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Rodríguez-Ortega, A.; Aleixos Borrás, MN.; Blasco, J.; Albert Gil, FE.; Munera, S. (2023). Study of light penetration depth of a Vis-NIR hyperspectral imaging system for the assessment of fruit quality. A case study in persimmon fruit. Journal of Food Engineering. 358. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2023.111673

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/205515

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Metadatos del ítem

Título: Study of light penetration depth of a Vis-NIR hyperspectral imaging system for the assessment of fruit quality. A case study in persimmon fruit
Autor: Rodríguez-Ortega, Alejandro Aleixos Borrás, María Nuria Blasco, José Albert Gil, Francisco Eugenio Munera, Sandra
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Gráfica - Departament d'Enginyeria Gràfica
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Hyperspectral imaging (HSI) is one of the most studied optical techniques to estimate the internal quality of fruits and vegetables. Absorbance and reflectance of the light radiation are specific to each biological ...[+]
Palabras clave: Light depth penetrability , Fruit , Scattering , Absorption , Optical properties , Hyperspectral imaging
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Journal of Food Engineering. (issn: 0260-8774 )
DOI: 10.1016/j.jfoodeng.2023.111673
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2023.111673
Coste APC: 0
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-107347RR-C31/ES/INSPECCION NO DESTRUCTIVA Y PREDICCION DE LA CALIDAD INTERNA Y PROPIEDADES DE LAS FRUTAS MEDIANTE ESPECTROSCOPIA VIS%2FNIR Y MODELOS BASADOS EN APRENDIZAJE PROFUNDO/
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-107347RR-C32/ES/INSPECCION Y PREDICCION NO DESTRUCTIVA DE CALIDAD INTERNA Y PROPIEDADES DE FRUTAS UTILIZANDO IMAGEN HIPERESPECTRAL VIS%2FNIR UTILIZANDO MODELOS BASADOS EN APRENDIZAJE PROFUNDO/
info:eu-repo/grantAgreement/MICIN//FJC2021-047786-I//SISTEMAS ÓPTICOS DE INSPECCIÓN AUTOMÁTICA PARA DETERMINAR LA CALIDAD INTERNA DE FRUTAS EN POSCOSECHA (SPINACH)/
info:eu-repo/grantAgreement/Generalitat Valenciana//CIPROM%2F2021%2F014//Creación de sistemas automáticos y no destructivos de inspección en poscosecha para determinar las propiedades y calidad interna de frutas de especial interés para la Comunitat Valenciana./
Agradecimientos:
This work was co-funded by the projects AEI PID 2019-107347RRC31 and PID 2019-107347RR-C32, and GVA-PROMETEO CIPROM/2021/014. Sandra Munera thanks the postdoctoral contract Juan de la Cierva-Formacion (FJC2021-047786-I) ...[+]
Tipo: Artículo

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