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Resumen:
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[ES] En el presente trabajo se aplicó la técnica no destructiva 3D e Hiperespectral
para la evaluación de la frescura del pescado sparus aurata (dorada), para
esto primero se efectuó la preparación de muestras que consistió ...[+]
[ES] En el presente trabajo se aplicó la técnica no destructiva 3D e Hiperespectral
para la evaluación de la frescura del pescado sparus aurata (dorada), para
esto primero se efectuó la preparación de muestras que consistió en envasar
28 pescados de un peso aproximado de 125 g en moldes de aluminio
cubiertos con polietileno de baja densidad y almacenados a 4ºC. Luego se
realizó la captura de imagen de cada ojo y los análisis físico químicos como
pH, índice de refracción del humor vítreo, NBV-T, color del ojo. Los análisis
se realizaron los días 0, 1, 3, 5, 7, los resultados de los análisis físico
químicos entre días fueron estadísticamente significativos, los valores de
NBV-T estuvieron entre 20.86 ± 0.33 para el día 0 y 34.18 ± 3.50 mgN/100g
en el día 7, el humor vítreo tomo valores entre 1.3366 a día 0 hasta valores
de 1.3396 a día 7 mientras que en el color la coordenada “a” resultó
significativo desde el primer día y los análisis microbiológicos permitieron
determinar que la dorada no es apta para el consumo en el día 7. Con los
resultados del análisis de imagen hiperespectral se realizó un análisis de
componentes principales con la obtención de 2 componentes latentes que
explicaron el 95,46% de la variabilidad de los datos, la primera componente
explicó el 94,14 % en tanto que la segunda explicó el 1,18%, esta segunda
componente mostró la presencia de grupos de datos según los días de
almacenamiento, luego mediante un análisis PLS se obtuvo un modelo de
predicción con un RMSE de ajuste y uno de validación cruzada de 0.487 y
0.862 respectivamente y los R2 de 0.95 y 0.86 respectivamente esto indica
que la tecnología aplicada en este estudio es efectiva en la evaluación de la
frescura por días de almacenamiento a partir de la captura, con la ventaja de
que puede ser utilizada en línea sin las limitaciones que un análisis de
laboratorio implica, serán necesarios estudios sucesivos utilizando por
ejemplo una zona del ojo mediante la segmentación de la imagen para
obtener un modelo de predicción más robusto.
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[CA] En el present treball s'aplicà la tecnica no destructiva 3D i
HIPERESPECTRAL per a l'evaluacio de la frescura del peixcat SPARUS
AURATA (rossejada), per a aço primer s'efectuà la preparacio de mostres
que consisti ...[+]
[CA] En el present treball s'aplicà la tecnica no destructiva 3D i
HIPERESPECTRAL per a l'evaluacio de la frescura del peixcat SPARUS
AURATA (rossejada), per a aço primer s'efectuà la preparacio de mostres
que consisti en envasar 28 peixcats d'un pes aproximat de 125 G en moles
d'alumini coberts en POLIETILENO de baixa densitat i almagasenats a 4ºC.
Despres se realisà la captura d'image de cada ull i els analisis fisic quimics
com PH, index de refraccio de l'humor vitreu, NBV-T, color de l'ull. Els
analisis se realisaren els dies 0, 1, 3, 5, 7, els resultats dels analisis fisic
quimics entre dies foren estadisticament significatius, els valors de NBV-T
estigueren entre 20.86 ± 0.33 per al dia 0 i 34.18 ± 3.50 MGN/100G en el dia
7, l'humor vitreu tom valors entre 1.3366 a dia 0 fins valors de 1.3396 a dia 7
mentres que en el color la coordenada “a” resultà significatiu des de el
primer dia i els analisis MICROBIOLÓGICOS permeteren determinar que la
rossejada no es apta per al consum en el dia 7. En els resultats de l'analisis
d'image HIPERESPECTRAL se realisà un analisis de components principals
en l'obtencio de 2 components latents que explicaren el 95,46% de la
variabilitat de les senyes, la primera component explicà el 94,14 % en tant
que la segona explicà el 1,18%, esta segona component mostrà la presencia
de grups de senyes segons els dies d'almagasenament, despres mediant un
analisis PLS s'obtingue un model de prediccio en un RMSE d'ajust i un de
VALIDACIÓN creuada de 0.487 i 0.862 respectivament i els R2 de 0.95 i
0.86 respectivament aço indica que la tecnologia aplicada en este estudi es
efectiva en l'evaluacio de la frescura per dies d'almagasenament a partir de
la captura, en la ventaja de que pot ser utilisat en llinia sense les llimitacions
que un analisis de laboratori implica, seran necessaris estudis successius
utilisant per eixemple una zona de l'ull mediant la segmentacio de l'image
per a obtindre un model de prediccio mes robust.
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[EN] In this work the non-destructive technique 3D Hyperspectral was applied to
evaluate fish freshness of sparus aurata (sea bream) for this, sample
preparation was performed and this consisted in pack in aluminum molds ...[+]
[EN] In this work the non-destructive technique 3D Hyperspectral was applied to
evaluate fish freshness of sparus aurata (sea bream) for this, sample
preparation was performed and this consisted in pack in aluminum molds 28
fish weighing approximately 125 g, then cover with low density polyethylene
and store at 4ºC. Image capture of each eye and physicochemical analysis
such as pH , refractive index of the vitreous humor, TVBN , eye color is then
performed .Analysis were performed on days 0, 1, 3, 5, 7, the results of the
physicochemical analysis were statistically significant between days, the
TVBN presented values from 20.86 ± 0.33 for the day 0 and 34.18 ± 3.50
mgN/100g on day 7, and the humor vitreous had values between 1.3366 in
the day 0 to 1.3396, while the chroma “a” of color was significant from the
first day, microbiological analyzes have revealed that the sea bream is unfit
for consumption on day 7 with a count of Enterobacteriaceae of 5.26 ± 0.046
log (ufc/g), and psychrotrophic microorganisms counts between 5.26 ± 0.006
log (ufc/g. The results of the analysis of hyperspectral image were used to do
an analysis of principal components, the result were 2 latent components that
accounted for 95.46% of the variability of the data, the first component
explained 94.14% while the second explained 1.18%, this second component
showed the presence of groups of data as the days of storage, then by
analyzing PLS, a prediction model was obtained RMSE and adjusting one of
crosvalidación of 0.487 and 0.862 respectively and R2 of 0.95 and 0.86
respectively indicating that the technology effect of this study is effective in
evaluating the freshness storage days after the capture, with the advantage
of which can be used online without limitations of laboratory analysis
involves, successive studies will be necessary using for example a eye area
by segmenting the image to obtain a more robust prediction model.
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