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Non-destructive assessment of the internal quality of intact persimmon using colour and VIS/NIR hyperspectral imaging

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Non-destructive assessment of the internal quality of intact persimmon using colour and VIS/NIR hyperspectral imaging

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dc.contributor.author Munera-Picazo, S. es_ES
dc.contributor.author Besada Ferreiro, Cristina María es_ES
dc.contributor.author Aleixos Borrás, María Nuria es_ES
dc.contributor.author Talens Oliag, Pau es_ES
dc.contributor.author Salvador, Alejandra es_ES
dc.contributor.author Sun, Da-Wen es_ES
dc.contributor.author Cubero-García, Sergio es_ES
dc.contributor.author Blasco Ivars, José es_ES
dc.date.accessioned 2017-05-29T08:56:29Z
dc.date.available 2017-05-29T08:56:29Z
dc.date.issued 2017-04
dc.identifier.issn 0023-6438
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/81877
dc.description.abstract The internal quality of intact persimmon cv. Rojo Brillante was assessed trough visible and near infrared hyperspectral imaging. Fruits at three stages of commercial maturity were exposed to different treatments with CO2 to obtain fruit with different ripeness and level of astringency (soluble tannin content). Spectral and spatial information were used for building classification models to predict ripeness and astringency trough multivariate analysis techniques like linear and quadratic discriminant analysis (LDA and QDA) and support vector machine (SVM). Additionally, flesh firmness was predicted by partial least square regression (PLSR). The full spectrum was used to determine the internal properties and later principal component analysis (PCA) was used to select optimal wavelengths (580, 680 and 1050 nm). The correct classification was above 92% for the three classifiers in the case of ripeness and 95% for QDA in the case of astringency. A value of R2 = 0.80 and a ratio of prediction deviation (RPD) of 1.86 were obtained with the selected wavelengths for the prediction of firmness which demonstrated the potential of hyperspectral imaging as a non-destructive tool in the assessment of the firmness, ripeness state and astringency level of Rojo Brillante persimmon. es_ES
dc.description.sponsorship This work has been partially funded by the INIA and FEDER through projects RTA2012-00062-C04-01, RTA2012-00062-C04-03 and RTA2013-00043-C02, GVA through the project AICO/2015/122, the International S&T Cooperation Programs of China (2015DFA71150), and the International S&T Cooperation Program of Guangdong Province, China (2013B051000010). Sandra Munera thanks INIA for the grant FPI-INIA #43 (CPR2014-0082) partially supported by FSE funds. en_EN
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Elsevier es_ES
dc.relation.ispartof Food Science and Technology es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Diospyros kaki es_ES
dc.subject Internal fruit quality es_ES
dc.subject Soluble tannins es_ES
dc.subject Astringency es_ES
dc.subject Classification es_ES
dc.subject Computer vision es_ES
dc.subject.classification TECNOLOGIA DE ALIMENTOS es_ES
dc.subject.classification EXPRESION GRAFICA EN LA INGENIERIA es_ES
dc.title Non-destructive assessment of the internal quality of intact persimmon using colour and VIS/NIR hyperspectral imaging es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.1016/j.lwt.2016.11.063
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//RTA2012-00062-C04-01/ES/Nuevas técnicas de inspección basadas en espectrometría para la estimación de propiedades y determinación automática de la calidad interna y sanidad de productos agroalimentarios aplicadas a líneas de inspección y manipulación (SPEC-DACSA)/ / es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/ISTCP//2015DFA71150/CN/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/DEGP//2013B051000010/CN/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/GVA//AICO%2F2015%2F122/ES/INCORPORACION DE NUEVAS TECNOLOGIAS OPTICAS NO DESTRUCTIVAS PARA EVALUAR LA CALIDAD Y SEGURIDAD ALIMENTARIA DE FRUTAS/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/INIA//43 (CPR2014-0082)/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//RTA2012-00062-C04-03/ES/Nuevas técnicas de inspección basadas en visión por computador multiespectral para la estimación de propiedades y determinación automática de la calidad y sanidad de la producción agroalimentaria en líneas de inspección y manipulación (VIS-DACSA)/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//RTA2013-00043-C02-01/ES/CARACTERIZACIÓN Y EVALUACIÓN POSTCOSECHA DE NUEVAS VARIEDADES DE CAQUI E INNOVACIÓN DE LA TECNOLOGÍA POSTCOSECHA PARA EL CULTIVAR ROJO BRILLANTE/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Mecanización y Tecnología Agraria - Departament de Mecanització i Tecnologia Agrària es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Tecnología de Alimentos - Departament de Tecnologia d'Aliments es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Agronòmica i del Medi Natural es_ES
dc.description.bibliographicCitation Munera-Picazo, S.; Besada Ferreiro, CM.; Aleixos Borrás, MN.; Talens Oliag, P.; Salvador, A.; Sun, D.; Cubero-García, S.... (2017). Non-destructive assessment of the internal quality of intact persimmon using colour and VIS/NIR hyperspectral imaging. Food Science and Technology. 77:241-248. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2016.11.063 es_ES
dc.description.accrualMethod S es_ES
dc.relation.publisherversion http://doi.org/10.1016/j.lwt.2016.11.063 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 241 es_ES
dc.description.upvformatpfin 248 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 77 es_ES
dc.relation.senia 321456 es_ES
dc.identifier.eissn 1096-1127
dc.contributor.funder Ministerio de Economía y Competitividad es_ES
dc.contributor.funder International Science and Technology Cooperation Programme, China es_ES
dc.contributor.funder Department of Education of Guangdong Province es_ES
dc.contributor.funder Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria es_ES
dc.contributor.funder Generalitat Valenciana es_ES


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