El pronóstico en tiempo real indica la vida útil de las fresas

La tecnología Vis-NIR permite evaluar la calidad y reducir los residuos

13.11.2024 | 15:28 (UTC -3)
Revista Cultivar
Arícia Possas, Fernarndo Pérez, Laura Rabasco y Francisco Jiménez
Arícia Possas, Fernarndo Pérez, Laura Rabasco y Francisco Jiménez

Científicos españoles han desarrollado un método para predecir la vida útil de las fresas en tiempo real, utilizando espectroscopia Vis-NIR y un índice de calidad de reflectancia.

El método utiliza un espectrofotómetro portátil, que emite luz visible e infrarroja cercana (Vis-NIR) y crea un índice de calidad de reflectancia (“Índice de calidad de reflectancia”, RQI). La técnica, que no destruye los frutos durante el análisis, es capaz de predecir la vida útil en función de parámetros como firmeza, pérdida de peso, color y apariencia.

Este método permitió reducir el número de variables analizadas, utilizando un conjunto representativo de longitudes de onda para evaluar la calidad.

El estudio utilizó fresas de la variedad Rociera, las cuales fueron almacenadas a temperaturas de 5°C, 15°C, 25°C y 35°C, con una humedad relativa del 60%, por un período de hasta 15 días. Durante el almacenamiento, se tomaron mediciones de calidad cada tres días.

Los investigadores evaluaron el color, firmeza, pérdida de peso, apariencia y calidad microbiológica de los frutos. Los modelos cinéticos utilizados describieron los cambios en estos parámetros durante el almacenamiento a diferentes temperaturas. La pérdida de peso fue uno de los factores más afectados, especialmente con temperaturas más altas.

Los científicos también han desarrollado modelos de calibración y predicción utilizando la técnica de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS). Estos modelos predijeron apariencia, pérdida de peso, parámetros de color (L*, a*, b*) y firmeza con muy buen ajuste, presentando un coeficiente de determinación (R²) de 0,95.

Por lo tanto, la tecnología permite evaluar con precisión la calidad de las fresas durante el almacenamiento y puede ser una herramienta valiosa para la industria alimentaria, con potencial de integración en sistemas de Internet de las cosas (IIoT).

Se puede obtener más información en doi.org/10.1016/j.postharvbio.2024.113189

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