Advancement of non-destructive spectral measurements for the quality of major tropical fruits and vegetables: a review

The quality of tropical fruits and vegetables and the expanding global interest in eating healthy foods have resulted in the continual development of reliable, quick, and cost-effective quality assurance methods. The present review discusses the advancement of non-destructive spectral measurements for evaluating the quality of major tropical fruits and vegetables. Fourier transform infrared (FTIR), Near-infrared (NIR), Raman spectroscopy, and hyperspectral imaging (HSI) were used to monitor the external and internal parameters of papaya, pineapple, avocado, mango, and banana. The ability of HSI to detect both spectral and spatial dimensions proved its efficiency in measuring external qualities such as grading 516 bananas, and defects in 10 mangoes and 10 avocados with 98.45%, 97.95%, and 99.9%, respectively. All of the techniques effectively assessed internal characteristics such as total soluble solids (TSS), soluble solid content (SSC), and moisture content (MC), with the exception of NIR, which was found to have limited penetration depth for fruits and vegetables with thick rinds or skins, including avocado, pineapple, and banana. The appropriate selection of NIR optical geometry and wavelength range can help to improve the prediction accuracy of these crops. The advancement of spectral measurements combined with machine learning and deep learning technologies have increased the efficiency of estimating the six maturity stages of papaya fruit, from the unripe to the overripe stages, with F1 scores of up to 0.90 by feature concatenation of data developed by HSI and visible light. The presented findings in the technological advancements of non-destructive spectral measurements offer promising quality assurance for tropical fruits and vegetables

Use of hyperspectral transmittance imaging to evaluate the internal quality of nectarines

[EN] The internal quality of nectarines (Prunus persica L. Batsch var. nucipersica) cv. 'Big Top' (yellow flesh) and 'Magique' (white flesh) has been inspected using hyperspectral transmittance imaging. Hyperspectral images of intact fruits were acquired in the spectral range of 630-900 nm using transmittance mode during their ripening under controlled conditions. The detection of split pit disorder and classification according to an established firmness threshold were performed using PLS-DA. The prediction of the Internal Quality Index (IQI) related to ripeness was performed using PLS-R. The most important variables were selected using interval-PLS. As a result, an accuracy of 94.7% was obtained in the detection of fruits with split pit of the 'Big Top' cultivar. Accuracies of 95.7% and 94.6% were achieved in the classification of the 'Big Top' and 'Magique' cultivars, respectively, according to the firmness threshold. The internal quality was predicted through the IQI with R-2 values of 0.88 and 0.86 for the two cultivars. The results obtained indicate the great potential of hyperspectral transmittance imaging for the assessment of the internal quality of intact nectarines.This work was partially funded by INIA and FEDER funds through project RTA2015-00078-00-00. Sandra Munera thanks INIA for the FPI-INIA grant num. 43 (CPR2014-0082), partially supported by European Union FSE funds.Munera, S.; Blasco Ivars, J.; Amigo, J.; Cubero-García, S.; Talens Oliag, P.; Aleixos Borrás, MN. (2019). Use of hyperspectral transmittance imaging to evaluate the internal quality of nectarines. Biosystems Engineering. 182:54-64. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2019.04.001S546418

APPLICATION OF VIS/NIR SPECTROSCOPYFOR RIPENESS EVALUATIONAND POSTHARVEST QUALITY ANALYSISOF AGRO-FOOD PRODUCTS

Agro-food composition at harvest time is one of the most important factors determining the future quality of final products (e.g. wine from grapes and oil from olives). Quality parameters change in function of different product matrix. Measurement of fruits characteristics that impacts on product quality is a requirement for production improvement. Inspection of fruits during ripening is a critical point in all agri-food production chains. This control is usually performed only on small samples that are not always representative of the whole lot. The importance of this monitoring operation is easy to understand, as it determines the economic value of the entire stock. Traditionally, fruits quality evaluation is achieved by a visual and taste assessment of them and evaluation of the traditional quality parameters such as total soluble solids, acidity and texture. The conventional methods to determine fruits quality parameters are time consuming, require preparation of samples, are often expensive, and generally highlight only one or a few aspects of fruits quality. Therefore, there is a strong need in the modern food industry for a simple, rapid, and easy\u2010to\u2010use method for objectively evaluating the quality of fruits. This kind of tool would enable real\u2010time analyses at the receiving station and would allow the preliminary decision\u2010making about grapes during consignment thank to the rapid analysis of various parameters simultaneously. Since food quality is not an individual attribute but it contains a number of inherent characteristics of the food itself, to measure the optical properties of food products has been one of the most studied non-destructive techniques for the simultaneous detection of different quality parameters. In fact, the light reflected from food contains information about constituents in the inner layers of sample and at foodstuff surface also. To achieve objectives of this work, e.g. ripeness evaluation and postharvest quality characteristics of agro-food products, visible near\u2010infrared (vis/NIR) spectroscopy was chosen. In particular, vis/NIR spectroscopy is a rapid and non-destructive technique requiring minimal sample processing before analysis; coupled with chemometric methods, appears to be one of the most powerful analytical tools for studying food products. Chemometrics is an essential part of vis/NIR spectroscopy in food sector. To extract useful information present in the spectra multivariate analysis was carried out. Principal component analysis (PCA) was used for a qualitative analysis of the data and PLS regression analysis as a technique to obtain quantitative prediction of the parameters of interest. The general aim of this work is to study the application of vis/NIR spectroscopy for ripeness evaluation and postharvest quality analysis of agro-food products. In particular this technology was tested to analyse ripening parameters of olives and grapes before to be processed, or to monitor freshness decay of fresh-cut lettuce and apples during long cold storage in controlled atmosphere. Moreover, the feasibility of a simplified handheld and low-cost optical device, based on measurement and processing of diffuse spectral reflectance at a few appropriately selected wavelengths was proposed. This study was focused on identifying the most significant wavelengths able to discriminate in a quick and simple way (i) directly in the field, the blueberries, the grapes, the olives ready to be harvested, (ii) on-line, for the real time monitoring of trend of craft beer fermentation and to estimate qualitative and quantitative parameters or (iii) during shelf life, freshness levels of fresh-cut Lamb\u2019s lettuce (Valerianella locusta Laterr.). The final aim of this work is to realize a simplified modular optical device (with few selected wavelengths) for single sample, non-destructive, and quick prediction of fruit ripeness degree and quality parameters evaluation. The first prototype of simplified optical device was realized for red grapes study and is characterized by the presence of four LEDs emitting at the wavelengths of interest. LED technology was chosen as illumination source of the sample, and allows obvious advantages in term of simplification and cost reduction. The design of the prototype of the simplified optical device was realised with particular attention to versatility and modularity. The possibility to adjust the light source with a specific choice of wavelengths for LEDs, makes it possible to use the same simplified optical device for many different application. This modular design allows an easy adjustment for different objective and for different kind of food sample matrix

Application of hyperspectral imaging combined with chemometrics for the non-destructive evaluation of the quality of fruit in postharvest

Tesis por compendio[ES] El objetivo de esta tesis doctoral es evaluar la técnica de imagen hiperespectral en el rango visible e infrarrojo cercano, en combinación con técnicas quimiométricas para la evaluación de la calidad de la fruta en poscosecha de manera eficaz y sostenible. Con este fin, se presentan diferentes estudios en los que se evalúa la calidad de algunas frutas que por su valor económico, estratégico o social, son de especial importancia en la Comunidad Valenciana como son el caqui 'Rojo Brillante', la granada 'Mollar de Elche', el níspero 'Algerie' o diferentes cultivares de nectarina. En primer lugar se llevó a cabo la monitorización de la calidad poscosecha de nectarinas 'Big Top' y 'Magique' usando imagen hiperespectral en reflectancia y transmitancia. Al mismo tiempo se evaluó la transmitancia para la detección de huesos abiertos. Se llevó a cabo también un estudio para distinguir los cultivares 'Big Top' y "Diamond Ray", los cuales poseen un aspecto muy similar pero sabor diferente. En cuanto al caqui 'Rojo Brillante', la imagen hiperespectral fue estudiada por una parte para monitorear su madurez, y por otra parte para evaluar la astringencia de esta fruta, que debe ser completamente eliminada antes de su comercialización. Las propiedades físico-químicas de la granada 'Mollar de Elche' fueron evaluadas usando imagen de color e hiperespectral durante su madurez usando la información de la fruta intacta y de los arilos. Finalmente, esta técnica se usó para caracterizar e identificar los defectos internos y externos del níspero 'Algerie'. En la predicción de los índices de calidad IQI y RPI usando imagen en reflectancia y transmitancia se obtuvieron valores de R2 alrededor de 0,90 y en la discriminación por firmeza, una precisión entorno al 95 % usando longitudes de onda seleccionadas. En cuanto a la detección de huesos abiertos, el uso de la imagen hiperespectral en transmitancia obtuvo un 93,5 % de clasificación correcta de frutas con hueso normal y 100 % con hueso abierto usando modelos PLS-DA y 7 longitudes de onda. Los resultados obtenidos en la clasificación de los cultivares 'Big Top' y 'Diamond Ray' mostraron una fiabilidad superior al 96,0 % mediante el uso de modelos PLS-DA y 14 longitudes de onda seleccionadas, superando a la imagen de color (56,9 %) y a un panel entrenado (54,5 %). Con respecto al caqui, los resultados obtenidos indicaron que es posible distinguir entre tres estados de madurez con una precisión del 96,0 % usando modelos QDA y se predijo su firmeza obteniendo un valor de R2 de 0,80 usando PLS-R. En cuanto a la astringencia, se llevaron a cabo dos estudios similares en los que en el primero se discriminó la fruta de acuerdo al tiempo de tratamiento con altas concentraciones de CO2 con una precisión entorno al 95,0 % usando QDA. En el segundo se discriminó la fruta de acuerdo a un valor de contenido en taninos (0,04 %) y se determinó qué área de la fruta era mejor para realizar esta discriminación. Así se obtuvo una precisión del 86,9 % usando la zona media y 23 longitudes de onda. Los resultados obtenidos para la granada indicaron que la imagen de color e hiperespectral poseen una precisión similar en la predicción de las propiedades fisicoquímicas usando PLS-R y la información de la fruta intacta. Sin embargo, cuando se usó la información de los arilos, la imagen hiperespectral fue más precisa. En cuanto a la discriminación del estado de madurez usando PLS-DA, la imagen hiperespectral ofreció mayor precisión, 95,0 %, usando la información de la fruta intacta y del 100 % usando la de los arilos. Finalmente, los resultados obtenidos para el níspero indicaron que la imagen hiperespectral junto con el método de clasificación XGBOOST pudo discriminar entre muestras con y sin defectos con una precisión del 97,5 % y entre muestras sin defectos o con defectos internos o externos con una precisión del 96,7 %. Además fue posible distinguir entre los dife[CA] L'objectiu de la present tesi doctoral se centra en avaluar la capacitat de la imatge hiperespectral en el rang visible i infraroig pròxim, en combinació amb mètodes quimiomètrics, per a l'avaluació de la qualitat de la fruita en post collita de manera eficaç i sostenible. A aquest efecte, es presenten diferents estudis en els quals s'avalua la qualitat d'algunes fruites que pel seu valor econòmic, estratègic o social, són d'especial importància a la Comunitat Valenciana com són el caqui 'Rojo Brillante', la magrana 'Mollar de Elche', el nispro 'Algerie' o diferents cultivares de nectarina. En primer lloc es va dur a terme la monitorització de la qualitat post collita de nectarines 'Big Top' i 'Magique' per mitjà d'imatge hiperespectral en reflectància i trasnmitancia. Així mateix es va avaluar la transmitància per a la detecció d'ossos oberts. Es va dur a terme també un estudi per distingir els cultivares 'Big Top' i 'Diamond Ray', els quals posseeixen un aspecte molt semblant però sabor diferent. Pel que fa al caqui 'Rojo Brillante', la imatge hiperespectral va ser estudiada d'una banda per a monitoritzar la seua maduresa, i per un altre costat per avaluar l'astringència, que ha de ser completament eliminada abans de la seua comercialització. Les propietats fisicoquímiques de la magrana 'Mollar de Elche' van ser avaluades per la imatge de color i hiperespectral durant la seua maduresa usant la informació de la fruita intacta i els arils. Finalment, aquesta tècnica es va fer servir per caracteritzar i identificar els defectes interns i externs del nispro 'Algerie'. En la predicció dels índexs de qualitat IQI i RPI usant imatge en reflectància com en trasnmitancia es van obtindre valors de R2 al voltant de 0,90 i en la discriminació per fermesa una precisió entorn del 95,0 % utilitzant longituds d'ona seleccionades. Pel que fa a la detecció d'ossos oberts, l'ús de la imatge hiperespectral en transmitància va obtindre un 93,5 % classificació correcta de fruites amb os normal i 100 % amb os obert usant models PLS-DA i 7 longituds d'ona. Els resultats obtinguts en la classificació dels cultivares 'Big Top' i 'Diamond Ray' van mostrar una fiabilitat superior al 96,0 % per mitjà de l'ús de models PLS-DA i 14 longituds d'ona, superant a la imatge de color (56,9 %) i a un panell sensorial entrenat (54,5 %). Quant al caqui, els resultats obtinguts van indicar que és possible distingir entre tres estats de maduresa amb una precisió del 96,0 % usant models QDA i es va predir la seua fermesa obtenint un valor de R2 de 0,80 usant PLS-R. Pel que fa a l'astringència, es van dur a terme dos estudis similars en què el primer es va discriminar la fruita d'acord al temps de tractament amb altes concentracions de CO2 amb una precisió al voltant del 95,0 % usant QDA. En el segon, es va discriminar la fruita d'acord a un valor de contingut en tanins (0,04 %) i es va determinar quina part de la fruita era millor per a realitzar aquesta discriminació. Així es va obtindre una precisió del 86,9 % usant la zona mitjana i 23 longituds d'ona. Els resultats obtinguts per la magrana van indicar que la imatge de color i hiperespectral posseïxen una precisió semblant a la predicció de les propietats fisicoquímiques usant PLS-R i la informació de la fruita intacta. No obstant això, quan es va usar la informació dels arils, la imatge hiperespectral va ser més precisa. Quant a la discriminació de l'estat de maduresa usant PLS-DA, la imatge hiperespectral va oferir major precisió (95,0 %) usant la informació de la fruita intacta i del 100 % usant la dels arils. Finalment, els resultats obtinguts pel nispro indiquen que la imatge hiperespectral juntament amb el mètode de classificació XGBOOST va poder discriminar entre mostres amb i sense defectes amb una precisió del 97,5 % i entre mostres sense defectes o amb defectes interns o externs amb una precisió del 96,7 %. A més, va ser possible distingir entre[EN] The objective of this doctoral thesis is to evaluate the potential of the hyperspectral imaging in the visible and near infrared range in combination with chemometrics for the assessment of the postharvest quality of fruit in a non-destructive, efficient and sustainable manner. To this end, different studies are presented in which the quality of some fruits is evaluated. Due to their economic, strategic or social value, the selected fruits are of special importance in the Valencian Community, such as Persimmon 'Rojo Brillante', the pomegranate 'Mollar de Elche', the loquat 'Algerie' or different nectarine cultivars. First, the quality monitoring of 'Big Top' and 'Magique' nectarines was carried out using reflectance and transmittance images. At the same time, transmittance was evaluated for the detection of split pit. In addition, a classification was performed to distinguish the 'Big Top' and 'Diamond Ray' cultivars, which look very similar but have different flavour. Whereas that for the 'Rojo Brillante' persimmon, the hyperspectral imaging was studied on the one hand to monitor its maturity, and on the other hand to evaluate the astringency of this fruit, which must be completely eliminated before its commercialization. The physicochemical properties of the 'Mollar de Elche' pomegranate were evaluated by means of hyperspectral and colour imaging during its maturity using the information from the intact fruit and arils. Finally, this technique was used to characterise and identify the internal and external defects of the 'Algerie' loquat. In the prediction of the IQI and RPI quality indexes using reflectance and transmittance images, R2 values around 0.90 were obtained and in the discrimination according to firmness, accuracy around 95.0 % using selected wavelengths was obtained. Regarding the split pit detection, the use of the hyperspectral image in transmittance mode obtained a 93.5 % of fruits with normal bone correctly classified and 100% with split pit using PLS-DA models and 7 wavelengths. The results obtained in the classification of 'Big Top' and 'Diamond Ray' fruits show accuracy higher than 96.0 % by using PLS-DA models and 14 selected wavelengths, higher than the obtained with colour image (56.9 %) and a trained panel (54.5 %). According to persimmon, the results obtained indicated that it is possible to distinguish between three states of maturity with an accuracy of 96.0 % using QDA models and its firmness was predicted obtaining a R2 value of 0.80 using PLS-R. Regarding astringency, two similar studies were carried out. In the first study, the fruit was classified according to the time of treatment with high concentrations of CO2 with a precision of around 95.0 % using QDA. In the second, the fruit was discriminated according to a threshold value of soluble tannins (0.04 %) and was determined what fruit area was better to perform this discrimination. Thus, an accuracy of 86.9 % was obtained using the middle area and 23 wavelengths. The results obtained for the pomegranate indicated that the use of colour and hyperspectral images have a similar precision in the prediction of physicochemical properties using PLS-R and the intact fruit information. However, when the information from the arils was used, the hyperspectral image was more accurate. Regarding the discrimination by the state of maturity using PLS-DA, the hyperspectral image offered greater precision, of 95.0 % using the information from the intact fruit and 100 % using that from the arils. Finally, the results obtained for the 'Algerie' loquat indicated that the hyperspectral image with the XGBOOST classification method could discriminate between sound samples and samples with defects with accuracy of 97.5 % and between sound samples or samples with internal or external defects with an accuracy of 96.7 %. It was also possible to distinguish between the different defects with an accuracy of 95.9 %.Munera Picazo, SM. (2019). Application of hyperspectral imaging combined with chemometrics for the non-destructive evaluation of the quality of fruit in postharvest [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/125954TESISCompendi

Machine learning y discriminación de la carne de pulpo (Octopus mimus) y calamar gigante (Dosidicus gigas) usando imágenes hiperespectrales

El pulpo es altamente susceptible al fraude por sustitución con otros cefalópodos de menor valor comercial, principalmente con calamar gigante, lo cual atenta contra el bienestar y la satisfacción de los consumidores, de modo que, es necesario contar con métodos rápidos, efectivos y de preferencia no invasivos, como la técnica de las imágenes hiperespectrales acopladas a herramientas de machine learning, para detectar esta práctica ilegal. Por tanto; el objetivo de esta investigación fue determinar si existe efecto en la aplicación de la técnica de machine learning sobre la discriminación de la carne de pulpo (Octopus mimus) y calamar gigante (Dosidicus gigas) usando perfiles espectrales. Se recolectaron muestras frescas de ambas especies en el puerto de Paita; se seleccionaron los brazos, por ser la parte de mayor similitud, a los cuales se les despojó la piel y se cortaron en trozos de 1.0 cm de longitud aproximadamente, obteniéndose 300 trozos por especie, divididos equitativamente para obtener muestras frescas, congeladas y cocidas. Las imágenes hiperespectrales se obtuvieron por reflectancia, en el rango espectral de 400-1000 nm., luego se segmentaron las imágenes para obtener los perfiles medios y se probaron modelos de machine learning para evaluar su rendimiento en base a los estadísticos de precisión y medida f-2. Los cálculos se realizaron en el software Matlab 2019a, aplicando 30 repeticiones y validación cruzada (K-fold = 5). Los resultados evidenciaron alto nivel de precisión para los modelos de Análisis Discriminante Lineal (Accuracy 99.9 %, Medida F-2 99.94%) y Maquinas de Vectores de Soporte (Accuracy 99.1 %, Medida F-2 99.06 %). Se concluye que existe efecto en la técnica de machine learning sobre la discriminación de la carne de pulpo y calamar gigante usando perfiles espectrales, con tasas de éxito de hasta 99.9%

Non-invasive monitoring of kiwifruit ripening

This thesis aims to explore the use of Visible and Near-Infrared Diffuse Reflectance Spectroscopy (VisNIR-DRS) in monitoring the ripening of two kiwifruit species, a yellow- (Actinidia chinensis Planch 'Jintao') and a green-fleshed (Actinidia deliciosa Liang et Ferguson 'Hayward'). The technique used in this study relies on correlating spectra with fruit internal quality attributes (IQA). However, low correlations in VisNIR-DRS causes problems in generalizing calibration models to new data. Therefore, the study was designed to test VisNIR-DRS in difficult real field conditions. Two orchards were monitored for each cultivar over two years, enabling internal (IV) and external validation (EV) on four independent datasets. The first part of the study focused on characterizing the time evolution of IQA during ripening. The second part involved developing calibration models for each IQA, based on the data from the first year. The results showed that it is possible to obtain highquality predictions for the IQA's daily averages from medium-quality models. The third part involved the two years' data. Variable selection and orthogonal signal correction were employed to improve the performance of the models, although only the IV performance improved, indicating that these widely recommended techniques are of little value in the context of stringent EV. Usual calibration transfer between the spectrometers used in each year was impossible in the absence of common samples. Therefore, a normalization approach based on daily average spectra was used, resulting in improved model performance. Lastly, the fourth part addressed the time variation of IQA in cold-stored kiwifruit, along with sensory data and their correlation with the spectra. According to the results of this study, VisNIR-DRS is a promising and important tool for kiwifruit industry since can be used to follow non-destructively the kiwifruit ripening, either on-tree or during storage, in a higher number of fruit samples and in less time.Esta tese debruça-se sobre a aplicação de Espetroscopia de Refletância Difusa no Visível e Infravermelho Próximo (ERD-VIP) na monitorização do amadurecimento de dois cultivares de kiwi, um de polpa amarela (Actinidia chinensis Planch ‘Jintao’) e outro de polpa verde' [Actinidia deliciosa (A. Chev.) C.F. Liang et A.R. Ferguson ‘Hayward’]. O estudo realizado enquadra-se, muito genericamente, no âmbito de um esforço global de promover a ERD-VIP como uma ferramenta prática e fiável para monitorizar a qualidade interna dos frutos. Com efeito, o controlo de qualidade dos frutos faz-se, em geral, através de processos destrutivos e demorados e que, pela própria limitação de desperdício na amostragem, conduz a caracterizações estatisticamente incorretas. Os métodos não invasivos, e a ERD-VIP em particular, permitem amostragens rápidas e uma caracterização estatística da população mais rigorosa. No entanto, a aplicação da ERD-VIP apresenta, ainda, alguns problemas, que têm impedido esta técnica de ser amplamente adaptada pelos produtores. A ERD-VIP baseia-se na correlação entre os espetros de refletância e os Parâmetros de Qualidade Interna (PQI) a determinar, como por exemplo, o Teor de Sólidos Solúveis (TSS). Com base nesta relação e em técnicas de análise multivariada, como por exemplo o Partial Least Squares (PLS), constroem-se modelos de calibração entre os espetros e os PQI. No entanto, na gama espetral do visível e infravermelho próximo, as bandas espetrais são muito largas e o efeito de interferentes é muito elevado, de onde resulta que os modelos de calibração para os PQI podem apresentar problemas de generalização a novos dados. Isto quer dizer que os modelos de calibração construídos com os frutos de um dado pomar podem realizar previsões de baixa qualidade quando aplicados a um pomar diferente; ou que os modelos construídos num dado ano, com certas características edafoclimáticas, podem falhar quando aplicados aos espetros do ano seguinte. A solução principal para este problema é recolher dados de proveniências o mais abrangentes possível, incluindo vários pomares, anos e condições de produção. No entanto, a abrangência das condições de calibração pode resultar numa perda de precisão relativamente a modelos mais localizados, no tempo e no espaço. Por exemplo, pode ser vantajoso desenvolver um modelo multi-anual para o mesmo pomar, garantindo maior especificidade. A análise da relação entre os dados de partida de um modelo e as suas características algébricas (vetor de regressão, loadings, scores, etc.), a que poderíamos chamar de meta-modelação, é uma área de investigação ainda com pouca expressão, mas que será crucial para resolver os problemas de generalização dos modelos de calibração. O objetivo mais lato desta tese é contribuir para este esforço de meta-modelação. A vasta maioria dos trabalhos realizados em ERD-VIP aplicada à determinação dos PQI processa-se na pós-colheita, o que significa que os frutos têm todos o mesmo estado de maturação e apresentam, por isso, bastante homogeneidade. Os resultados destes trabalhos são importantes para mostrar que a ERD-VIP pode ser utilizada, imediatamente antes da aquisição pelo consumidor, para classificar ou categorizar os frutos em escalões de qualidade. Existem muito menos trabalhos a aplicar a ERD-VIP durante a pré-colheita, em particular com o objetivo de poder prever a data ótima de colheita. Contudo, esta aplicação é tão ou mais importante que a anterior, pois permite monitorizar os pomares durante o amadurecimento da fruta e contribuir para a sua gestão adequada. A monitorização na pré-colheita tem, no entanto, algumas características que a tornam potencialmente mais complicada do que a que é feita apenas na pós-colheita. A principal diferença é que os frutos avaliados englobam um conjunto de estados de maturação muito heterogéneo, o que levanta problemas adicionais à modelação espetral. Com efeito, a estrutura e a constituição química dos frutos alteram-se durante o processo de maturação, o que tem consequências ao nível da propagação da luz e das relações espetrais entre os vários componentes. Assim, os estudos précolheita têm de se adaptar a uma estrutura física e química dos frutos que é mais dinâmica do que a encontrada na pós-colheita, o que dificulta o estabelecimento de padrões entre características espetrais e os PQI. Por outro lado, representa um campo de estudo mais desafiante e útil ao desenvolvimento da meta-modelação e permite ter uma perspetiva abrangente sobre os processos fisiológicos e a sua manifestação ao nível espetral. Procurando um enquadramento nos problemas descritos acima, optou-se, neste trabalho, por um desenho experimental que pudesse contribuir para as esclarecer as questões associadas à generalização dos modelos, num contexto de monitorização pré-colheita. Com este intuito, foram escolhidos dois pomares para cada cultivar (dois de kiwi polpa amarela e dois de kiwi de polpa verde) e as medidas de campo foram realizadas durante dois anos. Desta forma foi possível realizar validação externa dos modelos, dado que, para cada cultivar, obtiveram-se quatro conjuntos de dados independentes entre si: pomar 1/ano 1, pomar 2/ano 1, pomar 1/ano 2 e pomar 2/ano 2. Na validação externa usam-se três destes conjuntos independentes para fazer a calibração e o quarto para fazer a validação. A validação externa é, com efeito, um dos pilares essenciais para avaliar a capacidade de generalização dos modelos de calibração. No entanto, a maior parte dos estudos apresentados na literatura apresenta apenas uma calibração interna, em que os espetros de fontes diferentes (diferentes pomares, produtores ou anos) são distribuídos igualmente pelos conjuntos de calibração e validação. Deste modo não há verdadeira heterogeneidade entre calibração e validação, eliminando, em grande parte, o aparecimento de problemas relacionados com a generalização dos modelos a novos dados. Neste trabalho faz-se um paralelo entre os resultados obtidos em validação interna e externa, mostrando como os primeiros são sempre excessivamente otimistas. Na primeira parte do trabalho faz-se uma descrição da evolução dos PQI ao longo do processo de amadurecimento. Foram medidos dez PQI: os parâmetros de colorimetria L*, a*, b*, Hue e chroma, mais os parâmetros físico-químicos de firmeza, massa seca, TSS, pH e acidez titulável. O conhecimento da fisiologia dos kiwis e a interpretação da evolução dos PQI à luz dessa fisiologia são muito importantes para que se possa entender melhor as diferenças nos modelos de calibração obtidos em condições diferentes. Na segunda parte do trabalho faz-se um estudo inicial dos modelos de calibração com apenas um ano de medidas. Para cada cultivar havia apenas, nessa altura, dois conjuntos de dados independentes. A validação externa, que consiste em modelar com um desses conjuntos e prever o outro, conduziu a resultados muito pobres, pelo que se adotou uma abordagem híbrida, em que cada conjunto de dados era dividido em dois subconjuntos de árvores diferentes. Fez-se então o estudo com quatro conjuntos independentes de árvores. A qualidade das previsões depende muito do PQI. Os melhores resultados são obtidos para TSS, Hue e a* (Standard Deviation Ratio - SDR > 2). A firmeza e a percentagem de massa seca podem ser previstas de forma grosseira (SDR ~ 1.5), mas os restantes parâmetros não podem ser previstos de forma minimamente aceitável. Mostrou-se ainda que, mesmo partindo de modelos de calibração medianos, é possível obter previsões de grande qualidade da média diária dos PQI (SDR > 6), o que é, no fundo, o objeto de interesse para os produtores. Na terceira parte da tese faz-se um estudo detalhado da validação externa e interna em dois anos. Além disso, houve um problema adicional, relacionado com a perda do espetrómetro no início do segundo ano. Isto tornou o processo de validação ainda mais complicado, pois passou a incorporar uma componente de transferência de calibração entre os dois instrumentos. Tratou-se, portanto, de um problema de validação em dois pomares, dois anos e dois espetrómetros, o que corresponde ao caso real mais difícil de tratar. Perante este programa complexo, optou-se por concentrar os esforços na modelação do TSS, um dos PQI mais importante, tanto na determinação da data ótima de colheita, como na determinação do estado ótimo para consumo. Começou-se por comparar os resultados de validação interna com os de validação externa. Os resultados mostraram que a validação interna dá conta de todas as fontes de variabilidade (incluindo formas espetrais globalmente diferentes, fornecidas por cada um dos espetrómetros) e consegue fazer boas previsões (SDR = 2). Já os resultados de validação externa são bastante fracos, com um valor global de SDR = 1.4 (considerando em conjunto as previsões feitas para cada pomar), mas com valores individuais (SDR calculado apenas no conjunto de previsões de cada pomar) de 1 nos piores casos, ou seja, sem qualquer capacidade de previsão. Procurou-se então melhorar a performance do modelo utilizando duas técnicas muito usadas na literatura: a seleção de variáveis (SV) e correção de sinal ortogonal (Orthogonal Signal Correction - OSC). A ideia subjacente à aplicação destas técnicas é a mesma: eliminar a influência de componentes espectrais pouco informativas e que possam ser contraproducentes na validação. Em ambos os casos se verificou que a validação interna pode beneficiar da aplicação destes métodos, mas não a validação externa. Isto está de acordo com a ideia de que SV e OSC otimizam o espaço associado a três dos conjuntos de dados, mas que essa otimização não generaliza necessariamente ao quarto conjunto de dados. SV e OSC são duas das técnicas mais amplamente recomendadas para melhorar a robustez dos modelos. Neste trabalho mostra-se, portanto, que estas técnicas valem de pouco no contexto de uma validação externa difícil. Tentou-se uma transferência de calibração, mas na ausência de amostras comuns, as técnicas habituais não funcionam. Foi então tentada uma abordagem baseada na normalização aos espetros médios diários. Selecionou-se o conjunto com mais dias de medição como "master" e os restantes como "slaves". Em cada dia de medição, os espetros "slave" são multiplicados pela razão entre as médias “master” e “slave” desse dia. Isto permitiu compensar, em grande parte, as variações espetrais induzidas pelos espetrómetros e também variações de fundo espetral causadas por texturas diferentes. Foi assim possível aumentar bastante a performance do modelo em validação externa, passando o SDR de 1.4 para 1.8. Este valor permite realizar previsões médias diárias de TSS de elevada qualidade (SDR = 2.8). Demonstrou-se que mesmo numa conjuntura adversa de troca de espetrómetro, sem possibilidade de haver amostras comuns, é possível usar o modelo de calibração calculado num dado conjunto de frutos para prever o SSC de um conjunto de frutos independente (outro pomar e/ou ano). Na quarta parte da tese estuda-se a etapa de pós-colheita e armazenamento dos kiwis. Fez-se o estudo da variação dos PQI em função do tempo e realizou-se a análise dos dados sensoriais adquiridos a partir de painéis de provadores. A partir destes dados foi possível perceber quais são as características organoléticas mais valorizadas pelos consumidores. Por fim, procurou-se identificar algum tipo de padrão espetral que pudesse ser usado para correlacionar/antecipar a resposta sensorial, tendo se verificado uma boa correlação entre SSC e a refletância dos espectros dos kiwis nos comprimentos de onda entre 635 – 780 nm. De acordo com os resultados deste estudo, VisNIR-DRS é uma ferramenta promissora que pode ser usada para monitorizar o amadurecimento de kiwis na árvore, ou durante o armazenamento em pós-colheita. Isto é de grande importância para a indústria de kiwis, uma vez que permite que a monitorização do amadurecimento, seja feita de forma não destrutiva e num maior número de frutos, em menos tempo.The author acknowledges the Portuguese Foundation for Science and Technology – FCT for funding the PhD scholarship SFRH/BD/131462/ 2017

Machine learning y discriminación de la carne de pulpo (Octopus mimus) y calamar gigante (Dosidicus gigas) usando imágenes hiperespectrales

El pulpo es altamente susceptible al fraude por sustitución con otros cefalópodos de menor valor comercial, principalmente con calamar gigante, lo cual atenta contra el bienestar y la satisfacción de los consumidores, de modo que, es necesario contar con métodos rápidos, efectivos y de preferencia no invasivos, como la técnica de las imágenes hiperespectrales acopladas a herramientas de machine learning, para detectar esta práctica ilegal. Por tanto; el objetivo de esta investigación fue determinar si existe efecto en la aplicación de la técnica de machine learning sobre la discriminación de la carne de pulpo (Octopus mimus) y calamar gigante (Dosidicus gigas) usando perfiles espectrales. Se recolectaron muestras frescas de ambas especies en el puerto de Paita; se seleccionaron los brazos, por ser la parte de mayor similitud, a los cuales se les despojó la piel y se cortaron en trozos de 1.0 cm de longitud aproximadamente, obteniéndose 300 trozos por especie, divididos equitativamente para obtener muestras frescas, congeladas y cocidas. Las imágenes hiperespectrales se obtuvieron por reflectancia, en el rango espectral de 400-1000 nm., luego se segmentaron las imágenes para obtener los perfiles medios y se probaron modelos de machine learning para evaluar su rendimiento en base a los estadísticos de precisión y medida f-2. Los cálculos se realizaron en el software Matlab 2019a, aplicando 30 repeticiones y validación cruzada (K-fold = 5). Los resultados evidenciaron alto nivel de precisión para los modelos de Análisis Discriminante Lineal (Accuracy 99.9 %, Medida F-2 99.94%) y Maquinas de Vectores de Soporte (Accuracy 99.1 %, Medida F-2 99.06 %). Se concluye que existe efecto en la técnica de machine learning sobre la discriminación de la carne de pulpo y calamar gigante usando perfiles espectrales, con tasas de éxito de hasta 99.9%

Evaluación de parámetros de calidad físicos y químicos en agraz (Vaccinium meridionale Swartz) con el uso de espectroscopía de infrarrojo cercano – NIR

Técnicas como la espectroscopia NIR pueden ser de gran utilidad para determinar parámetros de calidad en frutas de manera sencilla, rápida y económica con buena precisión. El objetivo de esta investigación fue determinar los parámetros de calidad físicos y químicos de agraz, mediante espectroscopía en el infrarrojo cercano (NIR). Se trabajó con agraz proveniente del Municipio de San Miguel de Sema (Boyacá - Colombia), cosechado en estado de madurez 3. Se usaron 500 muestras de agraz y durante el periodo de almacenamiento se monitoreó firmeza, peso, color, SST, AT, pH, RM y pérdida de peso. Para la calibración de los modelos de regresión se usó la metodología de mínimos cuadrados parciales (PLSR) y para los modelos de clasificación se empleó el análisis de componentes principales (PCA) y la metodología SIMCA, en todos se realizó una validación cruzada. El set de calibración correspondía al 75% de muestras y el 25% restante a las muestras del set de validación externa. Se obtuvieron modelos con alta representatividad para firmeza, peso y pH, de calidad aceptable para las coordenadas a* y b*, para el resto de parámetros los modelos obtenidos fueron de baja capacidad predictiva. Fue posible clasificar muestras de agraz entre los estados de madurez 4 y 5 con precisión cercana a 100% y en estado 3 con 90%. Los resultados encontrados indican que la técnica NIR resulta ser adecuada para sustituir técnicas de laboratorio para algunos parámetros de calidad de agraz al menos como un primer acercamiento a esta tecnología.Abstract: Techniques such as NIR spectroscopy can be very useful for determining quality parameters in fruits in a simple, fast and economical way with high accuracy. The aim of this research was to determine the physical and chemical quality parameters of agraz by near infrared spectroscopy (NIR). The research was carried with agraz from the Municipality of San Miguel de Sema (Boyacá - Colombia), harvested in a mature stage 3. 500 agraz samples were used and during the storage period, firmness, weight, color, TSS, TA, pH, MR and weight loss were monitored. For the calibration of the regression models, the partial least squares (PLSR) methodology was used and the main component analysis (PCA) and the SIMCA methodology were used for the classification models, in all of them cross-validation was performed. The calibration set corresponded to 75% of samples and the remaining 25% to the samples to the external validation set. Models with high representativity for firmness, weight and pH were obtained, with acceptable quality for a* and b* coordinates and low predictive capacity for the other quality parameters were obtained. It was possible to classify agraz samples between maturity stages 4 and 5 with accuracy close to 100% and in state 3 with 90%. The results for some quality parameters of agraz indicate that laboratory techniques could be substituted by NIR technique, at least as a first approach to this technology.Maestrí

Aplicación del análisis de imagen hiperespectral y tridimensional al control de procesos y productos en la industria harinera y sus derivados

Tesis por compendio[EN] This work is focused on studying of hyperspectral and structured light based tridimensional image analysis about their application on quality and process control of cereal flour industry and derived products. The structured light based tridimensional image analysis has been used to develop a bread dough dynamic fermentation control system. Descriptors obtained from dough shape evolution were used to describe differences between wheat flour batches during fermentation process. In the same way, that system was used to characterize the effect of new ingredients on fermentation process. Those behaviors were analyzed joint to the intern structure of dough during the process, establishing relationships between it and the tridimensional information. Differences in fermentation process were also studied using hyperspectral image analysis. Flours were analyzed using the obtained diffuse reflectance spectra, which contained information within 400-1000 nm of wavelength range. Differences in several spectral bands were correlated with fundamental components of flours such as gluten. That spectral characterization of flours was used to detect adulterations with different grains. Adulterations until 2, 5% of oat, sorghum and corn were detected both flour and bread crumb. The hyperspectral image analysis was also used to control the heat treatment of wheat and oat flours, where spectral information was related to properties of end products.[ES] El presente trabajo está centrado en el estudio de los sistemas de análisis de imagen hiperespectral y tridimensional basado en luz estructurada para su aplicación en el control de procesos y calidad de la industria harinera y de sus derivados. El sistema de imagen tridimensional basado en luz estructurada fue la base para el desarrollo de un sistema de monitorización en continuo de la fase de fermentación de masas panarias. A partir de descriptores desarrollados relacionados con la variación de la forma del producto durante la operación, se establecieron diferencias entre lotes de harinas de trigo y describió el comportamiento de masas reformuladas con nuevos ingredientes. Dicho comportamiento fue analizado en conjunto con la estructura interna de la masa durante la operación, estableciendo relaciones concretas entre esta y la información obtenida a partir de las imágenes. Las diferencias de comportamiento durante la operación de fermentación también fueron estudiadas mediante el sistema de imagen hiperespectral. En este caso, las harinas fueron analizadas directamente mediante imágenes espectrales, obteniendo espectros de reflectancia difusa en el rango de longitudes de onda 400-1000, donde se observaron diferencias en determinadas bandas del espectro. Dichas diferencias fueron correlacionadas con determinados componentes fundamentales como el gluten. La caracterización espectral de la harina de trigo se utilizó posteriormente para la detección de cereales diferentes mezclados con esta. Adulteraciones de hasta un 2,5% de avena, sorgo y maíz fueron detectadas tanto en harina como en panes de trigo. El análisis de imagen hiperespectral también ha sido aplicado al control del tratamiento térmico de harinas de trigo y avena, donde se ha conseguido relacionar la información espectral con las características del producto final.[CA] El present treball està centrat en l'estudi dels sistemes d'anàlisis d'imatge hiperespectral i tridimensional basat en llum estructurada per a la seua aplicació en el control de processos i qualitat de la indústria farinera i dels seus derivats. El sistema d'imatge tridimensional basat en llum estructurada va ser la base per al desenvolupament d'un sistema de monitoratge en continu de la fase de fermentació de masses panaries. A partir dels descriptors desenvolupats relacionats amb la variació de la forma del producte durant l'operació, es van establir diferències entre lots de farines de blat i es va descriure el comportament de masses reformulades amb nous ingredients. Aquest comportament va ser analitzat en conjunt amb l'estructura interna de la massa durant l'operació, establint relacions concretes entre aquesta i la informació obtinguda a partir de les imatges. Les diferències de comportament durant l'operació de fermentació també van ser estudiades mitjançant el sistema d'imatge hiperespectral. En aquest cas, les farines van ser analitzades directament mitjançant imatges espectrals, obtenint espectres de reflectància difusa en el rang de longituds d'ona 400-1000, on es van observar diferències en determinades bandes de l'espectre. Aquestes diferències van ser correlacionades amb determinats components fonamentals com el gluten. La caracterització espectral de la farina de blat es va utilitzar posteriorment per a la detecció de cereals diferents barrejats amb aquesta. Adulteracions de fins a un 2,5% de civada, sorgo i dacsa van ser detectades tant en farina com en pans de blat. L'anàlisi d'imatge hiperespectral també ha sigut aplicat al control del tractament tèrmic de farines de blat i civada, on s'ha aconseguit relacionar la informació espectral amb les característiques del producte final.Verdú Amat, S. (2016). Aplicación del análisis de imagen hiperespectral y tridimensional al control de procesos y productos en la industria harinera y sus derivados [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/65354TESISPremios Extraordinarios de tesis doctoralesCompendi