Resumen de Evaluación de calidad y nivel de madurez en mangos cv. "Manila" mediante visión por computador

N. Vélez Rivera, Jorge Chanona Pérez, Sergio Cubero García, Nuria Aleixos Borrás, Georgina Calderón-Domínguez, Reynold Ramón Farrera Rebollo, José Blasco Ivars

• español

  En los últimos años el consumo de mango se ha incrementado a nivel mundial debido a su alta demanda tanto en estado fresco como procesado. Por eso, el mercado requiere sistemas de evaluación de calidad eficientes y no destructivos capaces de evaluar su madurez y los defectos que aparecen durante el manejo poscosecha de los frutos. Los sistemas de visión computarizada (SVC) son una herramienta útil y eficiente para realizar esta tarea, en comparación con los sistemas tradicionales basados en la inspección manual que son destructivos, costosos, ineficientes y limitados para lotes pequeños. Este trabajo presenta un método basado en SVC que permite evaluar la calidad del mango cv. ‘Manila’ por estado de madurez. El sistema desarrollado realiza una captura de toda la superficie de la piel del mango y analizarla evitando los efectos adversos debidos a la curvatura propia de la forma de esta fruta. Para evaluar la madurez se emplearon los espacios de color CIELAB y HSB, por ser los más utilizados en el área agroalimentaria. Las estimaciones realizadas a partir del color de la epidermis del fruto se validaron mediante análisis fisicoquímicos, lo que permitió delimitar claramente tres fases de madurez (preclimatérica, climatérica y senescente). Las fases establecidas en el análisis fisicoquímico se utilizaron posteriormente para establecer un sistema de clasificación mediante Análisis Discriminante Multivariable, con el que se logró clasificar correctamente el 100% de los mangos usando propiedades de color y físico-químicas, mientras que el resultado obtenido empleando únicamente cuatro parámetros de color (a*, b*, H and S) alcanzó el 90 % de clasificación correcta.

• English

  Mango consumption has increased worldwide due to its high demand in fresh and as well as processed products. To fulfill the demanded quality, the industry requires non-destructive and efficient systems for quality evaluation and also for assess its ripening during postharvest handling of fruits. Computer vision systems (CVS) are useful and efficient tools to evaluate the quality of fruit in comparison with traditional methods that usually are destructives, expensive, inefficient and restricted to evaluation of small number of samples. This work presents a CVS to evaluate the quality of 'Manila' mango by ripening state. The system allows captures images from different angles and analyze the whole fruit, while avoiding adverse effects in the images due to the curvature of the fruit. For evaluate fruit ripening was used two color spaces (CIELAB and HSB) that are the systems most used in the image processing applied to agricultural sciences. Ripening evaluation from the skin color of the fruit was validated by physicochemical analysis, which allow define three maturity phases (pre-climacteric, climacteric and senescent). The phases defined by physicochemical analysis were used to establish a classification system based on Multivariate Discriminant Analysis. This methodology allowed classify 100% of the samples by using color and physicochemical variables, while proper classification of 90% was obtained by using only four color parameters (a*, b*, H and S). These results proved that the CVS developed was a method efficient and nondestructive for evaluation of ripening and quality of ‘Manila’ mangoes.