REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA SOBRE LA UTILIZACIÓN DE ESCÁNERES EPSON EN EL ANÁLISIS DE IMÁGENES DIGITALES DE ALIMENTOS

REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA SOBRE LA UTILIZACIÓN DE ESCÁNERES EPSON EN EL ANÁLISIS DE IMÁGENES DIGITALES DE ALIMENTOS.

Por Sergio Jaubert Garibay

El análisis de imágenes digitales en alimentos permite evaluar con gran precisión características físicas como el tamaño, morfología, color, presencia de contaminantes, defectos, propiedades de textura como son firmeza y turgencia, así como algunas enfermedades. Es una tecnología no destructiva, que ayuda a comprender los procesos bioquímicos y fisicoquímicos ocurridos durante la producción, almacenamiento, y transporte de los alimentos. En la presente revisión de literatura se muestran algunas investigaciones relacionadas con la utilización de escáneres Epson en el análisis de imágenes digitales de alimentos.

Productos Hortofrutícolas

Murakami y cols (2005), utilizando un escáner Perfection 1200U midieron el porcentaje de verde y rojo en las hojas relacionándolo significativamente con la salud de las plantas, así mismo, compararon los resultados del análisis digital de 326 imágenes escaneadas de hojas, con el contenido de clorofila a, clorofila b y antocianinas verificando que el análisis de imagen proporciona una medida cuantitativa y fiable de las concentraciones relativas de los pigmentos subyacentes. De manera similar, el perfil y disposición de carotenoides asociados a la maduración de bayas de goji (Lycium barbarum L.) fue determinado por Hempel y cols (2017), este estudio se realizó con imágenes digitales obtenidas con un escáner Perfection 2450. Por otra parte, Lo Bianco y cols (2017), utilizando un scanner gt-15000 registraron las características morfométricas y colorimétricas que describen el color, la forma, el tamaño y los rasgos texturales de semillas de malva de 28 taxones pertenecientes a los géneros Lavatera L. y Malva L.

En otra investigación, Calvo y cols (2017), mediante análisis de imágenes digitales obtenidas con un escáner Expression XL 10000, observaron que el aumento en las concentraciones de N, P y K puede afectar la morfología de las raíces en las primeras etapas del crecimiento del maíz. De la misma forma Wen y cols (2017), utilizando un escáner Expression 1600, observaron que la deficiencia de fosforo en el maíz es más dependiente de los caracteres morfológicos de las raíces que de los fisiológicos. Así mismo Albrecht y cols (2017), utilizando un escáner Perfection V700 evaluaron la orientación y disposición de fibras de agave sisalana incorporado en fibras de polipropileno reforzado con sisal. Kwon y cols (2009) por su parte evaluaron el efecto de la administración oral de un hongo con alto contenido de β-glucano en la cicatrización de heridas en ratas diabéticas, las imágenes de las cicatrices fueron obtenidas con un escáner gt-8000.

Cereales y Panificación

Marti y cols (2017) mediante el análisis de imágenes digitales obtenidas utilizando un escáner Perfection 3170, observaron que la harina de trigo germinado mejora el volumen específico del pan y da mayor suavidad a la miga durante el almacenamiento. Del mismo modo, Wronkowska y cols (2013), utilizando un escáner Perfection V200, observaron que se presenta un aumento en el volumen del pan, al incrementar la cantidad de harina de trigo sarraceno en su formulación. Por otra parte Fois y cols, (2012), evaluaron la distribución, tamaño de las celdas de gas, así como la altura en masas de panadería fermentadas, esta evaluación fuer realizada mediante el análisis de imágenes digitales obtenidas con un escáner Expression 10000XL. De manera similar, Rodriguez y cols (2013), con un escáner Perfection 1250 evaluaron la funcionalidad de diferentes ingredientes en la elaboración de pasteles, en este estudio se escanearon rebanadas de pastel de 15mm de espesor. Así mismo, Stanley y cols (2002), utilizando un escáner Stylus 2500 analizaron la microestructura celular y parámetros de textura en diferentes tipos de pan. 

En otras investigaciones Van Dalen y cols (2004), utilizando un escáner Perfection 1200S determinaron mediante el análisis de imágenes digitales la distribución de tamaños y el porcentaje de granos rotos de arroz. De modo similar, Nascimento y cols (2017), empleando un escáner Perfection 1640U, evaluaron el efecto de la temperatura de extrusión sobre la frecuencia de las rupturas estructurales en extrudidos de harina de arroz. También, Zapotoczny, P. (2011), investigó parámetros texturales de 11 variedades de trigo de primavera e invierno de diferentes clases, el análisis se realizó con imágenes adquiridas a partir de un escáner Perfection. Las imágenes fueron digitalizadas a alta resolución (2673 × 4031) con una profundidad de 24 bits.

Carne, Pescado y Lácteos

Anese y cols (2012), empleando un escáner Perfection 1250 observaron el efecto de la radio frecuencia en la estructura celular de carne de cerdo congelada con aerosol de nitrógeno líquido. Por otra parte, Bahuaud y cols (2010), utilizando un escáner Perfection 4990 evaluaron la textura pre-rigor mortis de 738 salmones atlánticos de 94 familias sacrificados, fileteados y almacenados en hielo. Así mismo, Gaarder y cols (2012), mediante un escáner Perfection 4990 tomaron imágenes digitales de filetes de salmón refrigerado con el propósito de evaluar el efecto de la actividad enzimática de proteasas sobre la textura del salmón. En otra investigación, Petrusha y cols (2016), con un escáner Perfection V370 determinaron parámetros de calidad en carne de res en polvo, el estudio lo llevaron a cabo mediante el análisis digital de las coordenadas de color de cada píxel presente en las imágenes de la carne.

En el caso de lácteos, Jeliński y cols (2007), utilizaron un escáner Expression 1680PRO para caracterizar digitalmente parámetros texturales de calidad en quesos, a los que se les incorporaron diferentes proporciones de perejil, ajo y pimienta. Así mismo, Yerramilli y cols (2017) evaluaron, mediante imágenes digitales obtenidas utilizando un escáner Perfection V850, la estabilidad de nanoemulsiones proteicas en diferentes tipos de bebidas.

Contaminantes en Alimentos

Holubová-Mičková y cols (2010), desarrollaron un método basado en el análisis de imágenes digitales para la detección sensitiva del insecticida carbaryl en zumos de frutas. En este estudio las imágenes se obtuvieron utilizando un escáner Perfection V700. Por otra parte el análisis de imágenes digitales obtenidas con un escáner Perfection V10 fue utilizado por Wu y cols (2017) para la determinación de residuos del herbicida sistémico no selectivo aminotriazol en vegetales, evaluando los diferentes patrones de agregación observados en las imágenes escaneadas. De manera similar Fornal y cols (2007), emplearon el análisis de imágenes digitales para detectar plagas en productos almacenados; estos autores informan que esta técnica de toma de imágenes, es particularmente eficaz para detectar infestaciones internas de granos almacenados, en este estudio las imágenes digitales fueron obtenidas a una resolución de 0.127 mm2 /pixel utilizando un escáner Expression 1680PRO. En otra investigación, Blažková y cols (2009), desarrollaron un inmunoensayo de flujo lateral para la detección simultánea de listeria spp y listeria monocytogenes en los alimentos. Las líneas de prueba se escanearon con un escáner Perfection V700.

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