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000012059 005__ 20150325140234.0
000012059 037__ $$aTAZ-TFG-2013-762
000012059 041__ $$aspa
000012059 1001_ $$adel Arco Ferruz,Lis
000012059 24500 $$aEstudio de maduración de manzana mediante la técnica no destructiva de imágenes multiespectrales de retrodifusión de luz láser en distintas longitudes de onda.
000012059 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2013
000012059 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000012059 520__ $$aLa evaluación de la calidad de la manzana “Smoothee Golden Delicious” se hace mediante índices de madurez, entre ellos firmeza y Sólidos Solubles Totales, los cuales requieren la destrucción del fruto. Por tanto la industria hortofrutícola no puede tener un control de todos los frutos, y el consumidor demanda sistemas efectivos de control y calidad. Por ello, el objetivo principal de este trabajo es establecer un modelo estadístico que relacione las medidas de firmeza y SST con los diámetros medios de Feret correspondientes a las imágenes de retrodifusión de la luz de algunos láseres en la manzana, obteniendo así un sistema no destructivo de clasificación por su calidad. La firmeza se midió mediante el método estándar Magness-Taylor y los SST con un refractómetro digital. Las imágenes de retrodifusión se analizaron con el Software Matrox 8.0 para obtener los diámetros medios de Feret de cada manzana. En dichas imágenes se comprueba cómo las manzanas dispersan la luz láser de distinta forma dependiendo de la fecha de recogida y la longitud de onda del láser utilizado para obtener la imagen. Se utilizó el método estadístico PLS con el que se obtuvo el modelo. En el modelo de calibración los valores de R2CV fueron de 0,93 y 0,87 para SST y firmeza respectivamente, y en el modelo de validación se obtuvieron valores de r2 0,86 y 0,74 para SST y firmeza respectivamente. De estos resultados se dedujo que se puede obtener una buena predicción de parámetros. Aunque sería necesario trabajar en sucesivas campañas para construir modelos de predicción más completos, porque desconocemos que este modelo sirva para otras campañas.
000012059 521__ $$aGraduado en Ciencia y Tecnología de los Alimentos
000012059 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000012059 700__ $$aNegueruela Suberviola, Angel Ignacio$$edir.
000012059 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bFísica Aplicada$$cFísica Aplicada
000012059 8560_ $$f575498@celes.unizar.es
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