Resumen

Dentro del marco de implementación de tecnologías analíticas de proceso (PAT) en la industria de los alimentos el procesamiento de imágenes puede utilizarse como una herramienta para la estimación y predicción de la calidad de los alimentos así como análisis de adulteración. Este estudio se enfoca en una nueva metodología para el análisis automatizado de imágenes de diversos tipos de productos alimenticios. El método de procesamiento de las imágenes multiespectrales se basa en el enfoque de aprendizaje automático sin supervisión y un nuevo esquema no supervisado de selección de bandas espectrales para la optimización del proceso de segmentación. A través de la evaluación se comprueba la eficiencia y robustez frente al software semi manual disponible actualmente, lo que sugiere que el método propuesto es adecuado para la extracción masiva de datos de muestras de alimentos.

• Materias:Tecnología de alimentos Sistemas de imágenes Control de calidad Alimentos
• Subjects:Food technology Imaging systems Quality control Food
• Palabras claves:Imágenes multiespectrales de alto rendimiento, Ciencia alimentaria, Calidad de alimentos
• Keywords:High Throughput Multispectral Image Processing, Food Science, Food quality