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Desarrollan una técnica de análisis de imagen que determina la calidad de las uvas

Desarrollan una técnica de análisis de imagen que determina la calidad de las uvas

Para determinar la calidad o la madurez de las uvas han de realizarse análisis químicos largos y tediosos. Ahora, una nueva técnica desarrollada por científicos de la Universidad de Sevilla promete simplificar este procedimiento. Con ella, se pueden evaluar todos estos factores simplemente a partir de imágenes.

Desarrollan una técnica de análisis de imagen que determina la calidad de las uvas

El procedimiento habitual para conocer el grado de azúcar de las uvas es efectuar un análisis químico, un trabajo a menudo largo y tedioso que indica a los viticultores cuando hay que empezar a vendimiar. Ahora, científicos de la Universidad de Sevilla (US) proponen una técnica alternativa: fotografiar las uvas y analizar las imágenes.

El método consiste en introducir estos frutos o sus semillas en una cabina de iluminación controlada. Después, mediante visión por ordenador se identifican sus colores exactos de acuerdo a los estándares de la Comisión Internacional de Iluminación, además de sus características morfológicas como la longitud, la anchura y la esfericidad.

Finalmente, con un software desarrollado por los propios investigadores se puede reconocer la variedad de las muestras al compararlas con una base de imágenes preestablecida.

El estudio, que publica la revista Computers and Electronics in Agriculture, se ha validado con éxito en viñas con la denominación de origen Condado de Huelva. La máquina es capaz de diferenciar si una uva es de la variedad Tempranillo, Syrah o la autóctona Zalema.

“La ventaja de esta técnica es que facilita una inspección y control de calidad rápido y automatizado, además de un seguimiento objetivo del proceso de maduración”, ha explicado a SINC Francisco J. Heredia, uno de los autores y coordinador del Grupo Color y Calidad de Alimentos de la US.

El investigador también destaca que han ideado un ‘índice de pardeamiento’ para las semillas, un parámetro que estima su grado de maduración independientemente de la variedad y el año de la cosecha, “solo con los datos que facilitan las imágenes”.

Conocer el contenido fenólico

Además, gracias a herramientas estadísticas, el equipo ha confirmado que existe una relación directa entre el aspecto y color de los granos con su contenido en fenoles, unos compuestos que determinan el grado de madurez de la uva.

Así lo confirman los resultados de otro trabajo, recogidos en la revista Analytica Chimica Acta, obtenidos a partir de uvas de La Rioja recolectadas en seis momentos distintos.

“Los compuestos analizados en las semillas no son los principales responsables del color del vino tinto, pero su polimerización y oxidación durante la maduración provocan el pardeamiento de las semillas, que es determinado mediante colorimetría triestímulo a partir de las imágenes digitales y está relacionado con su composición”, comenta otro de los autores, Francisco J. Rodríguez-Pulido.

Conocer esta relación “resulta de utilidad como método estimativo rápido y objetivo para decidir el momento óptimo de la vendimia y, por tanto, la calidad del vino, sin necesidad de análisis químicos o sensoriales”.

Los expertos vitivinícolas se suelen fijar en la denominada ‘maduración tecnológica’ –centrada en los azúcares del jugo– para saber cuándo recoger las uvas, pero los autores subrayan que no hay que olvidar el grado de maduración de la semillas, que también influyen en la calidad de los caldos.

“En climas cálidos, como el del sur de España, la maduración tecnológica se desarrolla muy rápidamente y no da tiempo a que las semillas –resguardadas en el interior– lo hagan a la misma velocidad”, explica Rodríguez-Pulido, quien reconoce la necesidad de seguir investigando para, en el futuro, “poder predecir el tipo de vino que saldrá de unas uvas con las características que muestre su ‘retrato’ digital”.

Referencias bibliográficas:

Francisco J. Rodríguez-Pulido, Luis Gómez-Robledo, Manuel Melgosa, Belén Gordillo, M. Lourdes González-Miret, Francisco J. Heredia. Ripeness estimation of grape berries and seeds by image analysis. Computers and Electronics in Agriculture (2012).

Francisco J. Rodríguez-Pulido, Raúl Ferrer-Gallego, M. Lourdes González-Miret, Julián Carlos Rivas-Gonzalo, María Teresa Escribano-Bailón, Francisco J. Heredia. Preliminary study to determine the phenolic maturity stage of grape seeds by computer vision. Analytica Chimica Acta (2012).

RedacciónT21

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