Anualmente, el consumo mundial de naranjas alcanza aproximadamente los 47 millones de toneladas, lo que exige métodos de clasificación eficaces en función de su dulzor y sabor. Tradicionalmente, una selección de naranjas se somete a un proceso de exprimido y posterior análisis de laboratorio con equipos sofisticados para determinar su idoneidad para diversos productos, un método costoso y que consume mucho tiempo. Para agilizar los procesos, el sector está recurriendo a las cámaras multiespectrales, capaces de captar la luz en múltiples longitudes de onda, como solución viable.
Un estudio de caso industrial realizado por Headwall Photonics consistió en escanear naranjas Hamlin con un sistema hiperespectral que visualiza la fruta mediante cientos de longitudes de onda. Tras el escaneado, se extrajo el zumo de las naranjas para medir su valor Brix, un método tradicional para evaluar el contenido de azúcar. El estudio halló una correlación casi perfecta entre el contenido de azúcar estimado por el modelo hiperespectral y el determinado por medios convencionales, lo que valida la eficacia de esta tecnología para su aplicación industrial. Este método permite escanear rápidamente grandes cantidades de naranjas, lo que aumenta considerablemente la eficacia y reduce los costes y la mano de obra.
Fuente: zmescience.com