Ciencia y tecnología de los alimentos
Perspectivas tecnológicas en agricultura
- Video:Seminario web sobre tendencias en el procesamiento de alimentos 2017
- Fuente: PMMI: The Association for Packaging and Processing Technologies
Evaluation of Drift-Reducing Nozzles for Pesticide Application in Hazelnut (Corylus avellana L.)
Evaluación de inyectores reductores de deriva para la aplicación de plaguicidas en avellana
La dispersión de pesticidas a través de inyectores de inducción es un método ampliamente conocido para una mayor precisión que si bien se ha utilizado ampliamente en cultivos de frutas, no se conoce su aplicabilidad en cultivos de avellanas (Corylus avellana L). Este documento presenta una comparación entre los tratamientos realizados con inyectores de dos tipos (boquillas de cono y abanico plano de baja deriva) y los inyectores convencionales. Fue realizado el análisis de la calidad de distribución, número de gotas por cm2 del área objetivo, y el desvío hacia zonas adyacentes fuera del objetivo. Los resultados indican que en general, los inyectores de baja deriva son ideales para la distribución precisa de pesticida en árboles de avellanas.
Este estudio fue desarrollado por Marcello Biocca (Centro di Ricerca Ingegneria e Trasformazioni Agroalimentari, Monterotondo, Italy), Maurizio Cutini, Elio Romano (Centro di Ricerca Ingegneria e Trasformazioni Agroalimentari, Treviglio, Italy), Federico Pallottino y Pietro Gallo (Centro di Ricerca Ingegneria e Trasformazioni Agroalimentari, Monterotondo, Italy) para AgriEngineering (Vol. 3, núm. 2, p. 230-239, 2021), una revista especializada en ingeniería agrícola y horticultura. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
High Throughput Multispectral Image Processing with Applications in Food Science
Procesamiento de imágenes multiespectrales de alto rendimiento con aplicación en ciencia de los alimentos
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.
Este estudio fue desarrollado por Panagiotis Tsakanikas, Dimitris Pavlidis, George-John Nychas (Agricultural University of Athens, Athens, Greece) para PLOS ONE (2015), una revista multidisciplinaria e interdisciplinaria con un amplio espectro de estudios en áreas como ciencia, ingeniería, medicina y ciencias sociales. Esta es una publicación de PLOS (Estados Unidos), una editorial sin ánimo de lucro interesada en promover la divulgación científica. Correo de contacto: [email protected]
