Nariz electrónica para determinar el índice de madurez del tomate de árbol (Cyphomandra Betacea Sendt)

Cristhian Manuel Durán Acevedo, Oscar Eduardo Gualdron Guerrero, Mariela Hernández Ordoñez

Resumen


Este artículo presenta el desarrollo de una nariz electrónica para el monitoreo no destructivo del proceso de maduración del tomate de árbol (cyphomandra betacea sendt). Una matriz de 16 sensores de gases químicos fue acondicionada para la detección de tres índices de madurez del tomate de árbol (verde, maduro y sobremaduro). Una red neuronal probabilística (PNN) fue acoplada a una técnica de selección de variables (Recocido Simulado) para mejorar el resultado y la técnica PCA (análisis de componentes principales) fue aplicada para discriminar cada uno de los compuestos volátiles. Se analizó cierto número de medidas con las pruebas físico-químicas con el objetivo de evaluar las propiedades físicas, químicas y sensoriales (es decir, pH, acidez y grados Brix) del producto y luego se compararon con los resultados de la nariz electrónica. El sistema olfativo fue capaz de clasificar las muestras del tomate de árbol en tres diferentes estados con una exactitud muy alta, para alcanzar un porcentaje de acierto de 99.886% en la clasificación.

Palabras clave


sistema multisensor, PCA, PNN, selección de variables, tomate de árbol

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