Aplicabilidad de la tecnología de imágenes hiperespectrales (HSI) como método no invasivo para la evaluación de la calidad del pescado

Abstract

[EN] The quality and freshness of fishery products has traditionally been determined by sensory evaluation methods, as well as by various analytical and instrumental techniques. However, all of them have several limitations. The first ones are subjective, as they depend on the personal judgment of a panel, while the second ones are generally invasive and destructive, requiring the selection of samples from the production batch and being unable to be applied to a complete production in an online way. Thus, a continuous effort is being made to find efficient methods and tools that allow the determination of quality and freshness in an objective, fast, reliable and non-destructive approach, in order to satisfy the expectations of consumers. In this regard, hyperspectral imaging (HSI) technology is one of the most promising in this field since, combined with multivariate analysis, it can result in a fast, non-invasive and non-destructive technique for the evaluation of fish quality indicators. However, most of the existing studies focus on processed fish, namely filets. In this work, correlation models using partial least squares regression (PLSR) have been developed to predict various quality indicators (quality index (QI) and colorimetric variables L, a and b of the CIELAB color space) in aquaculture whole turbot samples. Satisfactory results have been obtained for the prediction of QI using hyperspectral information collected from the dark side of turbots. This model was developed for 32 samples and 10 components and efficiently estimates the QI value of 9 samples of the external evaluation set, resulting in a normalized error of 1.0212 and a MSE of 8.7929.

[ES] La calidad y frescura de los productos de la pesca se ha determinado tradicionalmente mediante métodos de evaluación sensorial, así como con diversas técnicas analíticas e instrumentales. Sin embargo, todos ellos adolecen de diversas limitaciones. Los primeros son subjetivos, pues dependen de la opinión personal de un panel, en tanto que los segundos son, por lo general, invasivos y destructivos, por lo que requieren la selección de muestras de un mismo lote y son incapaces de aplicarse a una producción completa de forma online. Así pues, existe una continua búsqueda de métodos y herramientas eficientes que permitan la determinación de la calidad y frescura de manera objetiva, rápida, fiable y que no lleven asociada la destrucción del alimento, con el fin de alcanzar las expectativas de los consumidores. En este contexto, la tecnología de imágenes hiperespectrales (HSI) es de las más prometedoras ya que, combinada con el análisis multivariable, puede resultar en una técnica rápida, no invasiva y no destructiva para la evaluación de indicadores de calidad del pescado. Sin embargo, la mayoría de las investigaciones existentes se centran únicamente en pescado procesado, principalmente filetes. En este trabajo se han elaborado modelos de correlación mediante regresión por mínimos cuadrados parciales (PLSR) para predecir varios indicadores de calidad (índice de calidad (QI) y variables colorimétricas L, a y b del espacio de color CIELAB) en muestras de rodaballo entero de acuicultura. Se han obtenido resultados satisfactorios para la predicción del QI a partir de la información hiperespectral recogida de la cara oscura. Este modelo, elaborado para 32 muestras y 10 componentes, logra estimar de forma eficaz el valor del QI de 9 muestras pertenecientes al conjunto externo de evaluación, obteniéndose un error normalizado de 1,0212 y un MSEE de 8,7929

[GA] A calidade e frescura dos produtos pesqueiros determináronse tradicionalmente mediante métodos de avaliación sensorial, así como diversas técnicas analíticas e instrumentais. Non obstante, todos sofren varias limitacións. Os primeiros son subxectivos, xa que dependen da opinión persoal dun panel, mentres que os segundos son xeralmente invasivos e destrutivos, polo que requiren a selección de mostras dun mesmo lote e son incapaces de ser aplicados á produción completa en liña. Así pois, existe unha busca continua de métodos e ferramentas eficientes que permitan determinar a calidade e a frescura de forma obxectiva, rápida, fiable e que non leve asociada a destrución do alimento, co fin de atender ás expectativas dos consumidores. Neste contexto, a tecnoloxía de imaxes hiperespectrais (HSI) é unha das máis prometedoras xa que, combinada coa análise multivariante, pode dar como resultado unha técnica rápida, non invasiva e non destrutiva para a avaliación dos indicadores de calidade do peixe. Non obstante, a maior parte das investigacións existentes céntranse unicamente no peixe procesado, principalmente filetes. Neste traballo desenvolvéronse modelos de correlación mediante regresión de mínimos cadrados parciais (PLSR) para predicir varios indicadores de calidade (índice de calidade (QI) e variables colorimétricas L, a e b do espazo cromático CIELAB) en mostras de rodaballo enteiro de acuicultura. Obtivéronse resultados satisfactorios para a predición do QI a partir da información hiperespectral recollida do lado escuro. Este modelo, desenvolvido para 32 mostras e 10 compoñentes, consegue estimar de forma eficiente o valor QI de 9 mostras pertencentes ao conxunto externo de avaliación, obténdose un erro normalizado de 1,0212 e un MSE de 8,7929