Detección del grado de madurez de cosecha del aguacate Hass en ambientes no controlados

Autores/as

  • Carlos Augusto Meneses Escobar Universidad Tecnológica de Pereira
  • Julio César Chavarro Porras Universidad Tecnológica de Pereira

DOI:

https://doi.org/10.26507/paper.4771

Palabras clave:

madurez de cosecha, procesamiento digital de imagenes, ambiente no controlado

Resumen

El aguacate Hass se ha convertido en un producto fundamental como alternativa para el desarrollo del sector agrícola del país. En nuestro país es un cultivo relativamente nuevo y la calidad en las exportaciones depende en gran medida de lograr un nivel de madurez óptima en el momento de la cosecha. Las herramientas tecnológicas no invasivas que utilizan análisis de imágenes han demostrado ser prometedoras para abordar este problema, aunque su efectividad y características computacionales siguen siendo inciertas. Este estudio presenta un modelo computacional para la medición del grado de madurez de cosecha de aguacate Hass mediante el procesamiento digital de imágenes a partir de las características físicas del fruto.

El procesamiento de imágenes contribuye significativamente a proporcionar un método preciso, objetivo y consistente para evaluar la madurez, reducir el error humano y respaldar el proceso general de control de calidad.

Citas

Analdex, 2024. Analdex - Retos de producción, logísticos y climáticos, los principales dolores de cabeza para las exportaciones del aguacate Hass. [En línea] Available at: https://www.analdex.org/2024/05/29/retos-de-produccion-logisticos-y-climaticos-los-principales-dolores-de-cabeza-para-las-exportaciones-del-aguacate-hass/ [Último acceso: 15 jul 2024].

Arzate, I., 2011. Image Processing Applied to Classification of Avocado Variety Hass (Persea americana Mill.) During the Ripening Process. Food Bioprocessing Technology, Volumen 4, pp. 1307-1313. https://doi.org/10.1007/s11947-011-0595-6

Calvo, H., Moreno, M. & Godoy, S., 2015. A practical framework for automatic food products classification using computer vision and inductive characterization. Neurocomputing, 175(Part B), pp. 911-923. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.06.095

Cerdas, M., Montero, M. & Somarribas, O., 2014. Verificación del contenido de materia seca como indicador de cosecha para aguacate (Persa americana) cultivar Hass en zona intermedia de producción de los Santos Costa Rica. Agronomía Costarricense, 38(1), pp. 207-214.

Cubero, S. y otros, 2011. Advances in Machine Visión Applications for Automatic Inspection an Quality Evaluation of Fruits and Vegetables. Food and Bioprocess Technology , 4(4), pp. 487-504. https://doi.org/10.1007/s11947-010-0411-8

Diaz, J. C., Ardila, C. & Guerra, M. A., 2019. Estudio de caso sobre la admisibilidad del aguacate Hass colombiano en el mercado estadounidense: oportunidades en el Este de Asia. Revista Mundo Asia Pacífico, 8(14). https://doi.org/10.17230//map.v8.i14.01

Gamble, J. y otros, 2010. The impact of dry matter, ripeness and internal defects on consumer perceptions of avocado quality and intentions to purchase. Postharvest Biology and Technology, Jul, 57(1), pp. 35-43. https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2010.01.001

Gongal, A. y otros, 2015. Sensors and systems for fruit detection and localization: A review. Computers and Electronics in Agriculture - Elsevier, Volumen 116, pp. 8-19. https://doi.org/10.1016/j.compag.2015.05.021

Guerrero, E. & Benavides, G., 2014. Automated system for classifying Hass avocados based on image processing techniques. IEEE Colombian Conference on Comunications and Computing, COLCOM 2014 - Conference Proceedings.

Hameed, K., Chai, D. & Rassau, A., s.f. A comprehensive review of fruit and vegetable classification techniques. Image and Vision Computing, Dec, Volumen 80, pp. 24-44. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2018.09.016

Herrera, J., Salazar, S., Martinez, H. & Ruiz, J., 2017. Indicadores preliminares de madurez fisiológica y comportamiento poscosecha del fruto de aguacate Mendez. Fitotecnia Mexicana, 40(1), pp. 55-63. https://doi.org/10.35196/rfm.2017.1.55-63

Hershkovitz, V. y otros, 2009. Induction of ethylene in avocado fruit in response to chilling stress on tree. Journal Plant Phisiology, nov.pp. 1855-1862. https://doi.org/10.1016/j.jplph.2009.05.012

Hofman, P. J., Bower, J. & Woolf, A., 2013. Harvesting, packing, postharvest technology, transport and processing. The avocado: botany, production and uses. CABI Digital Library, pp. 489-540. https://doi.org/10.1079/9781845937010.0489

Hurtado, A. & Arias, J. S., 2023. Biología reproductiva y alternancia del aguacate Hass en el trópico andino de Caldas, Manizales: s.n.

Jaramillo, C., Choque, W., Guerrero, G. & Meneses, C., 2020. Hass avocado ripeness classification by mobile devices using digital image processing and ANN methods. International Journal of Food, 16(12). https://doi.org/10.1515/ijfe-2019-0161

Kuś, Z., Cymerski, J., Radziszewska, J. & Nawrat, A., 2018. Applying Colour Image-Based Indicator for Object Tracking. Studies in Systems, Decision and Control - Springer International Publishing, Volumen 106, pp. 23-33. https://doi.org/10.1007/978-3-319-64674-9_2

López, E., 2020. Efecto de la reducción de la floración con ácido giberélico sobre la producción del aguacate, Valencia: s.n.

Maftoonazad, N., Karimi, H. & Pradher, H., 2009. Artificial Neural Network Modeling of Hyperspectral Radiometric Data For Quality Changes Associated With Avocados During. Journal of Food Processing and Preservation, 35(4), pp. 432-446. https://doi.org/10.1111/j.1745-4549.2010.00485.x

Magwaza, L. S. & Tesfay, S., 2015. A Review of Destructive and Non-destructive Methods for Determining Avocado Fruit Maturity. Food and Bioprocess Technology, 01 Oct, 8(10), pp. 1995-2011.

Minagricultura, 2017. Memorias al congreso de la República 2018-2019, s.l.: s.n.

Nturambirwe, L. & Opara, U., 2020. Machine learning applications to non- destructive defect detection in horticultural products. Biosystems Engineering, 01 Jan, Volumen 189, pp. 60-83. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2019.11.011

Opara, J. F. I. N. a. U. L., 2020. Machine learning applications to non-destructive defect detection in horticultural products. Biosystems Engineering, pp. 60-83. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2019.11.011

Osuna, J. & Toivonen, S. S. G. R. G. y. J., 2017. Modelo No Destructivo Para Determinar Madurez. Memorias del V Congreso Latinoamericano del Aguacate, 4(420-428), pp. 420-428.

Rehman, T., Mahmud, M., Chang, Y. & Jin, J., 2019. Current and future applications of statistical machine learning algorithms for agricultural machine vision systems. Computers and Electronics in Agriculture, Jan, Volumen 156 Elseiver, pp. 585-605. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.006

Rocha, J. L., Salazar, S. & Bárcenas, A. E., 2010. Determinación irreversible a la floración del aguacate 'Hass' en Michoacán. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 1(4).

Uribe, R., 2018. Cartama, casi dos décadas dedicadas al aguacate Hass. Semana, 2 May.

Wedding, B. y otros, s.f. Effects of seasonal variability on FT-NIR prediction of dry matter content for whole Hass avocado fruit. Postharvest Biology and Technology.

Cómo citar

[1]
C. A. Meneses Escobar y J. C. Chavarro Porras, «Detección del grado de madurez de cosecha del aguacate Hass en ambientes no controlados», EIEI ACOFI, sep. 2025.

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Publicado

08-09-2025

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Estudiantes de doctorado en ingeniería
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