Non-destructive his based analysis for shelf-life evaluation of table grape
Abstract
Fast, accurate, and non-destructive analytical techniques based on hyperspectral imaging (hsi) represent effective tools for food quality evaluation. A visible change in the appearance of a fresh product often negatively impacts the perceived quality from a consumer’s point of view. This is particularly evident in fresh table grapes, for which rachis browning results in a sudden drop in its selling price. Usually, rachis browning is evaluated by subjective methods using a color scale based on image analysis in the visible range. Anyway, these methods evaluate the browning after its visible onset, which has already impacted the perceived quality and decreased the product’s price. Early detection of browning could help implement preventive strategies, leading to economic savings. Our investigation was based on two known facts: rachis browning is linked to water loss, and water molecules show strong absorption in the nir (near-infrared) region. To monitor rachis browning onset on various novel table grapes during cold storage, a hyperspectral specim iq camera was used to record 3d images in the vis-nir range (400-1000 nm). After image acquisition, the specim iq studio software was used for the classification of regions of interest (rois), which were used to build false color masks for the amount of browning of rachides. The novel table grape varieties employed in this study were obtained in an ongoing breeding program and were harvested from vineyards in southern italy. After harvest the bunches were packed in cardboard boxes and stored at 2°c with 95% relative humidity. To follow the onset of browning on rachis we did not remove the berries since it would have made it impossible to repeat the measurement on the same bunch. This means that due to the presence of berries, it was difficult to observe the internal part of the rachis. The changes were followed on the visible portion of the rachides, which is the main part visible to consumers. Rachis samples have also been collected and subjected to transcriptomic analysis to understand putative pathways causing differences in browning within varieties. Maintaining the quality of fresh fruits often is a matter of visual appearance, thus these studies aim to find a spectral region able to track the changes in the rachides before browning onset to allow the adoption of proper selling strategies.
Análisis no destructivo basado en his para la evaluación de la vida útil de la uva de mesa
Las técnicas analíticas rápidas, precisas y no destructivas basadas en imágenes hiperespectrales (hsi) representan herramientas eficaces para la evaluación de la calidad de los alimentos. Un cambio visible en la apariencia de un producto fresco a menudo impacta negativamente en la calidad percibida desde el punto de vista del consumidor. Esto es particularmente evidente en las uvas de mesa frescas, cuyo raquis se oscurece y provoca una caída repentina en su precio de venta. Por lo general, el pardeamiento del raquis se evalúa mediante métodos subjetivos utilizando una escala de colores basada en el análisis de imágenes en el rango visible. De todos modos, estos métodos evalúan el oscurecimiento después de su aparición visible, lo que ya ha impactado la calidad percibida y disminuido el precio del producto. La detección temprana del pardeamiento podría ayudar a implementar estrategias preventivas, lo que conduciría a un ahorro económico. Nuestra investigación se basó en dos hechos conocidos: el pardeamiento del raquis está relacionado con la pérdida de agua y las moléculas de agua muestran una fuerte absorción en la región nir (infrarrojo cercano). Para monitorear la aparición del pardeamiento del raquis en varias uvas de mesa novedosas durante el almacenamiento en frío, se utilizó una cámara hyperspectral specim iq para registrar imágenes 3d en el rango vis-nir (400-1000 nm). Después de la adquisición de imágenes, se utilizó el software specim iq studio para la clasificación de regiones de interés (roi), que se utilizaron para crear máscaras de colores falsos para la cantidad de oscurecimiento de los raquidos. Las nuevas variedades de uva de mesa empleadas en este estudio se obtuvieron en un programa de mejoramiento genético en curso y se cosecharon en viñedos del sur de italia. Después de la cosecha los racimos fueron empacados en cajas de cartón y almacenados a 2°c con 95% de humedad relativa. Para seguir el dorado del raquis no retiramos las bayas ya que hubiera sido imposible repetir la medida en el mismo racimo. Esto significa que debido a la presencia de bayas, fue difícil observar la parte interna del raquis. Los cambios se siguieron en la parte visible del raquídeo, que es la parte principal visible para los consumidores. También se recolectaron muestras de raquis y se sometieron a análisis transcriptómicos para comprender las posibles vías que causan diferencias en el pardeamiento dentro de las variedades. Mantener la calidad de las frutas frescas a menudo es una cuestión de apariencia visual, por lo que estos estudios tienen como objetivo encontrar una región espectral capaz de rastrear los cambios en el raquis antes del inicio del oscurecimiento para permitir la adopción de estrategias de venta adecuadas.
Analisi non distruttiva basata su his per la valutazione della shelf-life dell’uva da tavola
Tecniche di analisi veloci, accurate e non distruttive basate sull’imaging iperspettrale (hsi) rappresentano strumenti efficaci per la valutazione della qualità degli alimenti. Un cambiamento visibile nell’aspetto di un prodotto fresco spesso ha un impatto negativo sulla qualità percepita dal consumatore. Ciò è particolarmente evidente nel caso dell’uva da tavola, per la quale l’imbrunimento del rachide comporta un repentino calo del prezzo di vendita. Di solito, l’imbrunimento del rachide viene valutato con metodi soggettivi utilizzando una scala cromatica basata sull’analisi delle immagini nel visibile. Questi metodi valutano comunque l’imbrunimento dopo la sua comparsa, quindi quando la qualità percepita ed il prezzo del prodotto sono già diminuiti. Il rilevamento precoce dell’imbrunimento potrebbe aiutare ad attuare strategie preventive, portando a risparmi economici. La nostra indagine si è basata su due fatti noti: l’imbrunimento del rachide è legato alla perdita d’acqua e le molecole d’acqua mostrano un forte assorbimento nella regione nir (vicino infrarosso). Per monitorare l’insorgenza dell’imbrunimento del rachide su nuove uve da tavola durante la frigo conservazione, è stata utilizzata una fotocamera hyperspectral specim iq per registrare immagini 3d nella gamma vis-nir (400-1000 nm). Dopo l’acquisizione delle immagini, il software specim iq studio è stato utilizzato per la classificazione delle regioni di interesse (roi), utilizzate per costruire maschere di falsi colori per quantificare l’imbrunimento del rachide. Le nuove varietà di uva da tavola impiegate in questo studio sono state ottenute in un programma di miglioramento genetico in corso e sono state raccolte da vigneti situati nell’italia meridionale. Dopo la raccolta i grappoli sono stati imballati in scatole di cartone e conservati a 2°c con umidità relativa del 95%. Per seguire l’imbrunimento del rachide non abbiamo effettuato l’asportazione degli acini poiché ciò avrebbe reso impossibile ripetere la misurazione sullo stesso grappolo. Ciò significa che a causa della presenza delle bacche era difficile osservare la parte interna del rachide. Le modifiche sono state seguite sulla porzione visibile del rachide, che è la parte maggiormente visibile ai consumatori. Sono stati inoltre raccolti campioni di rachide e sottoposti ad analisi trascrittomica per comprendere i presunti percorsi che causano differenze nell’imbrunimento all’interno delle varietà. Mantenere la qualità della frutta fresca è spesso una questione di aspetto visivo, quindi questi studi mirano a trovare una regione spettrale in grado di tracciare i cambiamenti nei rachide prima dell’inizio dell’imbrunimento per consentire l’adozione di adeguate strategie di vendita.
Issue: OIV 2024
Type: Article
Authors
¹ Consiglio per la Ricerca in Agricoltura e l’Analisi dell’Economia Agraria, Centro di Ricerca Viticoltura ed Enologia (CREA-VE), Via Casamassima, 148, Turi (BA), Italy
² Consiglio per la Ricerca in Agricoltura e l’Analisi dell’Economia Agraria, Centro di Ricerca Viticoltura ed Enologia (CREA-VE), Via XXVIII Aprile 26, Conegliano (TV), Italy