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Cerezos

15 de septiembre de 2022
Mediante el procesamiento y análisis de imágenes digitales

Sistema de detección temprana de microcracking en cerezas

Sistema de detección temprana de microcracking en cerezas

Investigadores del Centro para la Investigación e Innovación en Fruticultura para la Zona Sur buscan una herramienta para detectar y cuantificar microfisuras en cerezas, que permita relacionar la aparición de ‘cracking’ en cosecha a partir del procesamiento digital de imágenes obtenidas en longitudes de onda del ultra violeta.

Alberto Espinoza, Pamela González, Ana Valdebenito y María Eugenia González

Departamento de Agroindustrias de la Facultad de Ingeniería Agrícola de la Universidad de Concepción.

El cracking o partidura de la fruta ocurre principalmente debido a lluvias durante el periodo de pre cosecha, especialmente durante la fase de viraje de color asociado a la etapa III del crecimiento (Sekse, 1995; Cárdenas, 2014). También se ha visto que ocurre por una permanencia excesiva de la fruta bajo el agua durante el proceso de hidroenfriado (Valenzuela, 2020). Entonces, una condición de alta humedad y/o agua libre en torno al fruto provocan que el agua exterior, atraviese la piel y entre en las células del fruto, lo que causa un aumento en la presión dentro del fruto más allá de la capacidad de expansión de la cutícula, la que termina por romperse (Valenzuela, 2007).

Alberto Espinoza.

En las cerezas, se ha establecido que el cracking es uno de los daños más recurrentes en la postcosecha, y que tiene consecuencias dramáticas. El solo hecho de que este daño se presente, independiente de su intensidad, afecta todos los procesos asociados a la exportación, incluidos la cosecha, el embalaje, el almacenaje y la venta. Se ha reportado que al momento de la recepción en el packing el cracking representa un 2,4% del total de fruta con alteraciones.

Debido a que en sus etapas iniciales este daño no es visible a simple vista (microcracking) suele expresarse en el fruto durante el viaje a destino o al llegar a éste, representando un 7,2% del total de fruta con daños. Además, debido a que el cracking aparece mayoritariamente en cerezas de mayor calibre, posteriormente suele generar la aparición de pudriciones en ellas (Valenzuela, 2007; Valenzuela, 2020).

Pamela González Fuentes.

La incidencia del cracking puede variar desde microlesiones en la epidermis a profundas lesiones o grietas. La severidad depende de un gran número de factores como son: la variedad, el estado de maduración, la intensidad y la duración de la lluvia, la temperatura del aire, entre otros. La aparición de la partidura en la fruta está precedida por el desarrollo de diminutas fracturas en la membrana cuticular que no se extienden hacia las capas de células epidérmicas e hipodérmicas y el mesocarpio. Estas microfisuras se observan a menudo en frutos de cereza maduros e inmaduros, aumentando su frecuencia de aparición durante el desarrollo del fruto (Schumann et al., 2019).

Las importantes pérdidas que ocasiona el cracking han hecho que se desarrollen diferentes métodos y prácticas agrícolas para evitarlo o reducirlo, como por ejemplo la instalación de cubiertas por encima de las hileras de los árboles, la aplicación de tratamientos químicos con soluciones minerales, surfactantes o la aplicación de ráfagas de aire posterior a las lluvias (Balbontín et al., 2013).

EL PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y LA DETECCIÓN DE MICROFISURAS Y CRACKING

La agricultura nacional tiene el desafío del desarrollo e incorporación de herramientas tecnológicas analíticas que permiten monitorear los cultivos y adquirir datos oportunos, de forma fácil y rápida, apoyando la toma de decisiones objetiva y en tiempo real. Por lo que las tecnologías de inspección visual basadas en la radiación electromagnética presentan actualmente el mayor potencial en la evaluación de la calidad de frutas y hortalizas. Su éxito requiere la combinación de sensores eficaces con modelos matemáticos, basados en una activa investigación.

María Eugenia González.

La interacción no invasiva entre la radiación y la materia a evaluar (tejido vegetal), independientemente del rango que se utilice (UV, VIS o NIR) es un gran avance para la fruticultura. Estos sistemas son aplicados con éxito en un amplio rango de procesos, pero aún persisten retos debidos a la variabilidad en formas, tamaños, colores y texturas que estas ofrecen. En este contexto, la Facultad de Ingeniería Agrícola de la Universidad de Concepción a través del programa PTEC “Centro para la Investigación e Innovación en Fruticultura para la Zona Sur” (16PTECFS-66647) cofinanciado por CORFO, busca una herramienta para detectar y cuantificar microfisuras en cerezas, que permita relacionar la aparición de cracking en cosecha a partir del procesamiento digital de imágenes obtenidas en longitudes de onda del ultra violeta.

Ana Valdebenito.

En una primera etapa del desarrollo se trabajó en la obtención del algoritmo de segmentación y reconocimiento que permitiría cuantificar el microcracking, a partir de la técnica de visualización del daño propuesta por Peschel y Knoche (2005), utilizando un colorante fluorescente. En la segunda etapa, y luego de optimizar la identificación de microfisuras en el fruto, se estudió la aparición de las mismas en distintas etapas del crecimiento y maduración del fruto. Las imágenes fueron obtenidas semanalmente con un microscopio-UV digital USB luego de la inducción de la aparición del microcracking y cracking en la fruta. En base a las imágenes obtenidas se trabajó en el desarrollo de un algoritmo de segmentación y reconocimiento que permitiera una inspección y cuantificación del microcracking que para el ojo humano no resulta posible.

Los muestreos de frutos se realizaron en un fundo ubicado en la comuna de Chillán de la Región de Ñuble, entre el 24 de noviembre y el 28 de diciembre de 2020, y se evaluaron distintos parámetros fisicoquímicos de la fruta cosechada en seis estados de crecimiento y madurez.

RESULTADOS

El tamaño de los frutos, evaluado a través de sus diámetros ecuatoriales, aumentó paulatinamente hasta, la mitad de las evaluaciones (9 de diciembre), tras lo cual no sufrió variaciones significativas (Cuadro 1). Cabe destacar que los resultados de los parámetros fisicoquímicos obtenidos en las distintas  evaluaciones son concordantes con otros reportes para distintos estados de madurez de cerezas de la variedad Sweet Heart (Zhang et al., 2007; Espinoza, 2015).

Tabla 1. Resultados caracterización fisicoquímica cerezas Sweet Heart de acuerdo al estado de madurez.

Con respecto al color del fruto, durante la obtención de las imágenes en los distintos estados de madurez, la creación de un algoritmo que detecte el microcracking resultó ser un desafío, tanto por el color de fondo de la imagen como por el color del defecto y la intensidad de éste, debido a que el algoritmo debe ser capaz de diferenciar entre ellos. En la Figura 1 se presentan los colores de los frutos cosechados en los distintos momentos de evaluación.

Figura 1. Cambios de coloración a través del transcurso de las semanas en estudio.

De acuerdo a los análisis realizados, se encontró que la metodología propuesta para la identificación del cracking en los frutos es eficiente en la segregación del daño, y como se puede observar en la Figura 2, en las distintas imágenes se evidencia la presencia del mismo. Ahora bien, es importante señalar que las imágenes que presentan mayor dificultad para su procesamiento son aquellas con gran número de microcracking o cuando éste ya pasa a ser visible a simple vista.

Figura 2. Imágenes con luz UV de distintos frutos de cerezo con gran nivel de daños a causa del microcracking.

Entonces, con la gran variedad de imágenes obtenidas y con el objetivo de facilitar el reconocimiento del microcracking por parte del algoritmo, se crearon algunas condiciones internas para el mismo, de esta forma se puede identificar la imagen a procesar y luego realizar la segmentación de ésta, es decir, las distintas imágenes son divididas mediante distintas técnicas, obteniéndose segmentos. Es importante mencionar que el algoritmo generado  puede extraer la información desde varias imágenes a la vez, lo que facilita el trabajo a realizar.

La información extraída corresponde al área total del microcracking y el número de microcracking presentes en la imagen analizada, lo que es almacenado en un archivo de tipo Excel. El algoritmo guarda el resultado de cada imagen segmentada en una carpeta, lo que permite al usuario comparar la calidad de la segmentación con respecto a la imagen sin procesar, como se observa en la Figura 3.

Figura 3. Ejemplos de identificación de microcracking después del proceso de segmentación, donde se observa una imagen sin segmentar (Izquierda). y una imagen segmentada (derecha).

Ahora bien, utilizando los datos obtenidos en la temporada 2020-2021, se buscaba relacionar la información obtenida por el algoritmo con los parámetros fisicoquímicos de los frutos, y se encontró que el diámetro ecuatorial 1 (Figura 4), la masa (Figura 5) y los sólidos solubles (Figura 6) sí se relacionaron con el área del microcracking, lo que quiere decir que a medida que el fruto madura, y aumenta su diámetro, masa y solidos solubles, el área de microcracking también va aumentando, lo que se dio tanto en los frutos que no fueron sometidos a inducción del cracking (condición de campo), como en los sometidos a inducción. En el caso de los frutos sumergidos en agua, se encontró que a los 15 min de sumergidos es el tiempo que mejor se correlaciona con los parámetros fisicoquímicos.

Figura 4. Relación entre el área de microcracking (cm2) y el diámetro ecuatorial 1 (mm), en las zonas del ápice, sutura y hombro, de frutos sumergidos en agua durante 0 y 15 minutos para inducir el microcracking.

Figura 5. Relación entre el área de microcracking (cm2) y la masa (g), en las zonas del ápice, sutura y hombro, de frutos sumergidos en agua durante 0 y 15 minutos para inducir el microcracking.

Figura 6. Relación entre el área de microcracking (cm2) y los sólidos solubles (°Brix), en las zonas del ápice, sutura y hombro, de frutos sumergidos en agua durante 0 y 15 minutos para inducir el microcracking.

Por otro lado, la aparición del cracking visible a simple vista, y luego de distintos períodos de tiempo del fruto sumergido en agua siguió la misma tendencia (Figura 7), es decir, que mientras más maduro estaban los frutos, se producía una mayor aparición del defecto.

Figura 7. Número de frutos con cracking por fecha de evaluación y tiempo de inducción del cracking.

Los resultados obtenidos permiten evaluar el daño de microcracking sin requerir sumergir los frutos en agua por tiempos mayores a 15 min. A su vez, la aparición de cracking mediante el análisis previo del microcracking se puede convertir en una predicción útil de la aparición de cracking, permitiendo tomar algunas medidas preventivas que disminuyan la aparición del cracking en cosecha y postcosecha.

CONSIDERACIONES FINALES

El algoritmo desarrollado, basado en el procesamiento digital de imágenes, permite identificar, cuantificar y obtener dimensiones del área dañada en frutos de cerezas.

A futuro se espera que la herramienta desarrollada permita, en base a la captura de imágenes y su procesamiento, obtener la predicción del número de frutos con eventual daño por cracking, permitiendo así tomar decisiones en los huertos de forma oportuna.

Para más información:

www.centrofruticulturasur.cl

[email protected]

[email protected]

Agradecimientos

Programa Tecnológico «Centro para la investigación e innovación en fruticultura para la zona sur» (16PTECFS-66647), y a su Proyecto: “Aumento del potencial de almacenamiento y de la calidad general de cerezas”, ambos apoyados por Corfo.

Al Fundo Santa Elena y a la Sra. Elena Yáñez, por su amabilidad y buena disposición para facilitar el muestreo en campo.

Referencias bibliográficas

Balbontín, C., Ayala, H., M Bastías, R., Tapia, G., Ellena, M., Torres, C., … & Silva, H. (2013). Cracking in sweet cherries: A comprehensive review from a physiological, molecular, and genomic perspective. Chilean journal of agricultural research, 73(1), 66-72.

Cárdenas, L. 2014. Lluvias del sábado dañan hasta 50% de la producción de cerezas [en línea]. Revista Agua. Publicado el 2 diciembre 2014, Chile. <http://www.revistagua.cl/2014/12/02/lluvias-del-sabado-danan-hasta-50-de-la-produccion-de-cerezas/>.

Espinoza Sandoval, B. L. (2015). Influencia de las características histológicas, físico-químicas y mecánicas en la susceptibilidad al pitting de distintos cultivares de cereza (Prunus avium L.) de la zona sur de Chile, y estudio de la evolución del daño interno en cerezas cv. Sweetheart. Tesis para optar al título de Magíster en Ingeniería Agrícola. Universidad de Concepción.

Peschel, S., & Knoche, M. (2005). Characterization of microcracks in the cuticle of developing sweet cherry fruit. Journal of the American Society for Horticultural Science, 130(4), 487-495.

Sekse, L. 1995. Fruit cracking in sweet cherries (Prunnus avium L.). Some physiological aspects-a mini review. Sci. Hortic. 63(3-4):135-141.

Schumann, C., Winkler, A., Brüggenwirth, M., Köpcke, K., & Knoche, M. (2019). Crack initiation and propagation in sweet cherry skin: a simple chain reaction causes the crack to ‘run’. Plos one, 14(7), e0219794.Valenzuela Luis. (2007). Partidura En Cereza: Causas Y Prevención. Rev. Frutícola. Vol. 28 (2). p 54-64.

Valenzuela Luis. (2020). Visión general de los daños de calidad más importantes en las cerezas. Rev. Frutícola. Vol. 42 (1). p 8-15.

Zhang, X., Jiang, Y. M., Peng, F. T., He, N. B., Li, Y. J., & Zhao, D. C. (2007). Changes of aroma components in Hongdeng sweet cherry during fruit development. Agricultural sciences in China, 6(11), 1376-1382.

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