Predicción del pH en filetes de caballa salazonada usando imágenes hiperespectrales y quimiometría - Arévalo, Diana; Castro, Wilson (Revista de Investigación Científica de la UNF – Aypate, 2022)
El objetivo de este estudio fue predecir el pH de la caballa salazonada, como indicador de calidad, mediante la tecnología de las imágenes hiperespectrales acopladas a técnicas quimiométricas. Se adquirieron 35 caballas frescas en un mercado local de Sullana, Perú, estas fueron lavadas, evisceradas y fileteadas para obtener dos filetes sin piel por cada ejemplar, los mismos se sometieron a un proceso de salazón por inmersión en salmuera al 28% y se almacenaron en refrigeración por 6 días. Las evaluaciones de pH y adquisición de espectros se realizaron con potenciómetro y sistema de imágenes hiperespectrales NIR, respectivamente en los días 0, 1, 2, 3, y 6. Las imágenes fueron corregidas, luego se extrajeron los perfiles de la muestra por umbralizado y estos fueron pretratados con el filtro Savitzky-Golay, seguidamente, se implementó el modelo de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) con las longitudes de onda completas y optimizadas. Para validar el modelo se aplicaron 30 repeticiones con validación cruzada (K-fold = 5). El mejor rendimiento se obtuvo con PLSR optimizado con 9 variables laten- tes, logrando un R2 superior a 0.85 y un RMSE de 0.904. Por tanto, es viable el uso de HSI NIR con PLSR para monitoreo del pH en pescado salazonado.