Escaneo inteligente para mejores calabazas: nueva tecnología ayuda a medir el sabor y la calidad en segundos

Un equipo de investigación dirigido por los profesores WU Yuejin y WANG Qi de los Institutos de Ciencias Físicas de Hefei de la Academia de Ciencias de China desarrolló una nueva forma de evaluar rápidamente la calidad sensorial de las calabazas utilizando herramientas de tecnología avanzada.

Su avance, publicado en el Journal of Food Composition and Analysis y Microwave and Optical Technology Letters, combina dos tecnologías avanzadas espectroscopia de infrarrojo cercano NIRS e imágenes hiperespectrales HSI para medir y visualizar rápidamente la calidad sensorial general de las calabazas.

Tradicionalmente, comprobar la calidad de las calabazas ha sido un proceso lento y subjetivo. Los agricultores y productores suelen basarse en la cocción y la degustación para obtener una idea general de la calidad de una calabaza. Sin embargo, con NIRS y HSI, los investigadores ahora pueden medir de forma rápida y precisa los factores críticos que influyen en las cualidades sensoriales, como el contenido de almidón y humedad, lo que permite realizar evaluaciones más objetivas.

Para probar esta tecnología, el equipo recolectó 97 muestras de rodajas de calabaza de 34 variedades diferentes. Mediante las dos técnicas, construyeron modelos predictivos que analizan el contenido de almidón y humedad para evaluar la calidad sensorial.

Los resultados fueron impresionantes: el método NIRS mostró una correlación de 0,788, mientras que el método HSI logró una correlación aún mayor de 0,934, lo que indica una precisión notable en la predicción de la calidad de la calabaza.

Además de proporcionar predicciones de calidad, estos métodos pueden crear “mapas” coloridos que ilustran la distribución de factores de calidad, como el almidón y la humedad, dentro de cada calabaza. Este avance podría cambiar las reglas del juego para la producción de calabazas, ayudando a los productores a seleccionar las mejores variedades y mejorar sus procesos de producción.

El paper A rapid evaluation method for pumpkin sensory quality based on near-infrared spectroscopy fue publicado en Microwave and Optical Technology Letters. Autores: Zhuopin Xu, Xiaohong Li, Guangxia Zhao, Liwen Tang, Zuyun Dai, Wei Dai, Chaowu Chen, Yuejin Wu, Pengfei Zhang, Qi Wang

El paper Research on rapid determination methods for main compositions and sensory quality of pumpkins based on hyperspectral imaging technology fue publicado en Journal of Food Composition and Analysis. Autores: Guangxia Zhao, Zhuopin Xu, Liwen Tang, Xiaohong Li, Zuyun Dai, Zhao Xie, Yilang Jiang, Yuejin Wu, Pengfei Zhang & Qi Wang

• El artículo Smart Scanning for Better Pumpkins: New Tech Helps Measure Taste and Quality in Seconds editado por CHEN Na, fue publicado en la sección de noticias de la Academia de Ciencias China

English version

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Smart Scanning for Better Pumpkins: New Tech Helps Measure Taste and Quality in Seconds

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A research team led by Professors WU Yuejin and WANG Qi from the Hefei Institutes of Physical Science of the Chinese Academy of Sciences has developed a new way to quickly assess the sensory quality of pumpkins using high-tech tools.

Their breakthrough, published in the Journal of Food Composition and Analysis and Microwave and Optical Technology Letters, combines two advanced technologies — near infrared spectroscopy NIRS and hyperspectral imaging (HSI) — to rapidly measure and visualize the overall sensory quality of pumpkins.

Traditionally, testing pumpkins quality has been a time-consuming and subjective process. Farmers and producers often rely on cooking and tasting to get a general idea of a pumpkin’s quality. However, with NIRS and HSI, researchers can now quickly and accurately measure critical factors that influence sensory qualities, such as starch and moisture content, allowing for more objective evaluations.

To develop this technology, the team collected 97 pumpkin slice samples from 34 different pumpkins. Using the two techniques, they built predictive models that analyze starch and moisture content to assess sensory quality.

The results were impressive: the NIRS method showed a correlation of 0.788, while the HSI method achieved an even higher correlation of 0.934, indicating remarkable accuracy in predicting pumpkin quality.

In addition to providing quality predictions, these methods can create colorful “maps” that illustrate the distribution of quality factors, such as starch and moisture, within each pumpkin. This breakthrough could be a game-changer for pumpkin production, helping the growers select the best varieties and enhance their production processes.

“This technology offers a smart way to measure pumpkin quality—quickly, accurately, and without guesswork,” said Dr. XU Zhuopin, a team member. “It could be key to improving pumpkin cultivation and making our pumpkin dishes even better!”

• The paper A rapid evaluation method for pumpkin sensory quality based on near-infrared spectroscopy was published in Microwave and Optical Technology Letters. Authors: Zhuopin Xu, Xiaohong Li, Guangxia Zhao, Liwen Tang, Zuyun Dai, Wei Dai, Chaowu Chen, Yuejin Wu, Pengfei Zhang, Qi Wang

• The paper Research on rapid determination methods for main compositions and sensory quality of pumpkins based on hyperspectral imaging technology was published in Journal of Food Composition and Analysis. Authors: Guangxia Zhao, Zhuopin Xu, Liwen Tang, Xiaohong Li, Zuyun Dai, Zhao Xie, Yilang Jiang, Yuejin Wu, Pengfei Zhang & Qi Wang