Las imágenes hiperespectrales y su aplicación en la detección de contaminantes microbianos en alimentos
| dc.contributor.advisor | Siche Jara, Raúl Benito | |
| dc.contributor.author | Cerna Villanueva, Jeremías Jaime | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-21T16:54:51Z | |
| dc.date.available | 2024-08-21T16:54:51Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | Existe una creciente preocupación por la seguridad alimentaria, las industrias alimentarias se ven obligadas a buscar una tecnología emergente capaz de detectar y cuantificar las contaminaciones, especialmente de origen biológico. De las tecnologías existentes, las imágenes hiperespectrales (HSI) son consideradas como una buena alternativa que fácilmente puede contratar a lo largo de las etapas diversas en la cadena de producción alimenticia y es no destructivo. Esta revision trata de las aplicaciones más importantes de HSI en detectar contaminantes microbiana en alimentos. En primer lugar, se presentan las técnicas tradicionales utilizadas para detectar contaminacion microbianos en los alimentos, que tienen algunas desventajas para las aplicaciones prácticas, como se detalla en las secciones respectivas. En segundo lugar, las aplicaciones más importantes de HSI para detectar la contaminación microbiana en alimentos realizados en la última década, Finalmente, se plantean los retos actuales, futuros, ventajas y desventajas de las aplicaciones de HSI. | |
| dc.description.abstract | ABSTRACT There is a growing concern for food safety and security, food industries are forced to look for an emerging technology capable of detecting and quantifying pollution, especially those of biological origin. Of the existing technologies, hyperspectral images (HSI) are considered as a good alternative that can be contracted along different stages in the food and non-destructive production chain. This review of the most important applications of HSI in detecting microbial contaminants in food. First, the traditional characteristics used to detect microbial contamination in food, which have some disadvantages for practical applications, as detailed in the respective sections. Second, the most important applications of HSI to detect microbial contamination in food made in the last decade. Finally, the current and future challenges, the advantages and disadvantages of HSI applications are presented. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14414/22072 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Nacional de Trujillo | |
| dc.publisher.country | PE | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Imágenes hiperespectrales | |
| dc.subject | HSI | |
| dc.subject | Contaminantes biológicos | |
| dc.subject | Contaminantes microbianos | |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.00 | |
| dc.title | Las imágenes hiperespectrales y su aplicación en la detección de contaminantes microbianos en alimentos | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| renati.advisor.dni | 18861575 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-3500-4928 | |
| renati.discipline | 811146 | |
| renati.juror | Barraza Jáuregui, Gabriela del Carmen | |
| renati.juror | Ascón Dionicio, Gregorio Mayer | |
| renati.juror | Siche Jara, Raúl Benito | |
| renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | |
| renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | |
| thesis.degree.discipline | Ingeniería Agroindustrial | |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de Trujillo. Facultad de Ciencias Agropecuarias | |
| thesis.degree.name | Ingeniero Agroindustrial |