Predicción de parámetros de la calidad de filetes de caballa (Scomber japonicus peruanus) durante el descongelamiento usando dos tecnicas no invasivas

• Autor: Espinoza Alvines, Juan Diego Neil
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional de Frontera
• Repositorio: UNFS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unf.edu.pe:UNF/189
• Enlace del recurso: http://repositorio.unf.edu.pe/handle/UNF/189
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Imágenes hiperespectrales; Espectroscopía dieléctrica; Microondas; Calidad; caballa; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.01

La caballa (Scomber japonicus peruanus) es un producto hidrobiologico altamente susceptible al deterioro debido a su composicion, por lo tanto es de suma importancia la evaluación de su calidad de manera oportuna, rapida, eficiente y no destructiva. Es por ello que en este trabajo se plantea como objetivo determinar si existe diferencia en la prediccion de los parámetros de calidad de filetes de caballa (Scomber japonicus peruanus) durante el proceso de descongelacion (24 horas) haciendo uso de dos tecnicas no invasivas. Se utilizaron 24 muestras de caballas del terminal pesquero de Sullana, las cuales se filetearon obteniendo un total de 48 filetes, estos fueron analizados por pares cada 60 minutos determinando perdida de líquido, pH y acidez titulable (%acido láctico), se realizó la adquisicion de espectros dieléctricos (SD) e imágenes hiperespectrales (HIS) en el rango de 0.5 a 20 GHz y 900 a 1700 nm respectivamente. A los perfiles de SD (432) e HSI (4200) obtenidos se les aplico filtros de Savitzky-Golay de segundo orden con 15 y 25 pasos y variable normal estandar (SNV) mediante el software Unscrumbler 2019, asimismo el modelo de regresion de mínimos cuadrados parciales (PLSR) con 30 repeticiones y validacion cruzada (K-fold=5) seleccionando 15, 20 y 25 variables relevantes en el programa del software Matlab. Los mejores resultados de prediccion muestran valores de R2 CV = 0.723, 0.856 y 0.528, para perdida de líquido, pH y acidez titulable respectivamente. La tecnica de HIS mostró resultados superiores de prediccion para pérdida de liquido y la SD para pH y acidez titulable, por lo que es posible obtener datos mediante ambas tecnicas y compararlas mediante sus estadísticos de prediccion en filetes de caballa durante el proceso de descongelación.