(Jaén: Universidad de Jaén, 2024-07-09) Garrido Martos, Manuel; Silvia María Satorres Martínez; Diego Manuel Martínez Gila; Universidad de Jaén. Ingeniería Electrónica y Automática
Este trabajo se centra en la implementación de la visión hiperespectral como herramienta avanzada para
la detección de daños en aceitunas de mesa, destacando su superioridad sobre las cámaras tradicionales.
La tecnología hiperespectral captura información a lo largo de un amplio rango de longitudes de onda,
incluyendo el espectro visible e invisible al ojo humano, permitiendo identificar características intrínsecas
no detectables con cámaras convencionales. Esto es especialmente relevante en aceitunas, donde los
daños internos o sutiles alteraciones en la superficie pueden no ser visibles a simple vista. Se diseñó un
setup experimental con una cámara hiperespectral para analizar muestras en forma de hipercubos,
buscando patrones espectrales asociados a diferentes tipos de daños. Usando técnicas avanzadas de
procesamiento de imágenes y análisis de datos con MATLAB, se identificaron indicadores espectrales clave
y se desarrolló un modelo para evaluar los daños de manera efectiva.
