Mediciones
El infrarrojo y la IA detectan agallas de nematodos en boniato
Infrarrojo e IA detectaron agallas de nematodos en boniato con un 97,5 % de exactitud en el ensayo
La combinación de imágenes de reflectancia e interactancia con inteligencia artificial alcanzó un 97,5 % de exactitud en una evaluación experimental de agallas de nematodos.
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Tasa de falsos positivos 1,46%
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Apróx. con cada modalidad 95,7%
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Exactitud con señal hibrida del 97,5%
Mejor resultado
Reflectancia + interactancia y red neuronal ResNet 101.
Los porcentajes describen el rendimiento del modelo en el estudio; no equivalen a una validación comercial en líneas de confección.
Ver el daño sin cortar la raíz
Los nematodos formadores de agallas (Meloidogyne spp.) pueden dejar daños bajo la superficie del boniato difíciles de reconocer durante una inspección visual. Frente a los análisis de laboratorio, que requieren tiempo y manipulación, un estudio publicado en Postharvest Biology and Technology evaluó una alternativa óptica sin contacto para examinar raíces ya cosechadas.
La ventaja de combinar señales
El equipo investigador comparó imágenes de reflectancia e interactancia en tres longitudes de onda del infrarrojo cercano. Las zonas con agallas mostraron relaciones espectrales distintas a las del tejido sano. La interactancia tendió a ofrecer un contraste absoluto mayor, aunque los rasgos espaciales de las imágenes de reflectancia conservaron una capacidad de clasificación similar.
El mejor resultado se obtuvo al combinar ambas modalidades con una red ResNet 101: 97,5 % de exactitud y una tasa de falsos positivos del 1,46 %. Cada modalidad por separado rondó el 95,7 % de exactitud. El análisis económico incluido por los autores indica que el modelo más conveniente depende del coste relativo de clasificar como afectada una raíz sana o dejar pasar una raíz dañada.
Un resultado prometedor, con límites claros
La evaluación se realizó con una sola variedad de boniato, empleó un modelo de costes simplificado y no incluyó otros defectos superficiales o internos. Por tanto, los datos apuntan al potencial de la técnica, pero todavía hacen falta pruebas con más variedades, defectos y condiciones de trabajo antes de extrapolarla a una línea comercial.
Fuente:
“Reflectance and interactance spectroscopy for detecting root knot nematode galls in harvested sweetpotatoes”.
Postharvest Biology and Technology, 240, 114398.
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