A inizio ottobre è stato pubblicato uno studio in cui si è valutata la possibilità di utilizzare le proprietà ottiche della banana Cavendish, quali il coefficiente di assorbimento, coefficiente di dispersione e di attenuazione specifica estrapolati da immagini scattate a cinque diverse lunghezze d'onda (532, 660, 785, 830, e 1060 nm), per predire le caratteristiche qualitative dei frutti.
Per lo studio, i ricercatori hanno considerato sei stadi di maturazione (stadio 2= banana verde; stadio 3= banana verde con un po' di colore giallo; stadio 4= banana gialla con un po' di verde; stadio 5= banana gialla con lieve colorazione verde solo alle estremità; stadio 6= banana 100% gialla; stadio 7= banana gialla con qualche macchia scura).
I ricercatori hanno scoperto che vi è una forte correlazione tra le proprietà ottiche investigate e gli stadi di maturazione della banana a 532, 660 e 785 nm.
I coefficienti di assorbimento e attenuazione specifica hanno mostrato una correlazione negativa con gli stadi di maturazione, mentre il coefficiente di dispersione ha mostrato una correlazione positiva. Attraverso questi dati, i ricercatori hanno sviluppato e costruito modelli di previsione e di classificazione utilizzando una rete neurale artificiale.
La regione della luce visibile (532, 660 e 785 nm) ha dato il più alto coefficiente di correlazione per prevedere il contenuto di clorofilla e il grado di elasticità del frutto; la regione del vicino infrarosso (830 e 1060 nm) ha dato il più alto coefficiente di correlazione per prevedere il contenuto di solidi solubili (SSC), quando sono stati utilizzati i coefficienti di assorbimento e dispersione.
Per la classificazione delle banane nei sei stadi di maturazione, la lunghezza d'onda del visibile ha dato la massima precisione di classificazione del 97,5%.
I ricercatori concludono: "Questo studio ha dimostrato che le proprietà ottiche della banana possono essere utilizzate per la previsione non distruttiva della qualità e per la classificazione delle banane nei diversi stadi di maturazione."
Fonte: Segun Emmanuel Adebayo, Norhashila Hashim, Khalina Abdan, Marsyita Hanafi, Kaveh Mollazade, 'Prediction of quality attributes and ripeness classification of bananas using optical properties', Scientia Horticulturae, Vol. 212, pag. 171–182.
www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304423816304952
