Agricultura Inteligente - Sensores ópticos de espectroscopia del infrarrojo cercano (NIR) e imagen hiperespectral combinados con inteligencia artificial para el control de la calidad interna de agroberries
CÓDIGO DE PROYECTO #066-2021
Información General
Numero de Subvención
066-2021
Líder de Proyecto
Descripción
Resumen
Desde hace varios años, el Perú se ha destacado como uno de los mayores productores agroindustriales en el mundo. En los últimos años, los agroberries como el arándano (Vaccinium myrtillus) y aguaymanto (Physalis peruviana) se han destacado por sus propiedades nutricionales y organolépticas; y aunque destacamos en la producción de agroberries (por ejemplo, somos el primer productor mundial de arándano), la agroindustria aún enfrenta desafíos tecnológicos. Uno de los principales desafíos es migrar la agroindustria peruana a la conocida Industria 4.0, facilitando así un mejor control de sus procesos y productos. Este proyecto tiene como objetivo diseñar sensores ópticos portátiles de espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) e imágenes hiperespectrales (HSI), para el control de calidad de los agroberries, arándano y aguaymanto, in situ y rápida.
Para este fin, se ejecutarán tres etapas:
1. Obtención de información espectral y/o espacial (HSI) de arándano y aguaymanto en condiciones similares a la de procesamiento en campo y planta.
2. Determinación experimental de las mismas muestras de la etapa I, mediante técnicas fisicoquímicas (humedad, pH y sólidos solubles), analíticas (acidez titulable), texturales y espectrofotométricas (vitamina C y antocianinas).
3. Utilizando la información de las dos primeras etapas, se construirán modelos lineales (PLS, PLSR y PLS-DA), modelos no lineales (Support vector machine) y modelos basados en árboles de decisiones (Random forest), los cuales serán calibrados y validados, con el fin de monitorear la calidad interna de los berries. Se construirá e implementará un sistema HSI portátil en longitudes de onda importantes acoplado a una interface amigable y libre para monitorear la calidad interna del arándano.
Este proyecto plantea el uso de la tecnología óptica en el control de calidad de productos agroindustriales del Perú, y sirva de modelo para su expansión a otros productos.
Objetivo General
Implementar protocolos y modelos para la utilización de sensores portátiles VIS/NIR y cámaras hiperespectrales NIR en combinación con machine learning para el control y monitoreo de la calidad interna y defectos de los agroberries arándano (Vaccinium myrtillus) y aguaymanto (Physalis peruviana) in situ en campo y/o in line en planta de producción.
Palabras Clave
agroberries, tecnología de imágenes, espectroscopía, industria 4.0
Tipo de intervención
Intervención
INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Convenio
PROCIENCIA
Entidad ejecutora
Nombre de la Organización
Dependencia / Unidad
Región
LA LIBERTAD
Tipo de organización
UNIVERSIDAD
País
PERÚ
Entidades Asociadas
DEPENDENCIA:
PAÍS:
PERÚ
REGIÓN:
LIMA
DEPENDENCIA:
PAÍS:
BRASIL
DEPENDENCIA:
PAÍS:
ESPAÑA
DEPENDENCIA:
PAÍS:
BRASIL
Datos actualizados al 31/12/2024
Equipo Técnico
ROL:
RESPONSABLE TECNICO
ENTIDAD:
UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO
ROL:
GESTOR TECNOLÓGICO
ENTIDAD:
UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO
ROL:
TESISTA DE PREGRADO
ENTIDAD:
UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO
ROL:
GESTOR(A) DE PROYECTO
ENTIDAD:
UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO
ROL:
TESISTA DE MAESTRIA
ENTIDAD:
UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO
ROL:
CO-INVESTIGADOR
ENTIDAD:
UNIVERSIDAD PRIVADA DEL NORTE SAC
ROL:
CO-INVESTIGADOR
ENTIDAD:
UNIVERSIDAD DEL PAÍS VASCO
ROL:
CO-INVESTIGADOR
ENTIDAD:
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA
ROL:
CO-INVESTIGADOR
ENTIDAD:
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
ROL:
RETIRADO
ENTIDAD:
UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO
Datos actualizados al 21/07/2026
Información Adicional
Área / Subárea OCDE
CIENCIAS AGRÍCOLAS / OTRAS CIENCIAS AGRÍCOLAS
País ejecución
PERÚ
Región ejecución
LA LIBERTAD
Periodo de Ejecución
21/09/2021
al 20/06/2024
Disciplina OCDE
OTRAS CIENCIAS AGRÍCOLAS
Monto total
Monto total
S/ 495,530.00
Publicaciones
DOI:
10.1016/j.jfoodeng.2024.111991
AUTORES:
BLAS SAAVEDRA ,RONALDO | SICHE JARA ,RAUL BENITO | CRUZ TIRADO ,LUIS JAM PIER | AMIGO RUBIO ,JOSE MANUEL | FIGUEROA AVALOS ,HALEY MILAGRITOS
REVISTA:
Journal of Food Engineering
AÑO:
2024
TIPO PUBLICACION:
Artículo
QUARTIL:
Q1
INDEXACIÓN:
Scopus
ScopusPUBLISHER:
Academic Press Inc.
DOI:
10.1016/j.jfca.2023.105901
REVISTA:
Journal of Food Composition and Analysis
AÑO:
2024
TIPO PUBLICACION:
Artículo
QUARTIL:
Q1
INDEXACIÓN:
Scopus
PUBLISHER:
Academic Press Inc.
DOI:
10.1016/j.jfoodeng.2024.112407
REVISTA:
Journal of Food Engineering
AÑO:
2025
TIPO PUBLICACION:
Artículo
QUARTIL:
Q1
INDEXACIÓN:
Scopus
PUBLISHER:
Academic Press Inc.
DOI:
10.1016/j.scienta.2023.112375
REVISTA:
Scientia Horticulturae
AÑO:
2023
TIPO PUBLICACION:
Artículo
QUARTIL:
Q1
INDEXACIÓN:
Scopus
ScopusPUBLISHER:
Academic Press Inc.
Datos actualizados al 21/07/2026
Propiedad Intelectual
No se encontraron resultados.
Tesis
AUTORES:
BLAS SAAVEDRA ,RONALDO
NIVEL ACADÉMICO:
Pregrado
GRADO ACADÉMICO:
Maestro en Informática Biomédica en Salud Global con mención en Bioinformática
AÑO:
2024
UNIVERSIDAD:
UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO
Datos actualizados al 21/07/2026
Presentaciones Orales
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Pasantías
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Datos actualizados al 20/07/2026
