Análisis de frecuencias de resonancia en jitomates para determinar su estado de maduración.
DOI:
https://doi.org/10.47189/rcct.v25i45.758Palabras clave:
Frecuencia de resonancia, evaluación no destructiva, jitomate o tomateResumen
Recientemente se ha estudiado los beneficios de consumir frutas y vegetales frescos que no estén en estado de descomposición (estado de maduración). Los análisis de frecuencias se han aplicado ampliamente en diferentes áreas de investigación, como acústica, vibraciones mecánicas, señales electrónicas, entre otros, con resultados satisfactorios. Este trabajo se basa en implementar un método de evaluación no destructiva basada en vibraciones (sonido) identificando las frecuencias naturales de resonancia de los jitomates o tomate rojo para estimar su dureza. Con el análisis de dureza se identifica la pertinencia del consumo (maduración) de jitomates o tomate rojo. Además de desarrollar un dispositivo basado en Arduino para obtener datos de las frecuencias de resonancia de los jitomates.
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Referencias
Adedeji, A., Ekramirad, N., Rady, A., Hamidisepehr, A., Donohue, K., Villanueva, R., & Li, M. (2020). Non-destructive technologies for detecting insect infestation in fruits and vegetables under postharvest conditions: A critical review. Foods, 9(7), 927.
Aranda-Sanchez, J., Baltazar, A., & González-Aguilar, G. (2009). Implementation of a Bayesian classifier using repeated measurements for discrimination of tomato fruit ripening stages. Biosystems engineering, 102(3), 274-284.
Baltazar, A., Espina-Lucero, J., Ramos-Torres, I., & Gonza´lez-Aguilar, G. (2007). Effect of methyl jasmonate on properties of intact tomato. fruit monitored with destructive and nondestructive tests, 80(4), 1086-1095.
Becerril, A., & Ballinas, V. (2017, 12 17). En México se desperdician al año 20.4 millones de toneladas de alimentos. Retrieved from La Jornada: https://www.jornada.com.mx/2017/11/17/sociedad/043n1soc
Bernal, J., Gómez, P., & Bobadilla, J. (1999). Una visión práctica en el uso de la Transformada de Fourier como herramienta para el análisis espectral de la voz. Estudios de fonética experimental, 10, 75-105.
Cordero, E., & Rodino, L. (2020). Time-frequency analysis of operators (Vol. 75). Torino: Walter de Gruyter GmbH & Co KG.
De Ketelaere, B., & De Baerdemaeker, J. (2001). Tomato firmness estimation using vibration measurements. Mathematics and Computers in Simulation, 56(4-5), 385-394.
Ding, C., Feng, Z., Wnag, D., Cui, D., & Li, W. (2021). Acoustic vibration technology: Toward a promising fruit quality detection method. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 20(2), 1655-1680.
He, Y., Xiao, Q., Bai , X., Zhou, L., Liu, F., & Zhang, C. (2022). Recent progress of nondestructive techniques for fruits damage inspection: a review. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 62(20), 5476-5494.
Hiruta, T., Hosoya, N., Maeda, S., & Kajiwara, I. (2021). Experimental evaluation of frequency response and firmness of apples based on an excitation technique using a dielectric elastomer actuator. Sensors and Actuators A: Physical, 330, 112830.
Hiruta, T., Sasaki, K., Hosoya, N., Maeda, S., Kajiwara, & I. (2021). Firmness evaluation of postharvest pear fruit during storage based on a vibration experiment technique using a dielectric elastomer actuator. Postharvest Biology and Technology, 182, 111697.
Hwang, J., Kuo, J., Baskota, A., & Lal, A. (2024). Sonic Fourier Transform Imaging Using GHz Ultrasonic Transducer Array. In 2024 IEEE 37th International Conference on Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) (pp. 128-131). IEEE.
Jaramillo Chamba, D., & Chuquimarca Jiménez, L. (2022). Estudio comprensivo de la Transformada de Fourier Discreta para el análisis de señales digitales. Revista Científica y Tecnológica UPSE (RCTU). Revista Científica y Tecnológica UPSE (RCTU), 9(1), 75-84.
Konno, H., Dobroiu, A., Suzuki, S., Asada, M., & Ito, H. (2021). Discrete fourier transform radar in the terahertz-wave range based on a resonant-tunneling-diode oscillator. Sensors, 21(13), 4367.
Langenakens, J., Vandewalle, X., & De Baerdemaeker, J. (1997). Influence of global shape and internal structure of tomatoes on the resonant frequency. Journal of agricultural engineering research, 66(1), 41-49.
Mesaros, A., Heittola, T., Virtanen, T., & Plumbley, M. (2021). Sound event detection: A tutorial. IEEE Signal Processing Magazine, 38(5), 67-83.
Pinares, R., Machaca, V., Lozano, F., Quispe, A., Ccopa, R., & Calsin, B. (2023). Comparaciones de la espectroscopía infrarroja por transformada de Fourier (FTIR), parámetros colorimétricos y porcentaje de medulación en fibra de vicuña. Revista de Investigaciones Veterinarias del Perú, 34(4).
Pramudya, Y. (2024). A Comparative Study of Sound Resonance Using Arduino-Based Ultrasonic Sensors and Visualization Analysis with Python. Jurnal Materi dan Pembelajaran Fisika, 14(2), 72-80.
SAGARPA. (2018, 01 15). SIAP. Retrieved from Gobierno de México: https://www.gob.mx/siap
Salah, E., Amine, K., Redouane, K., & Fares, K. (2021). Fourier transform based audio watermarking algorithm. Applied Acoustics, 172, 107652.
SDAyR. (2021). Diagnóstico Agrologístico del Estado de Guanajuato. Guanajuato: Gobierno del Estado de Guanajuato.
SEMARNAT. (2017, 12 07). Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales. Retrieved from Gobierno de México: https://www.gob.mx/semarnat/prensa/impulsa-semarnat-estrategia-nacional-para-evitar-desperdicio-de-alimentos?idiom=es
SHI, H., & WU, P. (2016). Flexible vibration analysis for car body of high-speed EMU. Journal of Mechanical Science and Technology, 30, 55-66.
Steiglitz, K. (2020). Digital Signal Processing Primer. New York: Dover Publications, Inc.
Tian, S., & Xu, H. (2023). Mechanical-based and optical-based methods for nondestructive evaluation of fruit firmness. Food Reviews International, 7, 4009-4039.
Tupac-Yupanqui, M., Vidal-Silva, C., Pavesi-Farriol, L., Ortiz, A., Cardenas-Cobo, J., & Pereira, F. (2022). Exploiting Arduino features to develop programming competencies. IEEE Access, 10, 20602-20615.
Wang, D., Chen, Y., Shen, C., Zhong, J., & Li, C. (2022). Fully interpretable neural network for locating resonance frequency bands for machine condition monitoring. Systems and Signal Processing, 168, 108673.
Xuan, Y., Xu, L., Liu, G., & Zhou, J. (2020). The vibrational response of simulated Ginkgo biloba fruit based on their frequency spectrum characteristics. PLoS One, 15(7), e0235494.
Yu, S., Wang, B., & Dong, L. (2020). Study on micro force sensor and its signal acquisition system based on Android and Arduino. IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, 15(9), 1384-1389.
Zhang, J., Wang, J., Zheng, C., Guo, H., & Shan, F. (2021). Nondestructive evaluation of Chinese cabbage quality using mechanical vibration response. Computers and Electronics in Agriculture, 188, 106317.
Zhou, J., & Lu, W. (2021). Numerical analysis of resonances by a slab of subwavelength slits by Fourier-matching method. SIAM Journal on Numerical Analysis, 59(4), 2106-2137.
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