Un sistema de visión artificial para la evaluación del comportamiento de fusión del helado

Esta investigación tiene como objetivo proponer un procedimiento de sistema de visión artificial para estudiar una de las características más importantes del helado, que es el comportamiento de fusión. Por lo general, el comportamiento de fusión se estudia mediante un enfoque gravimétrico, que proporciona información sobre el tiempo inicial de fusión y la velocidad de fusión. Sin embargo, el aspecto del producto durante la fusión también es muy importante, y este método calcula un par de índices relacionados con la retención de forma y tamaño del helado durante la fusión.

La ventaja de utilizar un sistema de visión artificial en la evaluación de la fusión del helado radica en la mayor sensibilidad para detectar pequeñas variaciones en comparación con el método gravimétrico, y en la posibilidad de elaborar datos relacionados con el aspecto visual del producto durante la fusión. El enfoque del sistema de visión artificial propuesto aquí se puede aplicar fácilmente a otros productos alimenticios para los que la tasa de fusión y el índice de retención de la forma son importantes, como las mousses y espumas como la crema de leche batida y la albúmina de huevo. Estos pueden conducir a una mejor comprensión del mecanismo de fusión, que está relacionado con diferentes factores.