Identificación de Adulteraciones en Quesos Rallados de Pasta Dura utilizando Análisis de Imágenes
Resumen
La adulteración de quesos rallados de pasta dura genera inquietudes en torno a la calidad y el valor nutricional de estos productos, planteando potenciales riesgos para la salud pública. Ante este desafío, se requiere un método eficaz que permita identificar aditivos y determinar su concentración, sin comprometer las propiedades organolépticas del producto. El análisis por imágenes se presenta como una alternativa rápida y económica para asegurar la autenticidad y calidad de los productos lácteos, al mismo tiempo que fomenta la transparencia en la industria alimentaria. En este estudio se presenta una implementación innovadora que combina una red neuronal convolucional pre entrenada, VGG16, con un regresor XGBoost para estimar el porcentaje de adulterante presente en quesos rallados. Esta metodología ofrece una evaluación precisa y confiable de la calidad y autenticidad de los productos lácteos. Los resultados obtenidos destacan la eficacia de este enfoque para abordar la adulteración en alimentos y fortalecer la seguridad alimentaria. Mediante el uso de técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático, este método proporciona una herramienta valiosa para la detección temprana de prácticas fraudulentas en la industria láctea, contribuyendo así a proteger la salud pública y garantizar la calidad de los alimentos para los consumidores.
