Se estudió la evolución del color de muestras de tomates durante la maduración a temperatura ambiente y otras en refrigeración, mediante Sistema de Visión Computarizada (SVC). El SVC lo constituye un escenario iluminado, una cámara digital CCD y un computador (Laptop) ambos calibrados. El procesamiento digital de las imágenes se llevó a cabo con el software Adobe® Photoshop® CS3 Extended, con los cuales generaron imágenes promediadas en coordenadas L*, a* y b*. La relación a*/b* y las coordenadas polares c* y hº, que presentaron diferencias estadísticas significativas entre las muestras determinadas (p<0,05).
Palabras clave: Espacios de color, Lycopersicum esculentum Mill., medición del color en tomates, Photoshop®, técnicas de procesamiento de imágenes
Abstract
Color determination in tomato epicarp using Computer Vision System during ripening. The evolution of color in tomatoes samples, during ripening under refrigeration or at room temperature, was studied by Computer Vision System (CVS). CVS consisted in a lighted stage, a CCD digital camera and a computer (Laptop), all calibrated. The digital processing of images was performed with the Adobe® Photoshop® CS3 Extended software, with which averaged images on L*, a* and b* coordinates were obtained. The proceeding tested, using CVS, allowed to study the variations of color during the ripening of tomatoes from images, by means of rectangular coordinates (L*, a*, b*). The ratio a*/b* and polar coordinates (c*, hº), showing statistically significant differences between samples determined (p<0,05).
Keywords: Color spaces, image processing techniques, Lycopersicum esculentum Mill., measurement of color in tomatoes, Photoshop®. Introducción
]]>
La comercialización del tomate, esta determinada primeramente por la aceptación del tamaño de los frutos y el color (Riquelme-Ballesteros 1995). En la industria de productos derivados del tomate, tales como ketchup y otros tipos de salsas, reviste interés el intervalo de color óptimo que puede ayudar a las agroindustrias de tomate, a incrementar la calidad de sus productos para los consumidores. Para estos productos, demasiado rojo o demasiado marrón es indeseable (Claybon y Barringer 2002); por ]]>
La estrecha relación que ]]>
® (Riquelme-Ballesteros 1995), entre ellos el CR-
410T (Konica Minolta Sensing Americas, Inc. NJ, USA) y el espectrofotómetro ]]>
® Tomato Color Meter (Hunter Associates Laboratory, Inc. VA, USA), Este último mide distintos índices de color en tomates frescos, pastas y salsas, que incluyen además el índice a/b (No a*/b*), aparte de ofrecer lecturas en coordenadas de espacios de color Hunter (L, a, b) y CIE (L*, a*, b*), entre otras (HunterLab ]]>
En el estándar estadounidense, para la clasificación de tomates frescos se utilizan distintos conceptos para indicar el estado de maduración, tales como: ‘green’ ]]>
De cualquier manera un término como ‘breakers’ o ‘pintones’ utilizado en la maduración de tomates implica una amplia variación en una gama de colores que no queda bien definida, ya que depende de la variedad.
]]>
La creación de programas mediante el desarrollo de algoritmos y técnicas han permitido la puesta en práctica de software de utilidad para el reconocimiento de características en frutos. Seng y Mirisaee (2009) crearon un sistema basado en 5 módulos para el reconocimiento de frutos, entre ellos los módulos de cálculo de la forma, el tamaño y el color; este último en coordenadas RGB con el software MATLAB® (MatchWorks®, Inc., Natick, MA, USA) que permiten procesar, analizar, clasificar e identificar las imágenes de los frutos. ]]>
]]>
Para el procesamiento de imágenes de frutos, además del software, en este estudio fue necesario crear lo que se denomina un Sistema de Visión Computarizada (SVC) (CVS, ‘Computer Vision System’) que involucra de manera sencilla el uso de un computador con monitor calibrado, una cámara digital calibrada para la captación de las imágenes y la instalación de un escenario con condiciones de iluminación establecidas. La ]]>
® Photoshop® CS3 Extended (Adobe Systems Incorporated, San ]]>
Es común encontrar en la literatura, que la determinación del color en muestras de ]]>
® Photoshop®. Es necesario indicar, que en la paleta de colores aparecen reguladores Lab con coordenadas L, a y b (sin asterisco) y realmente el modelo es CIE- L*a*b*, con coordenadas L*, a* y b*; por lo no se debe confundir con las coordenadas L, a y b de la escala HunterLab.
Materiales y Métodos ]]>
Según lo anterior, el propósito de este estudio fue procesar imágenes de frutos de tomate mediante SVC e investigar la evolución del color durante la maduración a temperatura ambiental y en refrigeración.
Escenario
Sobre un escritorio se colocó un portalámpara retráctil provisto de una lámpara fluorescente de vidrio prensado con reflector parabólico de aluminio de diámetro 38 octavos de pulgada (PAR38), marca General Electric, 120V, 60Hz, 20w, con temperatura de color Tc=6500 °K (D65). El reflector se hizo incidir sobre papel ]]>
-2, liso, de alta blancura y mate a una distancia de 13 cm. La cámara digital fue ubicada sobre un soporte a una distancia de 22 cm y la geometría de las direcciones de iluminación/observación fue de 45º/0º.
Calibración de la cámara digital ]]>
Se empleo una cámara digital marca Panasonic (LUMIX), modelo DMC-FS42, provista de un sensor CCD de tamaño 1/2,5 pulgadas; 10,1 megapíxeles (efectivos) y enfoques en modo normal (50,0 cm-∞) y macro (5,0 cm–50,0 cm). La cámara se colocó en modo de imagen normal para tomar fotografías con ajustes deseados: flash desactivado y enfoque en modo macro (fotografías en primer plano de las muestras a distancias de entre 5,0 cm (0,17 ft) ]]>
-2) en el escenario iluminado a 10 cm de distancia.
Para determinar la mejor Sensibilidad ISO, se tomaron fotografías de 2,0 ]]>
® solid matte (Cyan, Magenta, Yellow y Black-Pantone Process M), con modificaciones de la Sensibilidad ISO a 80, ]]>
100, 200, 400, 800 y 1000 y se observaron en el visor de imágenes de Windows®. La sensibilidad a la luz no ofreció grandes variaciones y se seleccionó el valor ISO 80 por presentarse menor ruido en las imágenes. ]]>
Para la determinación del mejor Valor de Exposición (VE) (EV, ‘Exposure Value’), o cantidad de luz que se pasa al sensor CCD en función del valor de apertura y la velocidad del obturador (Panasonic 2010), se tomaron fotografías por triplicado, a las mismas muestras patrones, en las mismas condiciones señaladas anteriormente con variaciones de los VE a -1; -⅔; -⅓; 0 + ⅓; + ⅔ y +1. En Adobe® Photoshop® CS3 Extended (Adobe Systems Incorporated, San José, CA, USA), a las imágenes ]]>
® solid matte incluido en el software con selector de color-biblioteca de colores y se comparó. Se seleccionó el VE=+⅔ por presentar las imágenes promediadas, las coordenadas RGB mas similares a los valores RGB de los estándares Cyan, Magenta y Yellow (Pantone Process M). ]]>
Computadora y calibración del monitor
El equipo utilizado fue una computadora portátil (Laptop), marca ACER, modelo Aspire 3661WLMi, provista de un procesador Intel® Celeron® M 410 de 1,46 GHz con tarjeta gráfica ATI RadeonTM Xpress 200M, monitor WXGA CrystalBrite LCD de 15,4 pulgadas, tiempo de respuesta de 16 min, ]]>
® Windows® XP, Home Edition, ]]>
®, se creó un archivo nuevo (formato JPEG) de 10x10 píxeles con resolución de 72 píxeles/pulgada, color con ]]>
® Gamma, a partir de la definición del punto blanco del hardware en 6500ºK. Cabe destacar que luego de la calibración hubo contraste en la pantalla, debido a que el software Adobe® Gamma recomienda utilizar el más alto contraste; por su parte, ]]>
® Control Center de ATI con aplicación instalada en la portátil, controló la funcionalidad de los sistemas gráficos con valores de contraste entre 0 y 200, ya que el valor de 200 establecido provisionalmente. Catalyst® Control Center de ATI (Advanced Micro Devices, Sunnyvale, California, USA) es una aplicación que no anula el contraste y color elegidos por el usuario y otros atributos individuales de visualización; no obstante, si el usuario elige usar una máscara diferente de la predeterminada, ]]>
® Gamma, podrían no respetar la configuración de contraste y color realizada por el usuario (AMD 2010); por este motivo, para ajustar el contraste luego de la calibración con Adobe® Gamma, se utilizó la barra de calibración de monitores del CMDF (2010), para establecer un valor final de contraste de 100.
Software
El software empleado fue Adobe® Photoshop® CS3 Extended (Adobe Systems Incorporated, USA) que es una aplicación profesional para la ]]>
® (X-Rite, Inc., Grand Rapids, MI, USA). Presenta reguladores en el espacio de color CIE-L*a*b* y HSB (‘hue, saturation, brightness’) o HSV (‘hue, saturation, value’) un modelo similar al espacio de color CIE-L*C* hº (Rodney 2005).
Selección y preparación de las muestras
Muestras de tomates (Lycopersicum esculentum Mill.) inmaduros, oblongos (tipo perita) fueron adquiridas en un establecimiento comercial, en Valencia, Venezuela. Los criterios de selección fueron: color totalmente verde con carencia de color amarillo, naranja o rojo y ausencia de defectos fisiológicos como arrugamiento o deformaciones y de daños mecánicos como cicatrices, golpes o rozaduras.
Se ]]>
-2) y se mantuvieron sin atmósferas controladas, a temperatura ambiental (28ºC±1ºC) con luz; y otros 3 de similar forma en refrigeración (5ºC±1ºC) a oscuras, en un refrigerador marca Samsung, modelo RT47M.
Captación de las imágenes y determinación del color
Cada 24 h por 24 días las bandejas se colocaron sobre el escenario y bajo las condiciones ]]>
]]>
Las imágenes fueron descargadas en la computadora portátil y procesadas en Photoshop® con el procedimiento empleado por Padrón-Pereira (2009). La Figura 1, ]]>
Cálculo de parámetros y análisis estadístico
La literatura referida al color del tomate, menciona que los cambios de este parámetro son ]]>
-1 (b*/a*), entre otros (López-Camelo y Gómez 2004). Los resultados de este trabajo, se presentan mediante las coordenadas rectangulares L*, a*, b*; la relación a*/b* y las coordenadas polares C* y hº mediante las siguientes ecuaciones: Tono (hº)=arctan(b*/a*) para a* y b* positivos; Tono (hº)=180+arctan(b*/a*) para a* negativo y b* positivo; Croma (C*)=(a*2+b*2)½. Se ]]>
®, versión 11.3.1.0 (MedCalc Software bvba, Mariakerke, Belgium). Los rectángulos en ]]>
®.
Resultados y Discusión
]]>
Imágenes promediadas de los tomates y coordenadas L*, a* y b*
En el Cuadro 1 se presentan las coordenadas L*, a* y b* (espacio de color CIE-L*a*b*) y las imágenes obtenidas en epicarpios de 3 tomates almacenados a ]]>
]]>
Cuando los pigmentos rojos comenzaron a ser sintetizados ocurrió una disminución de los valores de la coordenada L* que indicó un oscurecimiento o disminución de la luminosidad y los cambios en la coordenada b* fueron menores. El comportamiento de las coordenadas observado para los 3 frutos coincide con el estudio de ]]>
En el Cuadro 2 se presentan las coordenadas L*, a* y b* (espacio de color CIE- L*a*b*) y las imágenes obtenidas en epicarpios de 3 tomates almacenados a temperatura de refrigeración durante 24 días de maduración (a partir del día 25 se observó deterioro microbiano en el epicarpio y se detuvo la captación de imágenes).
La coordenada a* presentó el mayor cambio, sin embargo, la maduración o tasa de desarrollo del color fue diferente (TR2>TR1>TR3). El tomate no suele requerir una conservación frigorífica prolongada, pero a veces es necesario almacenarlo para regular el mercado. El frío moderado en el tomate (menos de 10ºC) puede ejercer una acción gradual y duradera, que altera irreversiblemente el metabolismo del fruto tras unas 2 semanas. A partir de unos 6 días a temperaturas subóptimas puede presentarse incapacidad para alcanzar la plena madurez (Artés-Calero y Artés-Hernández 2004b), esto fue observado en TR3 (la coordenada a* varió de -18 a -12 y se mantuvo en verde) y en contraposición a esto, TR2 fue similar a TA2 (Cuadro 1) a pesar de la diferencia en las condiciones de luz y temperatura. López-Camelo et al. (2003) y Shewfelt et al. (1988) señalan que si la maduración se lleva a cabo a temperaturas inferiores a los 12ºC, consideradas subóptimas para la síntesis de licopeno, en los cromoplastos se acumula β-caroteno, cuya síntesis progresa a esas temperaturas, que presentó frutos anaranjados o amarillentos, esto fue observado en TR1. Por otra parte, Shewfelt y Halpin (1967) estudiaron el efecto de la calidad de la luz sobre el desarrollo del color en tomates almacenados a 4±2ºC y 22±2ºC y encontraron que la tasa de desarrollo del color en frutos cosechados en estado de madurez fisiológica fue influenciada por la calidad de la luz a la cual ellos fueron expuestos durante la maduración. El desarrollo del color del tomate también está influenciado por la composición de la atmósfera de conservación (Artés-Calero y Artés-Hernández 2004a).
Lo expuesto indica que con la utilización del SVC se logró observar la variación del color en tomates durante la maduración mediante coordenadas L*, a* y b* obtenidas a partir de imágenes. Por otra parte, los valores de las coordenadas a* pueden ser suficientes para predecir los cambios de coloración en las etapas de maduración del tomate (Tijskens y Evelo 1994), mediante aumentos graduales desde valores negativos (verde) hasta valores positivos (rojos).
Relación a*/b* de los tomates
El tono, índice de color, diferencia de color y la relación a*/b*, entre otros, pueden ser utilizados objetivamente para dar una estimación real de la percepción (López-Camelo y Gómez 2004). En el Cuadro 3 se presenta la relación a*/b*. Las relaciones a*/b* que presentan valores negativos designan presencia del color verde (coordenada a*) y la tendencia hacia valores positivos implica disminución de tal color e incremento de los colores amarillo (coordenada b*) y rojo (coordenada a*) propios de la maduración progresiva de los frutos. La evolución del color en el tiempo se ajustó, especialmente en las muestras almacenadas a temperatura ambiental, a un modelo de tipo sigmoidal (Figuras 2 y 3), que coincide con lo presentado por otros autores para frutos almacenados en atmósferas normales (Tijskens y Evelo 1994) y controladas (Gómez y L.-Camelo 2002). Zapata et al. (2007) presentaron valores promedios de relación a*/b* para 4 etapas en la evolución del color de tomate redondo var. “Alma”: crecimiento (recolectados verdes con diámetro ecuatorial de 4 a 7 cm)-0,49; este valor sugiere que todos los tomates recolectados en el presente trabajo (TA y TR) aunque verdes, estaban más maduros (Cuadro 3). Almacenamiento (a 12ºC durante 14 días) 0,13; valor que pudiese corresponder a TA1 el día 14, TA2 días 3 al 4 y TA3 día 6. Maduración (a 20ºC durante 5 días) 0,67; TA2 en los días 17 al 24. Comercialización (simulada a temperaturas de 30 a 32ºC) 0,92; valor superior a los índices obtenidos el día 24 para todas las muestras estudiadas, de los cuales, los de TA2 y TA3 (0,64 y 042) son mas coincidentes con los tabulados por López-Camelo y Gómez (2004) de 0,48 (tomate ligeramente rojo) y 0,59 (tomate rojo).<>
Lo expuesto indica que fue factible estudiar la maduración de tomates mediante valores de relación a*/b* calculados a partir de coordenadas L*, a* y b* obtenidas de imágenes procesadas en Photoshop®.
Los tomates y el espacio de color CIE-L*C*hº
La variación genética en el color de los frutos en el género Lycopersicum es muy amplia (Lindhout 2005). En el espacio cromático cilíndrico CIE-L*C*hº, valores de ángulo de tono (hº) de 0º a 90º indican una tendencia que va del color rojo paulatinamente que cambie por combinación con el amarillo hasta definirse este último. De 90º a 180º la tendencia es del amarillo al verde. En relación con el croma (C*), para determinado ángulo, éste indicaría cuan puro o intenso es el color en una escala de 0 a 100, donde este último valor expresa la mayor pureza (Figura 4). ]]>
En el Cuadro 4, se presentan los valores de las coordenadas polares C* y hº de todas las muestras. Por su parte a TA3, presentó ángulos de tonos de 99,83º (el primer día) a 91,40º (el cuarto día) lo que indica que paulatinamente cambió de verde a amarillo, y en ]]>
® CR-300, se derivan ángulos de tono de 115,98º (tomates recolectados verdes), seguidos de 82,71º; 56,26º y 47,44º (almacenamiento hasta comercialización simulada) que corresponden igual que en este trabajo, al proceso típico de maduración de tomates. En relación con el croma los valores concordaron con las etapas de 22,69; 23,47; 35,11 ]]>
® CR-400, se derivaron ángulos de tono de 52,31º; 48,92º; 48,08º ]]>
El tomate se ]]>
El C* y hº definidos mediante ]]>
Análisis estadístico
Los valores de las ]]>
2 y 3 se comparan en la Figura 5. Cuando la comparación se realizó entre las 3 muestras estudiadas a temperatura ambiental hubo diferencias significativas (p=0,0001) por lo que el comportamiento en la evolución del color de las muestras fue distinto, y lo mismo ocurrió con las 3 muestras en refrigeración (p=0,0001). En la comparación de los ]]>
Las causas que ]]>
]]>
Las variaciones fueron dependientes de procesos metabólicos involucrados en la maduración individual de cada fruto y no descalifican el procedimiento ensayado ya que permitió su estudio.
Conclusiones
Los resultados de este trabajo indican que el procedimiento ensayado con la utilización de Sistema de Visión Computarizada permitió estudiar las variaciones de color mediante los espacios de color CIE-L*a*b*, CIE-L*C*hº y la relación a*/b* en la maduración de tomates a partir de imágenes. ]]>
Agradecimiento
A la Asociación RVCTA, el ]]>
Literatura Citada
AMD. 2010. Advanced Micro Devices. Cumplimiento de Catalyst® Control Center con el artículo 508. Catalyst® Control Center VPAT, Sección 1194.21, Aplicaciones de software y sistemas operativos. Consultado el 25 de abril del 2010. Disponible en http://ati.amd.com/sp/products/catalystcontrolcenter/ vpat.html. [ Links ]
ARTÉS-CALERO F., ARTÉS-HERNÁNDEZ F. 2004a. Tratamientos postrecolección del tomate fresco. Tendencias e innovaciones, Capítulo 10, pp. 109-120. In: Tomates. Producción y comercio. Ediciones de Horticultura S.L. Reus, España. ISBN 84-87729-48-7. [ Links ]
ARTÉS-CALERO F., ARTÉS-HERNÁNDEZ F. 2004b. Reducción de daños por el frío en la refrigeración hortofrutícola. Alimentación, Equipos y Tecnología 23(186):56-66. [ Links ]
ARTIGAS J.M. 2002. Medida de color, pp. 131. In: Fundamentos de colorimetría. Universitat de València, Saragossa, Espanya. [ Links ]
ASI. 2007. Adobe Systems Incorporated. Adobe presenta dos ediciones de Photoshop CS3. Consultado el 18 de octubre del 2007. Disponible en http://www.adobe.com/la/aboutadobe/pressroom/pr/mar2007/CS3_Photoshop_S.pdf. [ Links ]
BARRETT D.M., ANTHON G.E. 2008. Color quality of tomato products, pp. 131-139. In: Color quality of fresh and processed foods. American Chemical Society, Washington, D. C., USA. [ Links ]
CLAYBON K.T., BARRINGER S.A. 2002. Consumer acceptability of color in processed tomato products by African-American, Latino and prototypical consumers. Journal of Food Quality 25(6):487-498. [ Links ]
CMDF. 2010. Centro Municipal de Fotografía. Barra de calibración del monitor. División Comunicación de la Intendencia Municipal de Montevideo, Uruguay. Consultado el 18 de octubre del 2010. Disponible en http://www.montevideo.gub.uy/fotografia/calibra.html. [ Links ]
COVENIN. 1983. Comisión Venezolana de Normas Industriales. Tomates. Nor ma Venezolana COVENIN 165:83. Caracas, Venezuela. [ Links ]
DARRIGUES A., HALL J., DUJMOVIC N., GRAY S., Van Der KNAAP E., FRANCIS D. 2007. Tomato Analyzer-color test: user manual (v10.2007). Consultado el 25 de abril del 2010. Disponible en http://www.oardc.ohio-state.edu/vanderknaap/Color%20Test%20User%20Manual.pdf. [ Links ]
DARRIGUES A., HALL J., Van Der KNAAP E., FRANCIS D.M., DUJMOVIC N., GRAY S. 2008. Tomato Analyzer-color test: a new tool for efficient digital phenotyping. Journal of the American Society for Horticultural Science 133(4):579-586. [ Links ]
GÓMEZ P.A., CAMELO A.F. L. 2002. Calidad postcosecha de tomates almacenados en atmósferas controladas. Horticultura Brasileira 20(1):38-43. [ Links ]
GONZALO M. J., BREWER M.T., ANDERSON C., SULLIVAN D., GRAY S., Van Der KNAAP E. 2009. Tomato fruit shape analysis using morphometric and morphology attributes implemented in tomato analyzer software program. Journal of the American Society for Horticultural Science 134(1):77-87. [ Links ]
GQC. 2010. Graphic Quality Consultancy. Introduction to colour spaces - CIE Lab & LCH. Berkhamsted, Hertfordshire, United Kingdom. Consultado el 10 de setiembre del 2011. Disponible en http://www.colourphil.co.uk/lab_lch_colour_space.html [ Links ]
INTELMANN D., JAROS D., ROHM H. 2005. Identification of color optima of commercial tomato catsup. European Food Research and Technology 221(5):662-666. [ Links ]
LINDHOUT P. 2005. Genetics and Breeding, pp. 22-23. In: Tomatoes. CABI Publishing, United Kingdom. [ Links ]
LÓPEZ-CAMELO A.L., GÓMEZ P., ARTÉS F. 2003. Use of a* and b* colour parameters to assess the effect of some growth regulators on carotenoid biosynthesis during postharvest tomato ripening. Acta Horticulturae 599:305-308. [ Links ]
LÓPEZ-CAMELO A.F., GÓMEZ P.A. 2004. Comparison of color indexes for tomato ripening. Horticultura Brasileira 22(3):534-537. [ Links ]
LOUREIRO-LINO A.C., SANCHES J., DAL FABBRO I.M. 2008. Image processing techniques for lemons and tomatoes classification. Bragantia 67(3):785-789. [ Links ]
PADRÓN-PEREIRA C.A. 2009. Sistema de visión computarizada y herramientas de diseño gráfico para la obtención de imágenes de muestras de alimentos segmentadas y promediadas en coordenadas CIE- L*a*b*. Agronomía Costarricense 33(2):283-301. [ Links ]
RIQUELME-BALLESTEROS F. 1995. Valoración del color en los frutos, pp. 593-595. In: El cultivo del tomate. Mundi-Prensa, España. [ Links ]
RODNEY A. 2005. Color management for photographers. Hands on techniques for Photoshop users. Elsevier, Inc. - Focal Press, Oxford, United Kingdom. pp. 23. [ Links ]
SACKS E. J., FRANCIS D.M. 2001. Genetic and environmental variation for Tomato flesh color in a population of modern breeding lines. Journal of the American Society for Horticultural Science 126(2):221-226. [ Links ]
SANCHEZ E., CATALÁ M.S., MORALES M.A., GOMARIZ J., EGEA-SANCHEZ J.M., COSTA J. 2008. Caracteres de calidad de diferentes tipos de tomates murcianos. In: VIII Congreso de la Sociedad Española de Agricultura Ecológica. 16-20 Septiembre. Bullas, Murcia, España. [ Links ]
SENG W.C., MIRISAEE S.H. 2009. A new method for fruits recognition system. Malaysian National Computer Confederation Transactions on Information and Communications Technology. 1(1). Consultado el 16 de junio del 2010. Disponible en: http://www.mncc.com.my/tranx/Woo%20CS%20FruitRecognitionjournal.pdf. [ Links ]
SHEWFELT A.L., HALPIN J.E. 1967. The effect of light quality on the rate of tomato color development. Proceedings of the American Society for Horticultural Science 91:561-565. [ Links ]
SHEWFELT R.L., THAI C.N., DAVIS J.W. 1988. Prediction of changes in color of tomatoes during ripening at different constant temperatures. Journal of Food Science 53(5):1433-1437. [ Links ]
TIJSKENS L.M., EVELO R.G. 1994. Modelling color of tomatoes during postharvest storage. Postharvest Biology and Technology 4:85-98. [ Links ]
ZAPATA L., GERARD L., DAVIES C., OLIVA L., SCHVAB M. 2007. Correlación matemática de índices de color del tomate con parámetros texturales y concentración de carotenoides. Ciencia, Docencia y Tecnología XVIII(34):207-226. [ Links ]
*Correspondencia: Carlos Alberto Padrón Pereira: Asociación RVCTA. Valencia, Estado Carabobo. C. P. 2001, Venezuela. Autor para correspondencia. Correo electrónico: carlospadron1@gmail.com Gisel Marié Padrón León: Unidad Educativa “Colegio Don Bosco”. Valencia, Estado Carabobo. C. P. 2001, Venezuela. Adriana Isabel Montes Hernández: Ayuntamiento de La Matanza de Acentejo, Tenerife, Comunidad Autónoma de las Islas Canarias, España. Rafael Antonio Oropeza González: Atlantic Pan S. L., Tenerife, Comunidad Autónoma de las Islas Canarias, España ]]>
1. Autor para correspondencia. Correo electrónico: carlospadron1@gmail.com *Asociación RVCTA. Valencia, Estado Carabobo. C. P. 2001, Venezuela. **Unidad Educativa “Colegio Don Bosco”. Valencia, Estado Carabobo. C. P. 2001, Venezuela. ***Ayuntamiento de La Matanza de Acentejo, Tenerife, Comunidad Autónoma de las Islas Canarias, España. ****Atlantic Pan S. L., Tenerife, Comunidad Autónoma de las Islas Canarias, España