Diapositivas de apoyo para el curso de colorimetría con sistema de visión computarizada y la herramienat del diseño gráfico con photoshop.

1. M. en C. Laura Elisa Gassós Ortega
Dominique Betancourt Alvarado
Instituto Tecnológico de Sonora Cd. Obregón, Sonora. Marzo 2019

2. Instructoras
M. en C. Laura Elisa Gassós Ortega
Profesora Investigadora
laura.gassos@itson.edu.mx
Dominique Betancourt Alvarado
Practicante Profesional de Ingeniería en Biotecnología
dominiqueba96@gmail.com
Departamento de Biotecnología y Ciencias Alimentarias

3. Semblanza de las instructoras
Dominique Betancourt Alvarado, es estudiante de Ingeniería en Biotecnología en el Instituto
Tecnológico de Sonora. Ha sido acreedora a las becas de Alto Desempeño Académico. Actualmente
es practicante profesional en el área de Tecnología y Calidad Alimentaria. Participa activamente en
proyectos de evaluación sensorial de alimentos formulados con metabolitos agroindustriales como
la inulina, dentro del Cuerpo Académico de Biotecnología y Ciencias Agroalimentarias.
La M. en C. Laura Elisa Gassós Ortega es profesora investigadora en el Departamento de
Biotecnología y Ciencias Alimentarias del Instituto Tecnológico de Sonora. Realizó una maestría en
Ciencias con especialidad en Alimentos y Nutrición. La maestra Gassós, es miembro del Cuerpo
Académico de Biotecnología y Ciencias Agroalimentarias. Participa en proyectos de investigación de
metabolitos de interés agroalimentario además de investigación en Educación Bioquímica y de
Diseño de Experimentos. Ha publicado capítulos de libro sobre estrategias de aprendizaje virtuales,
diseño y aplicación de materiales didácticos WEB utilizando software libre. También tiene
publicaciones sobre el uso del las redes sociales (Facebook) como escenarios de aprendizaje
cooperativo en cursos de Bioquímica de Alimentos, Diseño de Experimentos, Nutrición y Salud,
entre otros.

4. Objetivo
Evaluar el color en los alimentos utilizando
el sistema de visión computarizada y las
herramientas del diseño gráfico.
Curso introductorio dirigido a alumnos y maestros
universitarios, egresados y personal técnico del área de
alimentos.

5. Contenido
1. ¿Qué es el color?
2. Importancia del color en los alimentos.
3. Principios básicos de medida y percepción del
color.
4. Práctica de medición del color en alimentos con
el sistema de visión computarizada y el software
photoshop.

6. ¿Qué es el color de los alimentos?
• Los invito a escribir su
concepto de color en
los alimentos y
guardarlo unos
minutos.
• Después de ver el video
de color de los
alimentos, los invito de
nuevo a enriquecer su
concepto de color.

7. Video: El color de los alimentos 8:05 min
Tesis. Cedecom, S.L., Andalucía

8. El color es un atributo de calidad
importante en los alimentos

9. El color tiene influencia en la selección
y preferencia de los consumidores
• El color en los alimentos se asocia la elección de los
productos y en muchas ocasiones con el estado de
ánimo del consumidor.
Pathare et al., 2013; Spence, 2015

10. El color es gobernado por los cambios químicos,
bioquímicos, microbiológicos y físicos
durante

11. El color es el atributo sensorial más importante que el
sabor y el aroma para decidir si el alimento se prueba
o se compra.
A la hora de realizar una compra, los consumidores se sienten
más atraídos por la apariencia visual en un 93%, frente a un 6%
que se fija en la textura y un 1% en el olor. El color sirve para
comunicar los atributos del producto. El color vende, atrapa al
consumidor.
Ascanio, 2013; Spence 2015

12. El color “vende”
• Del 62-90% de la evaluación
de un producto alimenticio se
basa en el color.
• El color comunica calidad,
precio y en el caso de los
productos alimenticios
“sabor”.
• Los colores están asociados
con categorías de productos.
– Ejemplo, el rojo con pizzas y
carne
– El color plata con los productos
lácteos
– El verde con lo saludable y los
vegetales.
Pérez, 2009

13. Cambiar el color del producto
trae consecuencias en las
ventas.
• Ejemplo: Ketchup Heinz verde vendió más de 10
millones de botellas en 7 meses. Después la
novedad pasó y las ventas cayeron. El
consumidor asociaba la salsa de tomate con el
color rojo.

14. El color se ha utilizado como una medida
indirecta del contenido de pigmentos en los
alimentos frescos, procesados y almacenados.
Sencillo
Rápido
Correlaciona con las propiedades
fitoquímicas

15. Pigmentos naturales de los alimentos:
fitoquímicos asociados a la salud
• De origen vegetal
– Carotenoides
– Clorofilas
– Pigmentos fenólicos
– Betalaínas
• De origen animal
• Hemopigmentos
• Proveniente de insectos
– Carmín (de la
cochinilla)

16. Cambios de color del jugo de naranja
pasteurizado durante el almacenamiento
Objetivo: Estudiar el cambio de los carotenoides a diferentes tiempos y
temperaturas en el almacenamiento y su correlación con los cambios de color.

17. ¿Cuáles carotenoides correlacionaron con
el cambio de color en el jugo de naranja?

18. El color y la vanidad

19. Resultados

20. ¡son más atractivos!

22. Percepción del color
Medición objetiva del color

23. Colorimetría
• “Ciencia que tiene por objeto la medida
del color.”
Sanchoetal.,1999

24. D65
CIE Standard
Observer
Reflectance
© 2001 HunterLab
Fuente de Luz
Objeto
Observador
Elementos necesarios para ver el color

25. La Luz
Fuente de Luz
• La luz visible es una pequeña parte
del espectro electromagnético.
• La longitud de onda de la luz se
mide en nanómetros (nm). Un
nanómetro son 10–9 metros.
• El intervalo de longitud de onda
del espectro del visible está entre
aproximadamente 400 y 700 nm.
• El gráfico de la energía relativa de
la luz a cada longitud de onda crea
la curva de distribución de energía
que cuantifica las características
espectrales de la fuente de luz.
Distribución espectral de energía de
la luz solar
© 2001 HunterLab

26. El objeto
• Los objetos modifican la luz.
Los colorantes, como los tintes
y pigmentos, al aplicarlos al
objeto, absorben
selectivamente unas
longitudes de onda de la luz
incidente mientras que reflejan
o transmiten sus
complementarias.
• La cantidad de luz reflejada o
transmitida a cada longitud de
onda se puede cuantificar.
Esto nos dará la curva
espectral de las características
de color del objeto.
Interacción de la Luz con el
objeto
© 2001 HunterLab

27. El observador
• La luminosidad es la
sensibilidad relativa del ojo
humano a ciertas longitudes de
onda de la luz.
• Los Bastones del ojo humano
son los responsables para la
visión nocturna.
• Los Conos son los
responsables de la visión del
color y la luz diurna.
• Hay tres tipos de conos: los
sensibles al rojo, los sensibles
al verde y los sensibles al azul.
Observador patrón
© 2001 HunterLab
Video: la percepción del color 5:44 min

28. Para medir el color se requieren tres elementos
Para Ver Color Para Medir Color
Fuente de Luz
Observador
Fuente de Luz
Muestra
Espectrómetro
© 2001 HunterLab
Objeto

29. Medida del color
• Un Colorímetro Triestímulo o Colorímetro utiliza una fuente de luz
para iluminar la muestra a medir. La luz reflejada fuera del objeto pasa
a través de unos filtros de vidrio rojo, verde y azul para simular las
funciones del observador para un iluminante en particular (normalmente
el C). Un fotodetector ubicado mas allá de cada filtro detecta, entonces,
la cantidad de luz que pasa a través de los filtros. Estas señales, por
último, se muestran como valores X, Y y Z .
© 2001 HunterLab

30. Escalas de color
Organización visual del color
• El color tiene un grado de
Luminosidad o Valor
(Value).
• Color (Hue) que es el
color del arco iris o
espectro de colores.
• Se puede añadir
colorante para
incrementar la cantidad
de Tonalidad (Chroma)
o Saturación.
Valor L, Color h* y Croma
© 2001 HunterLab

31. Escalas de color
• Ya que los valores XYZ no
se entienden fácilmente
en términos de color del
objeto, se han
desarrollado otras escalas
de color para:
– Mostrar mejor como
percibimos el color.
– Simplificar la comprensión.
– Mejorar la comunicación
de las diferencias de color.
– Ser mas lineales a lo largo
del espacio de color.
• La Teoría de los Colores
Opuestos dice que las
respuestas de los conos
rojo, verde y azul se re-
mezclan en sus
codificadores opuestos a
medida que se desplazan
a lo largo del nervio
óptico hasta el cerebro.
© 2001 HunterLab

32. Teoría de los Colores-Opuestos
© 2001 HunterLab

33. Ejercicio visual: comprobando la teoría de
los colores opuestos
• Instrucciones: En la siguiente transparencia se
debe fijar la mirada en el punto blanco del
centro hasta que cambie a la siguiente
pantalla después de unos 20 segundos.
Cuando la pantalla blanca aparezca, parpadear
un poco mientras se fija la mirada en la
pantalla.
© 2001 HunterLab

36. ¿Percepciones visuales?
• ¿Vio la bandera como rojo, blanco y azul?
• Esto ocurre al fijar la mirada en la bandera verde
negra y amarilla. Se ha sobresaturado la parte
verde del codificador rojo-verde, la parte blanca
del negro-blanco y la amarilla del azul-amarillo. Al
mirar la pantalla blanca, la vista intenta volver al
equilibrio y es por lo que vemos el rojo, blanco y
azul después de la imagen.
• Esta demostración da credibilidad a la Teoría de
los Colores-Opuestos.
© 2001 HunterLab

37. Sistemas o espacios de color
• RGB (red, green, blue).
Monitores
• Hunter L a b
• CIE L* a* b* (Commission
Internationale de I'
Eclairage‘s)
• CIE XYZ
• CIE L* υ* ν*
• CIE Yxy
• CIE LCH
• Difieren en la simetría
del espacio de color.
• Difieren en el sistema de
coordenadas para definir
puntos dentro del
espacio.
Pathare et al., 2013

38. Representaciones de los espacios de color

39. Principio tricromático: Red, Blue, Green
Diagrama de cromaticidad

40. Espacio de Color Hunter L a b
• El espacio de color Hunter L a
b es un espacio de color
rectangular de 3-dimensiones
basada en la Teoría de los
Colores-Opuestos.
– Eje L (luminosidad) - 0 es
negro, 100 es blanco
– Eje a (rojo-verde) – los
valores positivos son rojos;
los valores negativos son
verdes y 0 es el neutro
– Eje b (azul-amarillo) - los
valores positivos son
amarillos; los valores
negativos son azules y 0 es
el neutro
© 2001 HunterLab

41. Ejemplo de valores L a b de una muestra de plátanos
© 2001 HunterLab

42. Espacio de color CIE Valores L* C* h*

43. Es un término que se usa para describir que tan claro u oscuro parece un
color, y se refiere a la cantidad de luz percibida.
El brillo se puede definir como la cantidad de "oscuridad" que tiene un
color, es decir, representa lo claro u oscuro que es un color respecto de su
color patrón.
Valor o Brillo (L Value)
Valores: 0 NEGRO 100 BLANCO

44. Croma C*, es el atributo cuantitativo del color puro, es utilizado para
determinar el grado de diferencia del tono en comparación con el gris por
efecto de la luminosidad. Es la intensidad de color percibida por el ojo
humano.
Saturación, Intensidad o Croma
Se calcula con la ecuación:

45. Matiz o ángulo Hue, h*
Atributo cualitativo del color relacionado con las diferencias en absorbancia
a diferentes longitudes de onda. Los colores se definen como rojizo,
verdoso, etc.
• Un ángulo de 0 ° o 360 ° representa el tono
rojo
• Ángulos de 90 °, 180 ° y 270 ° representan
tonos amarillos, verdes y azules
• Utilizado en la evaluación de parámetros de
color en vegetales, frutas y carnes.

46. Equipos utilizados en la determinación
del color en los alimentos

47. Colorímetros Minolta

49. Hunter lab

50. Otras Técnicas para medir color:
Sistema de Visión Computarizada
Padrón, 2009

51. Color L* a* b* de varios alimentos
Padrón, 2009

52. Comparación de imágenes en frutos
con dos estados de maduración
Padrón, 2009

53. Práctica de medición del color
Con el Sistema de Visión Computarizada

54. Referencias
• Ascanio, M., 2013. Importancia de los colores en la mercadotecnia. Forbes México. Consultada en
https://www.forbes.com.mx/importancia-de-los-colores-en-la-mercadotecnia/
• Foo, Y.Z., Rhodes, G. and Simmons, L.W., 2017. The carotenoid beta-carotene enhances facial color, attractiveness and
perceived health, but not actual health, in humans. Behavioral Ecology, 28(2), pp.570-578.
• Pathare, P.B., Opara, U.L. and Al-Said, F.A.J., 2013. Colour measurement and analysis in fresh and processed foods: a
review. Food and Bioprocess Technology, 6(1), pp.36-60.
• Padrón, 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.
• Sancho, J., Bota, E. N. R. I. C. y De Castro, J. J. 1999. Introducción al análisis sensorial de los alimentos (No. WA716. 1 SANi).
• Spence, C., 2015. On the psychological impact of food colour. Flavour, 4(1), p.21.

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