[en] The monitorization of the ripening state is becoming a very important issue in the fruit industry. In this doctoral thesis, a viability study has been carried out to see whether an electronic nose could be used as an instrument to assess fruit ripeness in a non-destructive manner. Electronic noses are systems based on an array of gas sensors with overlapped sensitivities. The signal processing algorithms embedded onto these instruments play a very important role since they process the multidimensional information generated at the sensor array to obtain the desired output. In this thesis, a successive approximation to the problem has been carried out. A first prototype was designed to check the viability of the idea. Afterwards, a second instrument was designed to test specific applications. A great amount of the work done dealt with the modification, evaluation and integration of many signal processing algorithms. Among them, different kinds of neural networks (feed-forward with back-propagation training, Fuzzy Art and Fuzzy Artmap), parametric algorithms (such as PLS, partial least squares) and unsupervised projections such as PCA (principal component analysis) were evaluated. The prototypes were tested with different cultivars, all of them climacteric; apples, pears, peaches and nectarines were chosen for the study. In order to do an objective evaluation, the results of the second prototype were compared with the ones obtained with techniques regularly used to assess fruit quality and ripeness. In this way, firmness, acidity, soluble solid contents, ethylene and aromatic production values were correlated with sensor signals from the prototype. Besides classifying fruit regarding to its ripeness state, the second prototype proved there were good correlations between sensor signals and some quality indicators measured on the samples chosen for the study. In fact, the prototype was able to predict some of the quality indicators just using the sensor signals from the non-destructive measurement of the fruit samples chosen. Moreover, it was able to predict with accuracy the optimal harvest date for peaches and nectarines, cultivars whose harvest date is difficult to determine by traditional techniques. The overall results obtained in this study lead to the conclusion that, although there are some problems that have to be addressed before an electronic nose for fruit ripeness assessment may become commercially available, the design of such as system to be operated under laboratory conditions is viable.

[es] La monitorización del grado de maduración es un tema de gran relevancia en la industria frutícola. En esta tesis doctoral se ha estudiado la viabilidad de utilizar una nariz electrónica como instrumento para monitorizar el proceso de maduración de la fruta de forma no destructiva. Los sistemas de olfato electrónico son instrumentos basados en una matriz de sensores químicos semiconductores cuyas sensibilidades están parcialmente solapadas. Los algoritmos de procesado de señal constituyen una parte fundamental de estos equipos. En este trabajo se ha seguido una metodología de aproximación sucesiva. Se diseñó un primer prototipo para comprobar la viabilidad de la idea y luego se diseñó un segundo instrumento para realizar tareas más productivas. Una parte fundamental del trabajo ha sido la modificación, evaluación e integración de diferentes algoritmos de procesado de señales. Entre ellos se han estudiado diferentes tipos de redes neuronales (redes feed-forward con entrenamiento back-propagation, redes Fuzzy Art y Fuzzy Artmap), algoritmos paramétricos como el PLS (Partial Least Squares) o algoritmos no supervisados como el PCA (Principal Component Analysis). Los prototipos se probaron con diferentes variedades de fruta climatérica. En concreto, manzanas, peras, melocotones y nectarinas fueron las variedades escogidas para el estudio. Para evaluar objetivamente las prestaciones de los equipos se compararon sus resultados con los indicadores que habitualmente se utilizan en los estudios de calidad que se realizan sobre diferentes variedades de fruta. Entre ellos destacamos la firmeza, la acidez, el contenido en sólidos solubles, la producción de etileno y el perfil aromático de las muestras. Además de clasificar la fruta según diferentes estados de maduración, los prototipos revelaron la existencia de buenas correlaciones entre las señales de los sensores y algunos de los indicadores medidos en las muestras de fruta analizadas. El segundo prototipo fue capaz de predecir varios indicadores de calidad a partir de la medida no destructivas de la producción aromática de las muestras utilizadas. Además, predijo con mucha exactitud la fecha óptima de recolecta de las variedades de melocotón y nectarinas estudiadas, variedades que presentan dificultades al intentar determinar con exactitud el momento óptimo de su recolecta. Los resultados obtenidos en esta tesis permiten concluir que, aunque existen algunos aspectos que deben ser mejorados antes de poder comercializar una nariz electrónica que monitorice el estado de maduración de la fruta, es viable el diseño de un instrumento de estas características para ser operado en condiciones de laboratorio.