UTCJ THEOREMA Revista científica Theorema 6ta edición especial | Page 123

De acuerdo a los resultados obtenidos, se tiene la opción elegir en- tre cuatro diferentes condiciones ambientales para evaluar el color verde claro AE1; por lo tanto, se cuenta con más opciones de elegir la que más convenga de acuerdo a los costos. El color verde oscuro AE1 solo es evaluado de manera correcta con una condición ambiental la cual propor- ciona una diferenciación del 100%; es decir, que con esta condición se logra diferenciar el color de otros perfectamente. Bibliografía +Correa, V.; Estupiñan, L.; García, Z.; Jiménez, O.; Prada, L. F.; Rojas, A. y Cristancho, E. (2007). Percepción visual del rango de color: diferencia entre género y edad. Med, 15(1), 7-14. +ENAC (2003). Guía para la acreditación de laboratorios de análisis sensorial. Madrid: Entidad Nacional de Acreditación. +Fabres, I. X. (2009). Estrategia de diferenciación de produc- tos de consumo para su posicionamiento en la preferencia del consumidor. México. Conclusiones Finalmente, después de haber analizado los datos obtenidos, se llegó a la conclusión de que la opción óptima para realizar una evaluación senso- rial del color de manera correcta y efectiva es empleando un fondo gris, una lámpara tipo LED y una distancia de 60 cm entre el objeto evaluado y el evaluador. Con esto, es posible tener la oportunidad de replicarlo en alguna empresa interesada en aplicar una evaluación sensorial del color a sus productos, lo que les dará un plus de calidad lo cual es muy grato para el consumidor final. Se concluye, de igual manera, que es posible reali- zar una evaluación sensorial y se obtendrán resultados muy cercanos en comparación con los resultados que se pudieran obtener en laboratorios especializados, aparte de tener la ventaja de que la evaluación sensorial es menos costosa y más fácil de implementar. +Farrás, J. G. (2008). Iluminación. En Enciclopedia de salud y seguridad en el trabajo (págs. 46.1 - 46.19). Barcelona. +Girolami, A.; Napolitano, F.; Faraone, D. y Bragheri, A. (2013). Mesurement of meat color using a computer vision system. Meat Science, 93(1), 111(8). +Gutiérrez Rosas, P. T.; Vázquez López, J. A. y López Juárez, I. (2015).