Visión artificial para clasificar jamón e infrarrojos para mejorar el desalado del bacalao

Según explica el actual responsable del proyecto, Josep Comaposada, del Programa de Calidad y Tecnología Alimentarias de la IRTA, “decidimos centrarnos en tres ámbitos claves del sector alimentario catalán: el de la carne fresca, el de los productos curados y el del pescado procesado, y la conclusión es clara: es factible implementar tecnologías de bajo coste para determinar el mármoreo del jamón curado y la firmeza y la calidad de la grasa en ventrescas, así como el contenido de sal en el bacalao”.

Los investigadores esperan que, vistos los bonos resultados del proyecto, “las empresas puedan evaluar el interés de aplicar estas tecnologías a sus industrias”, apunta Comaposada.

La tecnología de visión artificial permite analizar parámetros de calidad del producto en tiempo real a partir de imágenes capturadas por una cámara. Las imágenes se transfieren a un ordenador que se encarga de analizarlas mediante diferentes algoritmos.

En la aplicación al procesado del jamón curado rebanado, esta tecnología ha hecho posible categorizarlo según el mármoreo, es decir, la grasa intramuscular presente al producto, y a la vez detectar defectos.

“Hemos desarrollado un software que clasifica paquetes de rebanadas de jamón a partir de imágenes capturadas con una cámara fotográfica. Este software se podría adaptar e integrar en líneas de producción industrial para caracterizar individualmente los paquetes de rebanadas. Incluso, la información se podría incluir en los envases y llegar al consumidor, de forma que pueda escoger los productos que se adaptan mejor a sus necesidades y gustos”, explica Israel Muñoz, investigador del programa de Calidad y Tecnología Alimentarias de la IRTA.

En cuanto al sistema de infrarrojos, la tecnología se denomina NIR (espectroscopia de infrarrojo próximo) y permite evaluar parámetros de composición o de calidad de los productos sin alterarlos o destruirlos. En la IRTA se ha utilizado un sensor que capta la luz que absorbe o refleja el alimento y la grafía y en tiempo real en forma de espectros con la ayuda de un dispositivo móvil conectado a una base de datos. Estos espectros se utilizan para obtener información sobre la estructura y la composición de la muestra.

El NIR se ha probado para la clasificación de ventrescas de cerdo en función de la firmeza y la calidad de la grasa, permitiendo distinguir entre ventresca blanda, intermedia o firme. A la vez, el NIR hace posible detectar problemas tecnológicos durante el procesado y predecir el llamado índice de yodo, que está relacionado con el perfil nutricional y la durabilidad de la ventresca.

“Esta tecnología se puede usar tanto a la línea de sacrificio como la de procesado para predecir de manera no invasiva las características de firmeza y de ácidos grasos de la panceta. Así podemos clasificar las ventrescas de manera objetiva, no invasiva y rápida para dirigirlas al procesado posterior más óptimo”, detalla Maria Font-y-Furnols, investigadora también del programa de Calidad y Tecnología Alimentarias.

Por otro lado, el NIR se ha utilizado para determinar el contenido de sal del bacalao durante el proceso de desalado, tanto en procesadores como en restaurantes, y mejorar así este proceso mediante la aplicación de cierto movimiento de agua dentro del contenedor. Esto, además, acelera el proceso y reduce la cantidad de agua necesaria.

De hecho, como subraya Comaposada, “la implementación de estas tecnologías también ayuda a reducir el uso de reactivos y la generación de residuos, así como el consumo de agua y de energía durante el procesado de los alimentos y el derroche alimentario”. Esto es relevante teniendo en cuenta que se pueden aplicar en multitud de empresas, desde mataderos y salas de deshacer hasta procesadores.