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Nuevas tecnologías de identificación y trazabilidad de los alimentos

Tecnologías de imagen avanzada y su aplicación en la foodindustry 4.0

Redacción Interempresas26/04/2017
La I+D+i aplicada a la desarrollo de las tecnologías fotónicas está aportando soluciones de enorme valor para la industria agroalimentaria y representa uno de los recursos fundamentales para la fabricación avanzada. En el contexto de los próximos años, ciertas tecnologías de imagen avanzada se convertirán en herramientas esenciales y muy significativas para la industria alimentaria.

La fotónica es la ciencia y la tecnología que aprovecha la luz desde su generación, control, manipulación y amplificación. La fotónica, y en concreto las aplicaciones de visión avanzada relacionadas con el control de calidad en tiempo real y continuo, están posibilitando detectar contaminantes en bajas concentraciones y descubrir anomalías en las propiedades químicas de alimentos a lo largo de su procesado y sobre el 100% de la producción. Tecnologías que, al mismo, tiempo aportan indicadores de calidad, optimizando así la eficiencia operacional, automatizando la toma de decisiones y gestionando la solución en tiempo real.

Todo esto implica, entre otras ventajas, el ahorro en relación a los costes de energía y la reducción de las mermas a consecuencia de productos nos conformes. Pero, ¿qué tecnologías articulan estos avances?

SADA Andalucía y Multiscan Technologies, junto a Ainia, han desarrollado un sistema que escanea productos cárnicos en tiempo real...

SADA Andalucía y Multiscan Technologies, junto a Ainia, han desarrollado un sistema que escanea productos cárnicos en tiempo real.

Detección de contaminantes y defectos en alimentos con visión infrarroja

La visión infrarroja permite detectar propiedades no apreciables por el ojo humano. Entre sus aplicaciones para la industria destaca el control de sellado y en la detección de materias extrañas en alimentos.

En la aplicación de esta tecnología se utilizan cámaras con sensores especialmente sensibles al rango espectral infrarrojo, que aporta longitudes de onda desde los 780 hasta los 10.000 nm, estos sensores son capaces de captar características completamente invisibles por el ojo humano.

Dentro de la visión infrarroja encontramos la tecnología de la visión termográfica que utiliza el espectro infrarrojo para obtener la imagen térmica de los alimentos sin necesidad de contacto. Los cuerpos por encima del cero absoluto emiten radiación infrarroja, la imagen radiométrica muestra esa información y a partir de ella, la imagen térmica calcula la distribución de temperatura en la superficie de la muestra.

Como en el caso anterior, esta tecnología se utiliza para la detección de materias extrañas en alimentos y en la detección de defectos en envases termosellados y entre sus ventajas podemos destacar:

  • Un volumen reducido que facilita su implementación en las líneas de proceso actuales.
  • Capacidad de adecuarse a las velocidades de distintos procesos (termosellado, etiquetado, etc.)
  • Capacidad para inspeccionar el 100% de la producción.
  • Se trata de una tecnología adaptable a distintos sectores y formatos de envase.
Técnico de Ainia utilizando un sistema de visión penetrante NIR
Técnico de Ainia utilizando un sistema de visión penetrante NIR.

Fundamentos y aplicaciones de la visión espectral en la industria alimentaria

La visión hiperespectral es una tecnología no destructiva capaz de obtener información química de la muestra. La industria alimentaria aprovecha su potencial para:

  • Medir de la calidad, composición, contaminación bacteriana o adulteración en productos cárnicos.
  • Medir la frescura, textura y presencia de parásitos en pescado
  • Detectar defectos internos, externos, enfermedades y estimar la madurez en frutas y verduras.
  • Medir la humedad, el contenido en grasa o la presencia de materias extrañas en frutos secos y snacks.
  • Detectar materias extrañas en platos preparados.
  • Controlar la calidad en ingredientes, principios activos…

Esta tecnología es capaz de identificar la huella digital de cada compuesto y generar una imagen asignando un color a cada sustancia presente en ella. Así, permite crear un mapa químico en el que podemos observar la concentración de cada una de las sustancias.

Dentro de la visión espectral distinguimos:

  • Espectroscopia NIR: Permite obtener información química de un punto de la muestra.
  • Visión Artificial: Permite obtener información espacial de toda la muestra relacionada con propiedades físicas (forma, tamaño, color).
  • Imagen química o visión hiperespectral: Permite obtener información química y física de cada punto de la muestra.
Sistema de inspección por visión hiperespectral en tiempo real desarrollado por Ainia
Sistema de inspección por visión hiperespectral en tiempo real desarrollado por Ainia.

Terahercios. ¿Qué son y para qué sirven?

La radiación de terahercios ha posibilitado el desarrollo de una nueva generación de sensores basados en la radiación electromagnética. Esta radiación es absorbida por los enlaces moleculares de las diferentes sustancias químicas, lo que nos permite identificarlas y detectar cuerpos extraños, alimentos transgénicos, toxinas, etc.

Los rayos T son capaces de penetrar en la ropa, cerámica, plástico, cartón… lo que posibilita su empleo en la inspección no destructiva de sustancias ocultas o internas. Asimismo, la radiación de terahercios no es ionizante y, por lo tanto, es segura para los seres humanos y no necesita de cerramientos especiales que confinen la radiación.

Además de la industria alimentaria, esta tecnología se emplea en seguridad y en medicina para la detección temprana del cáncer.

Investigaciones con espectroscopía óptica en las instalaciones de Ainia
Investigaciones con espectroscopía óptica en las instalaciones de Ainia.

Los rayos X y sus aplicaciones en la industria

Los rayos X en la industria alimentaria son otro de los grandes ejes presentes y futuros. Esta tecnología, cuyo uso conocemos en el ámbito sanitario, puede ser aplicada a lo largo de toda la cadena de producción de un alimento.

  • En la recepción de la materia prima para la detección de cuerpos extraños.
  • En los procesos de clasificación, por ejemplo en la clasificación de los productos cárnicos según su porcentaje de grasa y magro.
  • En los procesos de elaboración para la detección de cuerpos extraños.
  • Después del envasado para la estimación del peso, detección de cuerpos extraños y el análisis del cerrado.

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