HC353 - horticultura

FRUTOS SECOS 34 lotes de producto, y no granos indi- viduales, como había sido llevado a cabo hasta el momento en estudios previos realizados por otros autores. A partir de la información espec- tral recogida mediante el uso de los sensores NIRS, junto con diferentes algoritmos matemáticos, se desarro- llaron las distintas aplicaciones para la clasificación tanto in situ como en línea de almendras con y sin cáscara según su amargor. En primer lugar, se abordó la cuanti- ficación del compuesto cianogénico responsable del sabor amargo, la amigdalina. La importancia de determinar este compuesto radica en que no afecta únicamente a la calidad sensorial y aceptabilidad del producto en el mercado, sino que tal y como ya se ha mencionado, se trata de una sustancia que al ponerse en contacto con la saliva da lugar a ácido cianhídrico, que es un compuesto tóxico que depen- diendo de la cantidad de almendras amargas ingeridas, podría dar lugar a intoxicaciones. El objetivo del primer trabajo fue determinar la viabilidad del uso de NIRS para el análisis in situ de almendras como herramienta para garantizar la integridad del producto recepcionado por la industria, hecho que motivó la utilización de instru- mentos NIRS portátiles, que pueden a su vez ser empleados en el análisis poscosecha del producto. Con dichos equipos se llevó a cabo el análisis del producto con y sin cáscara, ya que la industria recepciona y procesa almendras con estas dos presenta- ciones. En el caso del análisis del producto con cáscara, para los dos equipos empleados se obtuvieron modelos con una capacidad predic- tiva limitada (R 2 < 0,60), mientras que cuando se llevó a cabo el análisis sin cáscara, se obtuvieron valores de R 2 superiores a 0,90, confirmando así la viabilidad de emplear la tecnología NIRS para determinar el contenido de amigdalina en los lotes de almendras una vez descascarados. Es importante destacar que el análi- sis de las almendras con cáscara es de gran utilidad, ya que permitiría realizar un screening inicial del pro- ducto e incorporar en la línea de producción sólo aquellos lotes que cumplan con los requisitos de cali- dad establecidos. Por tanto, una vez obtenidos los primeros resultados, los cuales mostraron que existía cierta dificultad en la determinación cuantitativa del contenido en amig- dalina de la almendra previamente al descascarado, se estableció una segunda estrategia, destinada a la clasificación en base a modelos cua- litativos de las almendras según su amargor. Para los dos equipos NIRS portátiles empleados se obtuvieron modelos de una elevada capacidad discriminatoria, los cuales permitían clasificar correctamente el 95% de las almendras amargas analizadas con y sin cáscara. Estos resultados confirmaron la posibilidad de utili- zar los equipos portátiles MicroNIR TM Pro 1700 y Aurora para establecer puntos de control en las distintas etapas del proceso productivo, tanto previas como posteriores al descascarado. Fig. 2. Valores de la variable discriminatoria para la identificación en línea de lotes de almendras dulces y adulterados. Instrumento Matrix-F. CLASE PERTENECIENTE CLASIFICACIÓN %MUESTRAS CORRECTAMENTE CLASIFICADAS DULCES AMARGAS Dulces 40 0 100,00 Amargas 0 36 Tabla 1. Clasificación en línea de almendras según su amargor con el equipo Matrix-F.