Tecnologías ópticas y bioquímicas para mejorar los sistemas de calidad en el sector agroalimentario
En esta línea de trabajo, los centros tecnológicos Ainia y Aido están desarrollando en cooperación, el proyecto Optifood-Organic, financiado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (Feder) y el Impiva, con el objetivo de investigar la aplicación de la visión espectral, los sensores ópticos y los biosensores para mejorar la inspección y el control de calidad en procesos industriales. Este proyecto combina la experiencia de Aido en visión artificial, análisis de imagen y dispositivos ópticos con la amplia trayectoria en espectroscopia y sensores bioquímicos aplicada al control de alimentos de Ainia.
El objetivo del proyecto Optifood-Organic es, por tanto, identificar aplicaciones de esta tecnología a escala industrial, motivo por el cual se van a investigar y a desarrollar sistemas de inspección de visión espectral a escala macro para mejorar el control de procesos alimentarios, así como dispositivos ópticos capaces de detectar residuos o contaminantes a escala micro. Posteriormente, se realizarán ensayos con los sistemas desarrollados con muestras reales de los casos seleccionados.
- ¿De qué forma pueden ayudar las tecnologías ópticas y bioquímicas a mejorar el control de producción en la industria agroalimentaria?
En la actualidad las empresas ya realizan análisis rutinarios en el control de la calidad y de la seguridad de los alimentos que elaboran, pero desgraciadamente no todos los problemas en los que tienen necesidades de control están resueltos. Hay muchas empresas que no encuentran tecnologías adecuadas en el mercado, por ello en este proyecto pretendemos cubrir esos huecos evaluando nuevas tecnologías para abordar esos problemas. Estamos refiriéndonos concretamente a tecnologías ópticas, que tienen la ventaja de ser muy rápidas de aplicar, por la alta velocidad a la que se propaga la luz, y al interactuar con los alimentos podemos evaluar sus características de una forma muy ágil y no invasiva, procesando y obteniendo una información de calidad y de seguridad rápidamente.
- ¿En qué aspectos están colaborando Aido y Ainia en el proyecto Optifood-Organic?
Aido es un centro de referencia en aplicaciones ópticas, y por lo tanto tiene una gran experiencia en tecnologías ópticas de control y medida. Por otra parte, aquí en Ainia somos referente en la alimentación, con un amplio bagaje en la caracterización y la evaluación de las propiedades de los alimentos. La alianza entre los dos centros permitía evaluar tecnologías ópticas aplicadas en el sector alimentario. De hecho, las tecnologías que estamos planteando aplicar en el proyecto necesitan de estos dos componentes. Por un lado, conocer a fondo tecnologías ópticas como los biosensores ópticos o la visión hiperespectoral con las particularidades de los alimentos, y cómo interactúa la luz y los fotones con ellos, y por tanto en sus propiedades medibles (contaminantes o atributos de calidad).
- ¿De qué forma podrán aplicar las empresas estos avances y en qué medida les permitirá mejorar sus productos a nivel de calidad y aminorar costes?
En este proyecto no evaluamos solo unas tecnologías, sino también damos el paso de construir prototipos que permitan demostrar y probar que estas tecnologías funcionan en condiciones reales de proceso y que pueden ser implantadas en los procesos productivos de las empresas. Por el hecho de ser tecnologías rápidas y no invasivas son relativamente fáciles de aplicar en línea, bien para un control de un 100% de la producción, si hablamos de tecnologías aplicadas para medir macropropiedades de los productos, o también para medir propiedades nano o micrométricas para tratar de eliminar contaminantes o residuos que pueda haber en los alimentos. El hecho de hacer este trabajo con tecnologías ópticas permite realizar esto a una gran velocidad. Las ventajas para las empresas es que al poder hacer análisis rápidos y rutinarios van a obtener una herramienta tanto para optimizar el control de proceso, detectar cualquier problema de calidad y seguridad lo antes posible con tal de corregirlo o eliminar de la cadena ese producto no apto, y garantizar que lo que va definitivamente a expedición es seguro y apto para el consumo. Por lo tanto, se reduce en costes analíticos, en pérdidas por mermas, en costes de reenvasado, etc.
- ¿Podría explicar un ejemplo de aplicación práctica?
Una de las principales preocupaciones actuales de la industria alimentaria es la detección de materias extrañas que se pueden introducir accidentalmente, bien en la materia prima o durante el proceso productivo. Estamos hablando de materias extrañas que no tienen nada que ver con la composición del producto que se va a envasar y comercializar: restos de plástico, virutas de metal, restos de hueso, la semilla de una fruta, etc. Las tecnologías ópticas permiten obtener mapas de composición del producto que se está procesando. En el momento que aparece un elemento que tiene una composición diferente a la que debe tener el producto final, se detecta, y se expulsa ese producto en concreto de la cadena.
Otra aplicación sería la detección de propiedades químicas o sensoriales, por ejemplo, en productos cárnicos. En la medida que un producto tenga más grasa que la deberia tener, al realizarse una medición en continuo se puede desechar ese producto. Este control también permite tanto en la industria alimentaria como farmacéutica asegurar que cada producto que se envase vaya con los principios activos programados.
-¿Qué plazos tiene el proyecto y cuándo se comenzarán a realizar los ensayos con los sistemas desarrollados con muestras reales?
En estos momentos estamos realizando ya ensayos con muestras reales en planta piloto, pero a lo largo de 2013 empezaremos a trabajar con equipos demostradores que permitan evaluar en tiempo real la capacidad de este tipo de sistemas. Una labor fundamental de este proyecto es la difusión a la industria para que conozca las nuevas tecnologías y que puedan acabarlas introduciendo en sus procesos productivos para mejorar la calidad y reducir sus costes de producción.