Actualidad Info Actualidad

Sistema de clasificación en línea y robótica

Análisis de la automatización del proceso de aportación de magras y grasas para la formulación de embutidos

Redacción Interempresas09/12/2020

En el marco del proyecto ‘Desarrollo de tecnología óptica no destructiva para análisis de proporción de magra vs grasa en carnes frescas y descongeladas’, subvencionado por ACCIÓ a través de la línea de ayudas a clústeres IRC (Ayuda a Iniciativas de Refuerzo de la Competitividad) de la convocatoria 2019 y coordinado por INNOVACC, se ha llevado a cabo la adaptación y la validación de la tecnología de inducción magnética para el análisis de magras en línea (TRIMSCAN).

La industria cárnica es el principal sector agroalimentario de Catalunya, con un volumen de negocio de 7.028 M€, representando más del 31% del volumen de negocio del sector agroalimentario. Catalunya se ha consolidado como uno de los centros de producción más importantes del continente europeo y se situó en 2017 como el segundo productor de Europa y el décimo productor de porcino del mundo.

Muchos de los productos elaborados con carne fresca, como las hamburguesas y las salchichas, incluidas las frescas, cocidas, ahumadas o curadas en seco (por ejemplo, el fuet o el chorizo) se producen a partir de cortes de carne (magra), principalmente de cerdo.

Los lotes de carne magra se preparan en una sala de despiece con una proporción determinada del porcentaje de magra/grasa (por ejemplo, 90/100, 80/20, 70/30, 60/40, 50/50). Hoy en día aún existen mataderos y salas de despiece que hacen esta preparación de forma aproximada, mediante operarios experimentados que escogen la carne de distintas partes de la canal para lograr el contenido de magra/grasa deseado. Este método de preparación es muy impreciso y puede provocar variaciones importantes en el contenido de grasa de hasta un 5%.

Imagen del escáner de inducción magnética de Lenz Instruments SL y momentos de pruebas del proyecto de Spledid Foods SAU...
Imagen del escáner de inducción magnética de Lenz Instruments SL y momentos de pruebas del proyecto de Spledid Foods SAU.

En la elaboración de productos cárnicos, el control del contenido en grasa es de vital importancia para garantizar la homogeneidad y la calidad del producto final y para reducir las pérdidas económicas que representan el exceso de carne magra en el producto. En los últimos años, debido a la necesidad de mejorar la calidad del producto final, han aparecido tecnologías para determinar y controlar el contenido de grasa del lote en línea. Las principales tecnologías de inspección son los escáneres de rayos X de doble fuente y los analizadores de infrarrojo cercano (NIRS)

Los principales inconvenientes de estas tecnologías son el coste inicial y los costes de mantenimiento, como es el caso de los rayos X de doble fuente, mientras que los analizadores NIRS pueden tener una precisión inferior y no son aptos para analizar carnes magras de ciertas dimensiones.

Dentro del proyecto ‘Desarrollo de tecnología óptica no destructiva para análisis de proporción de magra vs grasa en carnes frescas y descongeladas’ se ha realizado la adaptación y la validación de la tecnología de inducción magnética para el análisis de magras en línea (TRIMSCAN). Esta tecnología la ha desarrollado inicialmente Lenz Instruments SL para la clasificación de jamón fresco según el contenido de grasa y para determinar el contenido de sal tras el proceso de salado, así como en el producto ya curado.

La validación del equipo de inducción magnética TRIMSCAN se ha hecho en colaboración con Splendid Foods SAU, usando un equipo de rayos X de doble fuente como referencia. Para la validación se han utilizado diferentes tipologías de magras (trimmings, paletilla, jamón 3D y papada) de varios proveedores.

Resultados

Los resultados obtenidos indican que la inducción magnética puede determinar el contenido de grasa a velocidad de línea con una precisión similar a los rayos X (≈1,0-1,5%) con diferente tipo de magras. La medida de peso fue mucho más precisa en el caso del TRIMSCAN (<0,5 kg en lotes de 200 kg) por el hecho de que se usa un sistema de pesaje basado en cuatro células de carga, a diferencia de los rayos X que determinan el peso según la densidad de la carne, obteniendo un error de hasta 4-5 kg en lotes de 200 kg.

Comparativamente, el coste de un equipo de inducción magnética representa una fracción del coste total de un equipo de rayos X de doble fuente y tiene un coste de mantenimiento inferior ya que el sistema de inducción no tiene elementos de desgaste (lámparas de rayos X) más allá de los elementos mecánicos típicos como la cinta transportadora. Por otro lado, los equipos de inducción magnética ocupan un espacio muy reducido en la línea, no requieren refrigeración líquida y no emiten radiaciones ionizantes o radiaciones que puedan ser perjudiciales para los operarios que trabajan alrededor de la máquina.

Comentarios al artículo/noticia

Deja un comentario

Para poder hacer comentarios y participar en el debate debes identificarte o registrarte en nuestra web.

Suscríbase a nuestra Newsletter - Ver ejemplo

Contraseña

Marcar todos

Autorizo el envío de newsletters y avisos informativos personalizados de interempresas.net

Autorizo el envío de comunicaciones de terceros vía interempresas.net

He leído y acepto el Aviso Legal y la Política de Protección de Datos

Responsable: Interempresas Media, S.L.U. Finalidades: Suscripción a nuestra(s) newsletter(s). Gestión de cuenta de usuario. Envío de emails relacionados con la misma o relativos a intereses similares o asociados.Conservación: mientras dure la relación con Ud., o mientras sea necesario para llevar a cabo las finalidades especificadasCesión: Los datos pueden cederse a otras empresas del grupo por motivos de gestión interna.Derechos: Acceso, rectificación, oposición, supresión, portabilidad, limitación del tratatamiento y decisiones automatizadas: contacte con nuestro DPD. Si considera que el tratamiento no se ajusta a la normativa vigente, puede presentar reclamación ante la AEPD. Más información: Política de Protección de Datos