Transmisión óptica e imagen en visible e infrarrojo en frutas : ensayo de equipos comerciales

(1)

UNIVERSIDAD

POLITÉCNICA

DE

MADRID

ESCUELA

TÉCNICA

SUPERIOR

DE

INGENIEROS

AGRÓNOMOS

TRANSMISIÓN

OPTICA

E

IMAGEN

EN

VISIBLE

E

INFRARROJO

EN

FRUTAS.

ENSAYO

DE

EQUIPOS

COMERCIALES.

TESIS DOCTORAL

Mª

Teresa

Riquelme

Torres

Ingeniero Agrónomo

(2)

Departamento de Ingeniería Rural

Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos

TRANSMISIÓN

OPTICA

E

IMAGEN

EN

VISIBLE

E

INFRARROJO

EN

FRUTAS.

ENSAYO

DE

EQUIPOS

COMERCIALES.

Doctorando: Mª Teresa Riquelme Torres (Ingeniero Agrónomo)

Director: Constantino Valero Ubierna (Dr. Ing. Agrónomo)

(3)

Don CONSTANTINO VALERO UBIERNA, Profesor Titular del Departamento de

Ingeniería Rural de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos de la

Universidad Politécnica de Madrid.

CERTIFICO:

Que el presente trabajo “Transmisión óptica e imagen en visible e

infrarrojo en frutas. Ensayo de equipos comerciales” que presenta la

Ingeniera Agrónomo Mª Teresa Riquelme Torres, para optar al grado

de Doctor Ingeniero Agrónomo por la Universidad Politécnica de

Madrid, ha sido realizado bajo su dirección y autoriza con esta fecha

su presentación.

Y para que conste, extiende el presente certificado en Madrid, a de de 2008.

Fdo.: Constantino Valero Ubierna

(4)

Tesis Doctoral Mª Teresa Riquelme

Resumen

Las operaciones de selección de frutas y hortalizas están estrechamente ligadas con la comercialización, pudiendo realizarse de forma manual o por medios automatizados. La creciente exigencia de los consumidores de productos de calidad, junto a factores económicos ha inducido a las empresas a introducir innovaciones tecnológicas en sus instalaciones, en particular procedimientos no destructivos de evaluación y entre éstos los que utilizan las propiedades ópticas.

En esta tesis, con el empleo de estas técnicas emergentes se aborda la caracterización de productos hortofrutícolas, con ensayos en laboratorio y en las propias empresas de comercialización de frutas. Se han utilizado equipos ópticos (VIS-NIR) comerciales que evalúan la calidad externa e interna de las frutas, estudiando su fiabilidad y capacidad para clasificar adecuadamente los productos hortofrutícolas. Estas acciones se han agrupado en tres líneas de trabajo con equipos de medida (equipos de imagen, equipos espectrofotométricos en línea y equipos portátiles) y productos diferentes (aceitunas, melones, naranjas y mandarinas).

Las imágenes y los espectros adquiridos con los equipos, junto con las técnicas quimiométricas existentes, han permitido un adecuado manejo de los datos.

El proceso de caracterización de los principales parámetros de cada equipo constituye el aspecto más novedoso de esta tesis, pudiendo destacar los siguientes resultados:

- La combinación de técnicas ópticas y de procesos discriminantes, ha permitido la clasificación de las aceitunas por defectos, en ocho clases distintas.

- La adaptación de los equipos a cada producto hortofrutícola, exige una cuidadosa configuración para “modular” el efecto de los factores que influyen en su eficiencia.

- La repetibilidad en la estimación del contenido en sólidos solubles, permite asegurar que la utilización de los equipos on-line para cítricos y melones es fiable para sólidos solubles.

- La reproducibilidad de la determinación en la línea de cítricos no está afectada por la temperatura y la posición de los frutos en el soporte del transportador; sin embargo, en el equipo portátil ensayado la temperatura influye significativamente en el resultado obtenido.

- En los frutos que muestran heterogeneidad en su composición interna, como los melones, su posición en el elemento detector afecta a la reproducibilidad.

- Trabajando con frutos de piel gruesa se ha demostrado que los sistemas ópticos que utilizan el modo de transmitancia son más efectivos que los que emplean el modo de interactancia.

(5)

(6)

Abstract

The operations of selection and commercialization of fruits and vegetables are strongly related, no matter how they are processed, manually or automatically. Due to the increasing demand of quality products by the consumers and the global market constrains, the industry have had to install technological innovations, in particular non-destructive techniques for the internal evaluation, frequently based on optical properties.

In this work the characterization of fruit and vegetable products was achieved using emergent techniques, with tests in laboratory and in the packing companies. Optical (VIS-NIR) commercial equipment has been used to evaluate external and internal quality of fruits, studying the reliability of these devices, and their capacity for sorting the product into different categories. The experiments have been grouped in three lines of work (image analysis, on-line spectroscopic devices and portable devices) and applied on different species (olives, melons, mandarins and oranges).

The images and spectra acquired with the equipment, together with the wide number of the existing chemometric techniques, have allowed an appropriate managing of data.

The main result of this thesis is the characterization of the most important parameters related to each device, emphasizing the next conclusions:

- The mix of optical techniques and discriminant processes have made possible for sorting olives in eight categories attending to commercial defects.

- The equipment must be configured carefully for each product studied, in order to tune the effect of factors that influence in the measurement capacity.

- The repeatability for the estimation of soluble solid assures that both on-line equipment (for citrus and melons) are reliable.

- The fruit temperature and fruit position did not affect the final estimate for the reproducibility measurement.

- In the heterogeneous fruits in its internal composition like melons, the fruit position respect to the element detector affect in the measurements of reproducibility.

- An experiment with thick-skin fruits has proved that transmittance mode is more reliable than interactance mode.

(7)

(8)

Mª Teresa Riquelme Tesis Doctoral

FE DE ERRATAS

Pág Línea Dice Debe decir

Resumen 44 discrimínate discriminante Resumen 45 principales) , Principales),

V 18 Figura 5.1. Figura 5.2.

9 8 se fueron fueron

28 2 enviarlas enviar las 28 4 Sevillana sevillana 31 31 no‐destructivo no destructivo 36 9 have some research institutes

and manufactures been looking some research institutes and manufactures have been looking 40 16 include destructive and non‐

destructive

include non‐destructive

40 20 online on‐line

41 13 sunlight). sunlight. 44 16 of interest. of interest). 58 10 20‐25 ºC, The 20‐25ºC. The

75 3 in‐line on‐line

92 10 advise advice

92 22 Tokyo,Japan,). Tokyo, Japan). 93 21 in same point. at the same point.

99 6 species specie

104 4 especial special

105 19 empresas, mediante empresas mediante

119 13 muestan muestran

122 7 on‐line en línea

(9)

AGRADECIMIENTOS

Normalmente cuando uno termina un trabajo, suele acordarse más de aquellas personas que te han ayudado en los últimos momentos; sin embargo, durante varios años he tenido la suerte de conocer a muchas personas que me han ayudado física y moralmente; y de una manera u otra han dejado su huella, por ello, quisiera que las próximas líneas sirvan de reconocimiento, estas son sin duda las palabras más difíciles, o quizás tímidas de expresar. Afortunadamente la lista es larga, pero siento mucho no poderos nombrar a todos uno por uno; a todos, mi agradecimiento, especialmente:

•

A Dña. Margarita Ruiz-Altisent, por brindarme la posibilidad de pertenecer a su grupo de investigación donde aprendí todo lo referente al mundo de las propiedades físicas y tuve la oportunidad de desarrollar la presente tesis doctoral.

•

A D. Constantino Valero, profesor Titular de la E.T.S. de Ingenieros Agrónomos de la UPM, por haber dirigido esta tesis.

•

Agradeciendo especialmente a Pilar Barreiro por su asesoramiento y gran ayuda en diversas fases de la realización de esta Tesis. Por el apoyo que me ha prestado desde un primer momento, por compartir sus conocimientos y saber aconsejarme en muchos aspectos

•

A todos los que han pasado por el LPF-TAG que me han ayudado cuando lo he necesitado, tanto a los miembros actuales: Jaime, Eva C., Lourdes, Belén, Guille, Natalia, Luis, Pablo, Ana H., Eva B., Ángel, Dani, Mauricio; como a los antiguos miembros: Rosa, Víctor, José, Gonzalo, Borja, Elena, María, Adolfo, Ian, Dani F., que hemos compartido no sólo despachos y laboratorios sino diversas actividades y buenos momentos. Al personal técnico del departamento en especial a José, Juan Manuel, Carlos, Antonio y Juanjo por su apoyo técnico y funcional, como a Pepa la secretaria. A todos aquellos que han realizado estancias o ensayos de colaboración en nuestro departamento y también a los compis de electro, que aún perteneciendo al mismo departamento, sólo nos veíamos en el café del mediodía; A todos los amigos que allí he ganado, especialmente a Diana y Ana R., de donde surgió una grandísima amistad.

(10)

•

A la Comisión de Investigación de la C.A.M. y al Ministerio de Educación y Ciencia (M.E.C.) por la financiación de los dos proyectos en los cuales se enmarca esta tesis: OPTICAM y OPTISCAN.

•

A las empresas que han colaborado cediendo sus instalaciones y equipos.

•

Dejando a un lado el ámbito profesional, quiero agradecer a todos esos nuevos amig@s que he tenido la oportunidad de conocer durante estos cuatro años en Madrid ahora desperdigados por distintos puntos de la geografía. Especialmente a Susana y Amanda: ¡chicas! no sabré como agradeceros todo vuestro apoyo una semana sí y otra también.

•

A todos mis amig@s de Murcia y Orihuela, por el ánimo y los momentos tan agradables que hemos pasado, que probablemente son los que mejor han sabido aguantar y soportar toda esta historia, incluso en la lejanía.

•

A Marian y Carmen, compis de carrera y por compartir la afición por las catas; a Casi y Pepa y correspondientes niñas. Por todos los buenos ratos pasados que me han hecho desconectar de la tesis.

•

Pero sin duda a quién mas debo un agradecimiento especial es a toda mi familia por su esfuerzo, cariño y ayuda prestados en todo momento, y por saber comprender y respetar mí trabajo. Pero si hay una persona a la que debo más que a nadie su dedicación y paciencia es a mi padre … y a mi madre, amiga incondicional, a quien admiro por su superación personal, gracias a los dos, me habéis dado todo el apoyo que necesitaba. Y con muchísimo cariño a mis abuelos, que desde el rinconcito del salón de su casa me han dado una lección de la vida.

(11)

Tesis Doctoral

Mª Teresa Riquelme Lista de nomenclaturas

L I S T A D E N O M E N C L A T U R A S

Acrónimos Descripción (castellano) Description (english)

ANOVA Análisis de varianza Analysis of variance

CAL* Calibración Calibration

CCD Dispositivo de cargas interconectadas Charge-coupled-device

cov(xi) Matriz de covarianza Covariance matrix

DA Análisis discriminante Discriminant analysis

df Grados de libertad Degrees of freedom

F Estadístico de Fisher Statistical of Fisher

G* Grupos obtenidos con el PCA Groups obtained with PCA

LSD Mínimas diferencias significativas Least significant difference

LV Variables latentes Latent variables

MI Índice de madurez Maturity index

MS Cuadrado medio Mean squares

MSC Corrección multiplicativa de la dispersión Multiplicative Scatter Correction

NIR Infrarrojo cercano Near infrared

p Nivel de significancia Significance level

PCA Análisis de componentes principales Principal Component Analysis

PLS Mínimos Cuadrados Parciales Partial Least Square

R Coeficiente de correlación Correlation coefficient

r,g,b Coordenadas normalizadas RGB normalizated RGB coordinates

R2 Coeficiente de determinación Determination coefficient

RGB Coordenadas de color Rojo Verde Azul Colour coordinates Red Green Blue

RPD Relación SD/SEP Ratio SD/SEP

(12)

Tesis Doctoral

Mª Teresa Riquelme Lista de nomenclaturas

Acrónimos Descripción (castellano) Description (english)

SD, SDj Desviación estándar Standard deviation

SD Media de la desviación estandard Standard deviation mean

Desviación estándar media Standard deviation mean

SD Error de repetibilidad de la medida Repeatability Error of the measurement

SEC Error estándar de calibración Standard error of calibration

SECV Error estándar de la calibración cruzada Estándar error of cross-validation

SEP Error estándar de predicción Standard error of prediction

SEPc Error estándar de predicción con el sesgo corregido Bias-corrected standard error of prediction

SEPV Error estándar de la validación cruzada Estándar error of cross-validation

SS Suma de cuadrados Sum of squares

SSC Contenido de sólidos solubles Soluble solids content

TA Acidez valorable Titratable acidity

VAL* Validación Validation

VIS Visible Visible

λ Longitud de onda Wavelengths

(13)

Tesis Doctoral

Mª Teresa Riquelme Índice

ÍNDICE GENERAL

Página

Lista de nomenclaturas………... VII

1. Introducción……… 1

1.1 Organización del documento………...… ₁

2. Antecedentes………...………. 5

2.1 Situación del Mercado………. 5

2.1.1 Importancia del sector hortofrutícola……… 5

2.1.2 El consumo de frutas y hortalizas………. 8

2.1.3 El comercio internacional y la importancia de la calidad………. 9

2.2 Situación tecnológica……….…….. 11

2.2.1 Los sistemas de selección aplicables a frutas y hortalizas……… 11

2.2.2 Demanda de tecnología de evaluación de la calidad……… 12

2.2.3 Técnicas ópticas……… 14

Equipos comerciales………. 18

2.3 Actividad del grupo de investigación……….. 21

2.3.1 Proyecto de investigación………. 21

3. Objetivos……….. 23

4. Plan de trabajo……….... 25

4.1 Tareas iniciales……… 26

4.2 Ejecución de los trabajos experimentales……… 27

4.3 Análisis de resultados……….. 30

5. Trabajos realizados………. ₃₅

(14)

Tesis Doctoral

5.2 Estudio de un equipo comercial de NIR para la medida de calidad interna en

melón.……….………. ₅₅

5.3 Ensayo de un equipo de infrarrojo en línea de clasificación de cítricos (mandarinas y naranjas) para el análisis de la calidad interna.……… 71

5.4 Ensayo de un equipo comercial portátil de NIR para la estimación de sólidos solubles y acidez en cítricos.………... 88

6. Resultados y discusión………... 105

6.1 Resultados más relevantes………..………… 106

6.1.1 Adquisición de datos……… 106

6.1.2 Manejo de datos……… 108

6.2 Discusión de resultados………... 114

6.2.1 Pre-tratamiento……….. 115

6.2.2 Creación del modelo y estudio de la exactitud………. 115

6.2.3 Visión conjunta de resultados……… 119

7. Conclusiones……… 121

7.1 Conclusiones específicas………. 121

7.2 Conclusiones generales……… 122

8. Propuestas de futuras actividades………... 125

9. Bibliografía………..………… 127

(15)

Tesis Doctoral

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 2.1. Clasificación de técnicas analíticas utilizadas en la medida del espectro

electromagnético………. 16

Tabla 2.2. Características técnicas de los equipos ópticos en línea existentes en el

mercado, para el análisis de la calidad interna mediante visión artificial.……… 18

Tabla 2.3. Características técnicas de los equipos ópticos en línea existentes en el

mercado, para el análisis de la calidad interna mediante espectroscopia VIS-NIR.…. 19

Tabla 2.4. Características técnicas de los equipos ópticos portátiles existentes en el

mercado, para el análisis de la calidad interna mediante espectroscopia VIS-NIR.…... 20

Tabla 5.1. Damage types identified in olives by product experts at processing

companies. The set was divided for the calibration and validation test……….… 40

Tabla 5.2. Results of ANOVA for “Manzanilla Sevillana” olives classified into

damage type studied. Mean (Standard Deviation)……….…. 46

Tabla 5.3. Correlations between colour features for the DA2……… 50

Tabla 5.4. Chi-Square Tests with Successive Roots Extracted for the DA2…………. 51

Tabla 5.5. Correlations between segmentation features for the DA3………. 52

Tabla 5.6. Chi-Square Tests with Successive Roots Extracted for the DA3…………. 53

Tabla 5.7. Characteristics of sample sets of Galia melon used for the reliability study of a NIR commercial equipment. Values measured with the on-line equipment

(sensor) and the laboratory references……… 61

Tabla 5.8. Correlations (R) between four positions measured, for soluble solids

(SSC) and firmness………. 62

Tabla 5.9. Results of the ANOVA testing for significance between the four

measurement positions……… 63

Tabla 5.10. Results of the ANOVA testing for significance (p<0.05) between the two

phases studied………...…….. 63

Tabla 5.11. Performance indexes of the NIR equipment for soluble solids (SSC) and

firmness for the heterogeneous set……….……. 67

Tabla 5.12. Classification results for soluble solid content (n=108). Observed

(16)

Tesis Doctoral

Tabla 5.13. Technical data provided by the manufacturer………. 74

Tabla 5.14. Characteristics of sample sets of mandarins and oranges used for the calibration and validation study. Values measured by the on-line equipment (20ºC

and 10ºC) and by the laboratory techniques (references)……….. 78

Tabla 5.15. Calibration and validation results for soluble solids (SSC) and titratable acidity (TA): Coefficient correlation (R), and standard errors of calibration and

prediction………. 79

Tabla 5.16. Classification in two commercial categories of mandarins and oranges according to the maturity index (MI). Percentages refer to rates of correctly-classified

fruits……… 82

Tabla 5.17. Results of the ANOVA testing for significance (p<0.05) between the

three positions studied……….…… 84

calibration sets studied………...………. 85

temperatures studied………...…. 86

Tabla 5.20. Characteristics of sample sets of mandarins and oranges used for the calibration and validation study. Values measured by the laboratory techniques

(references)……….. 95

Tabla 5.21. Correlations between different features of citrus studied……….... 95

Tabla 5.22. Calibration and validation results for soluble solids (SSC) and titratable acidity (TA): Coefficient correlation (R), and root mean squared errors of calibration

and prediction……….. 96

Tabla 5.23. Summary of Cross-Validation and external validation results for mandarins and oranges calibration model developed using PLS analysis for soluble

solids content (SSC), titratable acidity (TA), maturity index (MI) and juiciness…….. 97

Tabla 5.24. Results of the significance test (F and p) in ANOVA between the first seven PC scores and the different treatments (species, temperature, period and

orchards) for all fruits together……….….. 99

Tabla 5.25. Bias calculated between both temperatures studies in the three

methodologies………. 103

Tabla 6.1. Resumen de los ensayos con los equipos instalados en línea. Metodología

(17)

Tesis Doctoral

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 2.1. Distribución porcentual de la producción de frutas (a) y hortalizas (b) en

2003. Fuente: MAPA (2006)...………... 7

Figura 2.2. Evolución de la participación de frutas y hortalizas en la producción

agrícola nacional (1990–2007). Fuente: MAPA (2006)………. 7

Figura 2.3. Importancia del sector hortofrutícola: % de producción europea y media

2003-2005. Fuente: European Commission (2007)………... 8

Figura 2.4. Consumo de frutas y hortalizas en países de la Unión Europea y media

2003-2005. Fuente: Mann y Renier (2007)……… 8

Figura 2.5. Comercio interno de la UE y comercio exterior. Fuente: García

(2007)……….. 10

Figura 4.1. Cronograma de ejecución de las tareas para la realización de la

tesis…….……….……… 26

Figura 4.2. Resumen de los trabajos de investigación realizados en esta tesis doctoral. 30

Figura 4.3. Proceso seguido para el estudio de los equipos ensayados…………..…… 32

Figura 5.1. Damage types identified in olives by expert technicians at processing companies: (a) undamaged olives, (b) ‘serpeta’, (c) ‘granizo’, (d) ‘rehús’, (e)

‘molestado1’, (f) wrinkled, (g) purple olive and (h) ‘molestado2’……… 38

Figura 5.1. Covariance matrix cov(xi) for the red channel. Areas where covariance is higher (red) were used to extract two gray levels (x, y) in each graph as

discriminatory variables……….. 45

Figura 5.3. Example of histograms obtained for all gray levels (256) in the red channel, for the different categories of olives with calibration sets. Each curve

corresponds to an olive. The shape of distributions was used to establish groups……. 47

Figura 5.4. Classification into different categories of olives for three DAs performed. The percentages refer to fruit classification success rates: Calibration (CAL) and

Validation (VAL)……… 49

Figura 5.5. Plot of canonical discriminant function for the DA2. Calibration (solid symbol) and Validation values (empty symbol) for global defect. □ Wrinkled, ○

Purple and Δ Rehús………. 50

Figura 5.6. Plot of canonical discriminant function for the DA3: Root1 and Root2.

(18)

Tesis Doctoral

Figura 5.7. Schematic picture of the tested commercial NIR equipment for melons…. 58

Figura 5.8. Variability of the soluble solids measured by on-line equipment and

reference parameters, for homogeneous set (n=10)……… 65

Figura 5.9. Correlations for soluble solids (SSC) for the homogeneous (n=10) set between observed values (reference) and estimated by the on-line sensor. Dots

indicate single measurements on fruits………... 65

Figura 5.10. Correlations for soluble solids (SSC) for the heterogeneous set between

observed values (reference) and predicted by the on-line sensor………..…. 66

Figura 5.11. Correlation for firmness for the heterogeneous set between observed

values (reference) and predicted by the on-line sensor………..…. 68

Figura 5.12. Schematic picture of the tested commercial NIR equipment for citrus

fruit……….. 73

Figura 5.13. On-line fruit positions: (P1) with the calyx-stem axis in the vertical position; (P2) with the calyx-stem axis parallel to the conveyor belt movement; (P3)

with the calyx-stem axis perpendicular to the conveyor belt movement………... 77

Figura 5.14. Correlations for soluble solids and acidity between measured values (references) and values estimated by the model with the on-line equipment for a validation set. Mandarins (left) and oranges (right) for both temperatures measured: □ fruit at 20ºC and ○ fruit at 10ºC………... 81

Figura 5.15. Variability of the parameters measured by on-line equipment (20ºC and 10ºC) and reference parameters, in mandarins and oranges for soluble solids and

acidity, measured for all the fruit from both harvests………. 83

Figura 5.16. NIR portable equipment and summary of applied methodology………… 92

Figura 5.17. Graph representation. (a) Raw spectra of absorbance for all citrus fruits (241 mandarins, 190 oranges) analyzed after MSC pretreatment. (b) Surface plot (gray map) of the autocorrelation matrix between wavelengths in abscissas and

scores of PC in ordinates. White areas represent higher correlation……… 99

Figura 5.18. Plots separating both species mandarins (left) and oranges (right). (a) and (b) raw spectra of absorbance for individual samples after MSC pretreatment. PC scores plots of three-dimensional are derived from (c) PC4, PC5 and PC2, and (d) PC1, PC5 and PC3; Plotted points represent individual samples (solid symbol: 20ºC;

empty symbol: 10ºC) ……….. 100

Figura 5.19. Plots of correlation coefficient (R) on left and external calibration errors on right (SECV and SEPV) for sample without PCA selection and with PCA

(19)

Tesis Doctoral

Mª Teresa Riquelme 1. Introducción

Capítulo 1

INTRODUCCIÓN

La presente tesis doctoral trata sobre la determinación de la calidad externa e

interna de frutas y hortalizas frescas a través de métodos no destructivos basados en

propiedades ópticas.

Se pretende dar una información más precisa sobre la viabilidad teórica y el

funcionamiento de equipos comerciales para la inspección de la calidad en línea,

mediante el desarrollo de procedimientos contrastados con sistemas de ensayo de

referencia.

Dicha investigación surge como respuesta a varios puntos:

• Importancia socioeconómica del mercado de frutas y hortalizas.

• Demanda de calidad por parte del consumidor final.

• Demanda de tecnologías certificadas para medidas de calidad por parte del

sector industrial.

• Investigación científica y desarrollo tecnológico aportados por diversos equipos de investigación.

1.1. ORGANIZACIÓN DEL DOCUMENTO

La presente tesis está organizada en nueve capítulos y un anejo, siguiendo el

formato tradicional de una tesis doctoral. Sin embargo, de acuerdo con los

experimentos realizados se ha decidido reorganizar estos capítulos de forma interna

(20)

Tesis Doctoral

Por otra parte, debido a la importancia en el sector hortofrutícola de las

“propiedades ópticas para análisis de la calidad en frutas” objetivo principal de esta

tesis, la redacción de este documento se ha realizado parte en castellano

(introducción, objetivos, resultados generales y conclusiones finales) y parte en

inglés (del estado del arte de la tecnología de medida, objetivos específicos,

materiales y métodos, discusión y resultados) con objeto de dar mayor difusión

internacional a la misma.

Finalmente los capítulos principales se han ordenado de la siguiente manera

para facilitar en lo posible la comprensión del trabajo:

o En este capítulo introductorio (Capítulo 1), se muestran los motivos la estructura del documento con el fin de facilitar la lectura.

o El Capítulo 2 denominado “antecedentes” redactado en castellano, se divide en tres partes tratando de dar una visión de la problemática y la situación del sector:

Una primera parte muestra la situación del mercado hortofrutícola, donde se

detecta la existencia de un consumidor cada vez más exigente en la calidad de

los productos.

La segunda parte expone las innovaciones tecnológicas orientadas al sector

de frutas y hortalizas, centrándonos en el tema principal de esta tesis: las

propiedades ópticas. Sin embargo, en esta sección solo se muestran unas

pinceladas generales que agrupan las técnicas ópticas utilizadas en la tesis, que

son ampliados en los epígrafes 4.1.1, 4.2.1, 4.3.1 y 4.4.1, donde se hace más

hincapié en las técnicas empleadas en la presente tesis, con una amplia revisión

bibliográfica para cada caso, bastante actualizada y relevante.

En la última parte se presentan los proyectos de investigación en los que se

encuadra la presente tesis doctoral, que surgen de la incesante actividad

investigadora del grupo de investigación en el cual se realiza.

(21)

Tesis Doctoral

o A continuación en el Capítulo 4 se muestra el plan de trabajo seguido para alcanzar estos propósitos; se describe de manera resumida la evolución de los

experimentos y del análisis de datos a lo largo del tiempo. Sin embargo, para

lograr los objetivos marcados en el capítulo anterior se utiliza un equipamiento

muy variado, y aunque aparentemente tienen una estructura distinta, todos ellos,

muestran un mismo esquema de trabajo.

o Por este motivo y sin alejarnos del formato tradicional de tesis, se adoptó el planteamiento de agruparlos en cuatro trabajos monográficos íntegramente

redactado en ingles (Capítulo 5), cuyo tema principal son “las propiedades

ópticas”. Cada trabajo incluye una introducción donde se muestra el estado del

arte y se muestran los objetivos específicos de cada experimento, una sección de

materiales y métodos, resultados y discusión, así como las conclusiones finales.

En la introducción particular de cada uno de estos cuatro trabajos se incluye una

revisión minuciosa de la literatura existente y los problemas metodológicos

sobre las técnicas ópticas utilizadas, orientadas a cada caso en particular y

enfocada principalmente a los productos estudiados. Finalmente el Capítulo 5

queda constituido de la siguiente forma:

1. Clasificación de aceitunas mediante el análisis de imagen de acuerdo a

los daños externos. Se ha desarrollado un modelo capaz de clasificar los

frutos en ocho categorías, combinando parámetros de color del fruto y

características morfológicas tanto del fruto como de los defectos

extraídos de las aceitunas.

2. Estudio de un equipo comercial de NIR para la medida de la calidad

interna en melón. Un trabajo realizado con melones: en el que se utilizan

solo tres longitudes de onda y mide sólidos solubles y firmeza. Un

ensayo más sencillo, pero que permitió estudiar la posición del fruto y la

variación de las medidas a lo largo del día, así como la repetibilidad o

exactitud del modelo.

3. Ensayo de un equipo de infrarrojo en línea para la clasificación de

cítricos (mandarinas y naranjas) según su calidad interna. Trabajo

(22)

Tesis Doctoral

como la repetibilidad y el modelo de calibración, con el estudio de la

exactitud del modelo. Las determinaciones se realizaron en dos fechas de

recolección distintas.

4. Ensayo de equipo comercial portátil de NIR para la estimación de sólidos

solubles y acidez en cítricos. Presenta los resultados obtenidos con el

equipo portátil aplicado sobre una muestra de cítricos, también analizada

con uno de los equipos en línea, cuyas diferencias son discutidas, en la

sección correspondiente de resultados y discusión (apartado 4.4.3). Se

muestran datos de repetibilidad y reproducibilidad, así como estudios de

la exactitud del modelo proporcionado por el propio equipo y estudios de

calibración externa, utilizando técnicas quimiométricas (PLS y PCA),

examinando las posibilidades de mejorar los resultados.

o Posterior al apartado que incluye los trabajos realizados, se han agregado dos importantes capítulos que resumen el contenido más destacado, permitiendo

obtener una valoración conjunta de los experimentos llevados a cabo:

1. Discusión general que unifica los resultados parciales presentados

en los diferentes trabajos experimentales (Capítulo 6).

2. Conclusiones generales más relevantes (Capítulo 7).

o A raíz de los estudios realizados y de los resultados y conclusiones obtenidos, se ha incluido un epígrafe (Capítulo 8) que muestra una serie de propuestas de

futuras actividades planteadas para progresar en las líneas de investigación

abordadas en esta memoria de tesis.

(23)

Tesis Doctoral

Mª Teresa Riquelme 2. Antecedentes

Capítulo 2

ANTECEDENTES

En este apartado se van a abordar una serie de aspectos que pueden ayudar a

entender la situación del sector agroalimentario, así como el planteamiento del

problema que ha conducido a esta Tesis Doctoral.

2.1. SITUACIÓN ACTUAL DEL MERCADO

2.1.1. Importancia del sector hortofrutícola

Las frutas y hortalizas representan dentro del conjunto agroalimentario el

sector de mayor importancia, tanto a nivel mundial como de la Unión Europea y

particularmente en España (31%). Comprende un complejo de actividades

económicas en las que el valor de los productos, el comercio internacional, la mano

de obra, el dinamismo económico y la innovación tecnológica, le caracterizan como

el sector de mayor relevancia de la producción agraria.

Su importancia se refuerza por la relación con otras actividades económicas:

- Infraestructuras: transformación agraria, construcciones agrícolas y agroindustriales, invernaderos, embalses y distribución de regadío,

caminos, etc.

- Instalaciones y maquinaria: agrícolas y agroindustrial, suministro de energía, sistemas de riego, equipamiento frigorífico, etc.

- Servicios: transportes, mantenimiento de instalaciones y maquinaria, comercialización, gestión financiera, fiscal, laboral y jurídica, etc.

(24)

Tesis Doctoral

Este conjunto de actividades ligadas al sector hortofrutícola, en el que se

imbrican tanto la producción y comercialización, como las actividades auxiliares

indicadas, generan gran cantidad de puestos de trabajo, en muchos casos

especializados, con una intensa actividad económica cuyos beneficios proceden

fundamentalmente de la propia comercialización, con una dependencia muy reducida

de ingresos derivados de subvenciones (OCM, MAPA, Comunidades), con menor

intervención que en otros sectores agrícolas, siendo las propias reglas del mercado

las que determinan su desarrollo. Se caracteriza por su orientación al mercado y con

escaso apoyo de la Política Agrícola Común (PAC), induciendo una fuerte

profesionalización y competitividad de muchos sectores hortofrutícolas (García et al.,

2007).

La diversidad del conjunto de frutas y hortalizas comercializadas

internacionalmente establece una gran riqueza, que nos ofrece productos a lo largo de

todo el año, con amplio origen botánico, de características muy diversas (cultivo,

estructura, morfología, color, valor nutritivo, coste, manipulación, conservación,

consumo, etc.) y en muchos casos ligadas a la cultura de los grupos étnicos.

La producción mundial de frutas y hortalizas experimenta un claro

incremento durante las últimas décadas, con mayor intensidad en los países de la

Unión Europea. En el período 2003-2005, la producción mundial de frutas y

hortalizas representaba 1314 millones de toneladas, (frutas 440 millones y hortalizas

874 millones de toneladas) y en la UE-27 se alcanzó una producción de frutas de

36,3 millones y en hortalizas 72 millones de toneladas.

Al hacer referencia a la producción en España (Figura 2.1), destaca más

intensamente que en otros países, su amplitud, favorecida por la gran variabilidad

agroclimática, que ejerce una influencia directa en la determinación de los cultivos

(especies y variedades) y sobre el calendario de las cosechas. Estas características

hacen a determinadas zonas más productivas y competitivas en los mercados

internacionales, aunque también deben tenerse en cuenta algunos factores limitantes

para el desarrollo de las explotaciones agrícolas, entre las que destaca

(25)

Tesis Doctoral

Figura 2.1. Distribución porcentual de la producción de frutas (a) y hortalizas (b) en 2003.

Fuente: MAPA (2006).

En España, la producción de frutas y hortalizas (Figura 2.2) ha crecido

constantemente durante los últimos diez años (1990-2007) con una importante

participación en la producción agrícola total, por encima del 50% del valor (Deloitte,

2004). Este incremento ha sido inducido por la incorporación a la Comunidad

Europea en el año 1986 y por el desarrollo de mejoras agronómicas en estos cultivos,

que han permitido incrementar los rendimientos y los beneficios de los agricultores

(MAPA, 2006). Esta evolución ha situado a España como el país de mayor

producción de la Unión Europea (Figura 2.3).

19 90 19 91 19 92 19 93 19 94 19 95 19 96 19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04 20 05 2 0 06 (A) 2 0 07 (E) Año 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 V alor d e l a pr odu c c ión 10

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Figura 2.2. Evolución de la participación de frutas y hortalizas en la

producción agrícola nacional (1990–2007). Fuente: MAPA (2006).

Naranja; 20

Mandarina;

16

Limón; 8

Manzana; 6 Pera; 5

Albaricoque;

1 Melocotón y

nectarina; 10 Frutos

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Aceituna

mesa; 3

Melón; 9 Sandía; 6

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Otras;

8

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Pepino; 3

Berenjena; 1

Tomate; 33

Pimiento; 7 Alcachofa; 1

Coliflor;Ajo; 1 3 Cebolla; 7 Zanahoria; 3 Judías

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2

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Patatas; 18 Otras;

(26)

Tesis Mª Te

2.1.2

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(27)

Tesis Doctoral

El Reglamento del Consejo, relativo a la Reforma del Sector de Frutas y

Hortalizas, aprobado en enero del 2007 (COM, 2007), considera esencial “la

orientación del mercado y la competitividad” así como “fomentar el consumo de

frutas y hortalizas”; estima que para realizar un abastecimiento con productos de

calidad homogénea y satisfactoria son necesarias normas de comercialización

referidas a: definición, calidad, clasificación, peso, calibre, envase, embalaje,

almacenamiento, transporte, presentación, comercialización y etiquetado. Sin

embargo, las normas vigentes (Anejo) se fueron elaboradas con criterios de

simplificación para conceder flexibilidad al mercado, por lo que al analizar las

variables que afectan a la competitividad, entre otras se debe tener en cuenta los

estándares y la calidad, en los que se contempla la diferenciación del producto. Las

certificaciones voluntarias y las normas técnicas (García et al., 2007) son

imprescindibles.

En la actualidad, la competencia comercial se establece en las

especificaciones de la gran distribución, que están reguladas y supervisadas en los

sistemas y protocolos de calidad, que representan una garantía, no sólo para tener

éxito en el mercado, sino para permanecer en él. Los sistemas privados de

certificación (EurepGap, QS, Nature’s Choice, BRC, IFS, Certificación de Gestión,

UNE 155000, etc.) se basan en la adopción del Sistema de Análisis y Control de

Puntos Críticos (APPCC), la implantación de un sistema de “Gestión de la Calidad”

eficaz y el establecimiento de requisitos específicos para instalaciones, productos,

procesos y personal. Es imprescindible poder aplicar estas normas en condiciones de

eficacia y competitividad; para ello es necesario el desarrollo de sistemas de trabajo

en línea que hagan posible garantizar la “diferenciación” de los productos; así lo

entiende la Comisión Europea, pues en la reforma de la OCM de frutas y hortalizas

considera que puede ser necesario adoptar métodos actualizados de análisis que

permitan determinar las características en relación con la calidad y autenticidad de

los productos (COM, 2007).

2.1.3. El comercio internacional y la importancia de la calidad

En la UE-27 y en otros muchos países desarrollados, durante las últimas

(28)

Tesis Mª Te signi realiz segur esta como

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(29)

Tesis Doctoral

La adhesión a un tipo de valoración, con despreocupación del otro, puede

tener graves consecuencias; es necesario realizar una adecuada valoración de las

diferencias entre ambas, para desarrollar los mejores sistemas de manipulación y

distribución que sean sensibles a las demandas del consumidor. El consumidor es

quien decide finalmente el éxito o fracaso comercial de cualquier alimento, pero en

un mercado cada vez más competitivo los distribuidores, en alguna medida,

determinan su demanda; suministran de forma constante productos, comunicando

eficazmente su mensaje a los consumidores influyentes, que deciden la compra

(Shewfelt, 2006). El estricto cumplimiento de las especificaciones de calidad es

fundamental para mantener la confianza del consumidor y el éxito comercial, pero no

todos los productos recolectados cumplen las estipulaciones de calidad, siendo

imprescindible realizar una adecuada selección que permita una comercialización

ágil, dinámica y transparente, con satisfacción para el consumidor.

2.2. SITUACIÓN TECNOLÓGICA

2.2.1. Los sistemas de selección aplicables a frutas y hortalizas

Como se ha expuesto anteriormente, la importancia de la producción y

comercialización de productos hortofrutícolas, junto con la existencia de un

consumidor cada vez más exigente, tanto a nivel nacional como internacional, es un

hecho muy reciente que obliga a dedicar más esfuerzos a los procesos de inspección,

acondicionamiento y distribución.

Debido a la heterogeneidad y variabilidad de la producción agrícola siempre

existe una fracción del producto que no cumple las exigencias de calidad y debe ser

eliminada eficientemente, sin dañar el producto considerado apto o simplemente es

necesario realizar la separación en distintas categorías de calidad (Bullen et al.,

1993). Éstas características de los productos hortofrutícolas implican que las

operaciones de selección estén estrechamente ligadas a su comercialización y que se

pueden llevar a cabo por la acción humana directa o por aplicación de medios

mecánicos.

(30)

Tesis Doctoral

flexibilidad para establecer límites en las características de las unidades a rechazar,

pero presenta grandes restricciones: eficiencia, productividad, cansancio, falta de

experiencia, coste de mano de obra, etc.

Son muchos los desarrollos que han permitido automatizar la selección de

frutas y hortalizas, pues cualquier diferencia en las propiedades físicas puede ser

utilizada para realizar la separación en diferentes niveles de calidad. La operación de

selección más fácil de automatizar es el calibrado, donde el parámetro de separación

es relativamente simple (dimensiones, peso, volumen), por lo que en la actualidad

todas las operaciones de calibrado en los almacenes de manipulación están

automatizadas, tanto por sistemas mecánicos como ópticos.

Otros atributos de clasificación son más complejos (color, forma, textura,

madurez, lesiones, alteraciones, etc.) pero los adelantos de la investigación y el

desarrollo tecnológico han hecho posible grandes avances en este sector.

2.2.2. Demanda de tecnología de evaluación de la calidad

Las crecientes exigencias del consumidor inducen a las empresas a introducir

innovaciones tecnológicas en sus procesos, que proceden de la oferta internacional

de las empresas especializadas o pueden demandar un desarrollo más específico a las

universidades y centros de investigación, con aplicaciones adaptadas a las

necesidades particulares. Estos grupos de investigación, financiados con fondos

públicos y en muchos casos por las propias empresas, han desarrollado equipos

innovadores de sistemas para el análisis, evaluación y control en línea de la calidad

de frutas y hortalizas, externa e interna, por procedimientos no destructivos.

En los últimos años, las empresas han introducido en las líneas de

manipulación estas nuevas tecnologías, superando los ancestrales métodos de

muestreos y análisis en laboratorio; técnicas avanzadas que presentan múltiples

ventajas: no destrucción de producto, control de todas y cada una de las unidades,

fiabilidad de las determinaciones, automatización de los procedimientos, economía

en mano de obra, etc. Sin embargo todavía surgen problemas en su aplicación, por

falta de una adecuada formación técnica, inexistencia de normativa sobre calidad

interna y de ensayos de referencia para la certificación de estos sistemas de medida,

(31)

Tesis Doctoral

Estos factores justifican la necesidad de la realización de investigaciones que

proporcionen un mejor conocimiento de las tecnologías basadas en medidas ópticas,

de modo que hagan posible su transferencia al sector con mayor eficacia. Estos

trabajos deben desarrollarse como colaboración entre los grupos de investigación y

las propias empresas, para desarrollar soluciones innovadoras, con altos

rendimientos, adaptando cada sistema y tecnología a cada situación concreta. Estas

nuevas tecnologías ponen de manifiesto problemas con las herramientas de gestión

tradicionales, que no son capaces de resolver con éxito los nuevos desafíos generados

y hace falta renovar.

La informática, las comunicaciones y el adecuado tratamiento de la

información, como instrumentos para programar, organizar y favorecer

tecnológicamente la producción, deben ser la base de esta nueva revolución

tecnológica, que llegará a ser una realidad cuando sean asumidas por los empresarios

del sector agroalimentario. Pero estas nuevas tecnologías deben incorporarse, tanto

para apoyar áreas como organización, transferencia del conocimiento y trazabilidad,

como para facilitar la gestión y toma de decisiones en los procesos productivos.

Entre las tecnologías poscosecha que aseguran la calidad de los productos

hortofrutícolas ofertados al consumidor, ocupan un lugar destacado los métodos de

control no destructivos; son métodos rápidos, fiables, de control continuo, de

aplicación en línea y trabajo en tiempo real. En la actualidad entre estas técnicas

podemos citar algunas que aún están siendo desarrolladas como simulador en línea

para la clasificación de fruta por impactos, tecnología láser microondas, biosensores

enzimáticos (análisis del sabor), resonancia magnética o respuesta acústica, entre

otras, y otras que están utilizándose como infrarrojo o visión artificial.

El interés de los sectores económicos por estas tecnologías ha sido recogido

en los últimos años en la planificación de la financiación, como podemos comprobar

en el Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica

2008-2011 (CICYT, 2007), que en el Área de Desarrollo e Innovación Tecnológica

Sectorial está concebida para facilitar a los sectores industriales los instrumentos y

programas necesarios para acometer las actividades dirigidas al diseño de productos,

(32)

Tesis Doctoral

en los sectores de interés para el desarrollo socioeconómico del país, entre los que se

encuentra el programa de Alimentación, Agricultura y Pesca.

De una forma más específica en la convocatoria del año 2008 (Secretaría de

Estado de Universidades e Investigación, 2007) se establecen las líneas estratégicas

del subprograma de recursos y tecnologías agrarias, incluyendo en el ámbito

temático de “Obtención y elaboración de productos agroalimentarios seguros,

saludables y de calidad”, la línea estratégica correspondiente a Calidad de los

alimentos: desarrollo de técnicas para la determinación del origen, trazabilidad y

autenticidad de los mismos y su control sanitario. Identificación de residuos (INIA,

2008).

2.2.3. Técnicas ópticas

Actualmente las técnicas más prácticas y satisfactorias para la evaluación no

destructiva de la calidad y clasificación de productos agrícolas son las técnicas

electro-ópticas, basadas en las propiedades ópticas de los productos (Chen, 1996). Se

trata de métodos cuyo fundamento se centra en medir la interacción entre la materia

y la energía en forma de luz.

En sentido amplio, el concepto “luz” es un tipo de energía radiante (radiación

electromagnética) que se transmite a través del espacio mediante un movimiento

ondulatorio con una velocidad de propagación, una longitud de onda y una

frecuencia determinadas. Dicha longitud de onda permite clasificar la luz en varios

rangos, abarcando el espectro electromagnético en todo su rango (Maier, 1981).

Estas ondas electromagnéticas tienen componentes eléctricos y magnéticos,

alternantes y perpendiculares entre sí, y transportan energía de un lugar a otro.

Desde el siglo XIX, al conjunto de radiaciones que van aproximadamente

desde 10-8 m hasta 10-3 m (ultravioleta, visible e infrarrojo) se denominó “espectro

óptico”, y corresponde con la gama completa de la luz solar, que es sólo una parte

del espectro electromagnético.

En esta memoria de tesis los equipos ópticos ensayados se centran sólo en las

(33)

Tesis Doctoral

• Coloquialmente se entiende por luz sólo la parte visible (400-800 nm) del espectro electromagnético, es decir, el rango de longitudes de onda que es

percibido por el ojo humano. El color de los objetos depende del espectro de

la luz que incide y de la absorción del objeto, la cual determina qué ondas

son reflejadas.

• Los rayos infrarrojos o “radiación de calor” (800-1·106 nm); están asociados al calor, pues a temperatura normal los objetos emiten espontáneamente

radiaciones en el campo de los infrarrojos. Se considera dividido en tres

regiones: infrarrojo cercano (800-2500 nm), infrarrojo medio (2500-25000

nm) e infrarrojo lejano (25000-1·106 nm), Estas radiaciones son producidas

por las vibraciones atómicas de los cuerpos calientes y absorbidas por

ciertas moléculas (Moshenin, 1970).

Desde la antigüedad se han estudiado ampliamente todos estos fenómenos

relacionados con la luz, desde el modo en cómo es emitida la radiación, hasta la

forma de propagase a través de los medios o la interacción de la misma con los

materiales.

La luz interacciona con la materia de varias maneras. Parte de la luz se

modifica por factores geométricos, macroscópicos, y microscópicos, que causan

distintas modificaciones en la radiación. Otra parte es absorbida por las sustancias

que componen la materia, que queda excitada, y puede emitir de nuevo energía. Los

efectos sobre la materia son muy diferentes dependiendo de la longitud de onda

incidente sobre la superficie del objeto y de las características del propio producto. El

análisis de la respuesta a esta interacción, proporciona valiosa información sobre la

materia que se estudia, que van a influir en las características de los movimientos de

las ondas; estos fenómenos ópticos clásicos se pueden agrupar en los siguientes tipos

de interacción (Ruiz-Altisent, 1998; Valero, 2002):

Transmisión: refracción y dispersión.

Reflexión: reflexión especular, dispersión y dispersión Raman.

Absorción: absorción atómica, absorción molecular e inducida por un campo magnético.

(34)

Tesis Doctoral

Desde los inicios de la investigación de la luz se han podido observar dos

ramas orientadas al estudio del espectro electromagnético: una de ellas basada en el

estudio de las propiedades ópticas de la radiación y sus componentes, y otra

encaminada a la obtención y manejo de imágenes en general, aunque no hayan sido

necesariamente formadas con luz visible o métodos ópticos convencionales,

similares a las registradas por el ojo humano. La Tabla 2.1 muestra una clasificación

de las técnicas analíticas empleadas en el ámbito de las propiedades físicas, para la

medida del espectro electromagnético (Barreiro, 2003).

Tabla 2.1. Clasificación de técnicas analíticas utilizadas en la medida del espectro

electromagnético.

RAMA ÓPTICA TECNICA ANALÍTICA

Medida de

propiedades ópticas de las radiaciones electromagnéticas

9 Refractrometría e interferometría 9 Polarimetría

9 Nefelometría y turbidimetría 9 Colorimetría

9 Espectroscopia óptica: visible (VIS), ultravioleta (UV), infrarrojo (IR), fluorescencia, Raman, rayos γ, rayos X, resonancia magnética nuclear (RMN), ondas de radio, ondas eléctricas.

Obtención de imágenes

9 Imagen fija:

- 2D (fotografía plana): VIS, blanco y negro, color, UV, IR.

- 3D (imagen tridimensional): estereoscopía y proyección de luz estructurada.

9 Imagen en movimiento (video):

- 2D: blanco y negro, color, UV, IR, termografía.

- 3D 9 Holografía

El empleo de propiedades ópticas supone la aplicación sobre el objeto a medir

de una fuente de energía definida y la posibilidad de detectar la modificación que

sufre esa energía debida al objeto (Skoog et al., 2001). El tipo de energía a emplear

depende de factores como el material o las características físicas o anomalías que se

pretenden observar.

Para medir las propiedades en que se basan los métodos ópticos, la mayoría

(35)

Tesis Doctoral

en su configuración. Además, los componentes básicos de los instrumentos ópticos

son los mismos, con excepción de la zona del espectro a utilizar:

• Fuente de radiación: lámparas de H2 o D2, lámparas de filamento de tungsteno, lámparas de arco de xenón, lámparas halógenas o

incandescentes, láseres, etc.

• Selector de longitud de onda: monocromadores o filtros.

• Receptor transductor o detector de energía. Elemento crucial para el funcionamiento de los sistemas ópticos.

• Procesador de señal y sistema de lectura.

La luz es una poderosa herramienta para muchas de las disciplinas de las

ciencias experimentales. En física, química, biología o incluso en medicina se utiliza

frecuentemente algún tipo de radiación para obtener información de la materia objeto

de estudio (Gutierrez et al., 2004).

En los últimos años se ha avanzado notablemente en el conocimiento de la

interacción entre las técnicas electromagnéticas y de los productos, así como en el

desarrollo de instrumentación económica y técnicamente viable para su aplicación en

las industrias agroalimentarias. Así mismo se ha avanzado en el desarrollo de

potentes herramientas de análisis de datos y de modelización, que han permitido la

extracción de diferentes parámetros ópticos para la estimación de algunas

características que conforman la calidad de los productos. En el sector

agroalimentario, estos desarrollos se dirigen fundamentalmente a aplicaciones

relativas a inspección y clasificación de frutas y hortalizas frescas, atendiendo tanto a

la calidad interna como externa de los mismos. De esta manera, los métodos ópticos

de análisis cubren un amplio campo de aplicaciones debido a su rapidez, a la gran

gama de instrumentación disponible y sus grandes posibilidades de automatización.

De esta manera la mayoría las técnicas que se muestran en la Tabla 2.1 se han

utilizado en multitud de aplicaciones.

Nota: En los epígrafes 4.1.1, 4.2.1, 4.3.1 y 4.4.1 se hace más hincapié en las

(36)

Tesis Doctoral

Equipos comerciales

Con el fin de conocer los principios de funcionamiento particularmente los

correspondientes a las técnicas ópticas utilizadas en la presente tesis, se realizó una

recopilación de información sobre los equipos ópticos actualmente comercializados,

resumidos en las Tablas 2.2, 2.3 y 2.4.

Son dispositivos no destructivos que ayudan a conocer la calidad de los

productos hortofrutícolas, y que según la técnica empleada así como la forma de

utilización pueden clasificarse en tres grupos:

1) Equipos instalados en línea para la calidad externa de frutas

mediante visión artificial.

2) Equipos instalados en línea para la calidad interna de frutas

mediante espectroscopia VIS-NIR.

3) Equipos portátiles para la calidad interna de frutas mediante

espectroscopia VIS-NIR.

Tabla 2.2. Características técnicas de los equipos ópticos en línea existentes en el mercado,

para el análisis de la calidad interna mediante visión artificial.

Modelo Empresa o

Institución

Rango espectral

(nm)

Productos Parámetros Velocidad

(frutas/s)

Power Vision

AWETA SISTEMI S.p.A. (Cesena, Italia)

(VIS, NIR) Diferentes frutas Defectos externos,

Color, calibres, etc. 8-10

InVision

Compac Sorting Equipment Ltd. (Nueva Zelanda)

(VIS) Cítricos, frutos de hueso, manzanas, etc.

Color, forma, calibres, volumen, y defectos externos. 10-15 (Varios modelos) Multiscan Technologies S.L.

(VIS) Aceituna, cereza y tomate cherry.

Tipos de daños, calibre, color.

1 muestra de 5 kg en < 1 min

ULTRAVISION Unitec S.p.A. _{(Revenne, Italia)} (VIS) Diferentes frutas Peso, calibres, color y _{defectos externos} 10

MAXSORTER SELECTOR

MAXFRUT S.L.

(Aizira, Spain) (VIS) Cítricos, manzanas, etc.

Defectos exteriores.

Peso, color, tamaño 15

Color & size sensor Kalman Peleg

(Israel) (VIS, NIR) Manzanas

Color, calibres y

madurez —

Insight

Colour Vision Systems Pty Ltd (CVS) part of Mafroda

(NIR)

Manzanas, kiwis, tomates, aguacates, albaricoques, cítricos, mangos, ciruelas, melones, y nectarinas,

SSC y DM 10

(37)

Tesis Doctoral

Tabla 2.3. Características técnicas de los equipos ópticos en línea existentes en el mercado,

para el análisis de la calidad interna mediante espectroscopia VIS-NIR.

Modelo Empresa Rango espectral

(nm)

Productos Parámetros Velocidad

(frutas/s) Internal Quality Analyzer (IQA) AWETA SISTEMI S.p.A. (Cesena, Italia) (NIR) — Pardeamiento interno, SSC, TA y madurez.

6-10 Fruit Analyzing System F5 SACMI IMOLA S.C. (Imola, Italia)

650-970 Melones, sandias, peras, _{cítricos, ciruelas, caquis,} melocotones, manzanas, etc. SSC, madurez, TA, vitrescencia y pardeamiento interno. 5 Intelligent Flavour analyzer (IFA) GREEFA

(Holanda) (NIR)

Cítricos, kiwis, manzanas y frutos de hueso.

Pardeamiento

interno y SSC. 6

TasteMark Instrument Taste Technologies Ltd. (Nueva Zelanda) (NIR)

Manzanas, kiwis, melones, ciruelas, melocotones y nectarinas.

SSC, defectos

internos, etc. —

Quality Station on line Unitec S.p.A. (Revenne, Italia) 400-1000 Manzanas, peras, nectarinas, kiwis, uvas, albaricoques y fresas.

Firmeza, SSC, peso, calibres, color y calidad exterior. — UNI-BRIX Unitec (Ravenne, Italia)

(NIR) Melones SSC, peso y _calibres —

Pimprenelle* SETOP Giraud Technologies (Cavaillon, Francia) NIR Manzanas, melocotones, peras, nectarinas, kiwis, cítricos y bayas.

Vitrescencia, SSC, firmeza, peso, calibres, acidez (málico y cítrico), y jugosidad

4-5 frutos/min

Nota: Recopilación personal utilizando los manuales de los equipos y diversas referencias. SSC= contenido en sólidos solubles, TA= acidez total y DM= materia seca.