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FP7

SPECIMFOOD Resultado resumido

Project ID: 299392
Financiado con arreglo a: FP7-PEOPLE
País: Irlanda

La imagen espectral contribuirá a la seguridad de frutas y verduras

Se espera que una nueva serie de técnicas de imagen permita mejorar la seguridad de frutas y verduras mediante la detección de contaminantes nocivos como la materia fecal.
La imagen espectral contribuirá a la seguridad de frutas y verduras
La elevada producción de alimentos y el crecimiento del sector agrícola conllevan un riesgo de contaminación y aparición de enfermedades transmitidas por alimentos, por lo que es necesario reforzar los mecanismos de seguridad. El equipo del proyecto SPECIMFOOD (Spectral imaging for contaminant detection on fresh food produce), financiado con fondos europeos, diseñó técnicas de imagen espectral capaces de analizar de forma rápida y precisa frutas y verduras.

Con objeto de reducir los riesgos de contaminación tanto antes de la cosecha como tras la producción, se estudiaron los vegetales de hoja verde asociados a brotes epidémicos graves y productos habituales como las manzanas.

Para ello, se compararon diversas técnicas de análisis de imágenes en vegetales de hoja verde como las espinacas y se trató de detectar materia fecal. Entre estas técnicas se analizaron la fluorescencia hiperespectral con luz ultravioleta y la reflectancia hiperespectral en las regiones de la luz visible al infrarrojo cercano comprobó que lograban detectar entre el 87 y el 100 % de los contaminantes en función de las tasas de dilución.

Además, se empleó la fluorescencia hiperespectral con excitación de ultravioleta-A para detectar contaminantes de heces de bovinos en la lechuga romana. Se adaptó la técnica para eliminar los falsos positivos y así se validó otra herramienta eficaz en el campo de la seguridad alimentaria.

Se probó también la excitación con fluorescencia violeta, el análisis discriminativo de mínimos cuadrados parciales y los métodos de ratio de longitud de onda para la detección de contaminación fecal. En particular, con una técnica de ratio de longitud de onda donde se emplearon cuatro longitudes de ondas se logró identificar el 100 % de los contaminantes fecales en hojas frescas y no frescas. El equipo del proyecto propuso también una técnica de imagen con fluorescencia en línea para la detección de contaminantes fecales destinada a reducir la incidencia de enfermedades trasmitidas por los alimentos y minimizar las pérdidas económicas.

Por otro lado, se desarrolló un algoritmo multiespectral para detectar manzanas defectuosas con una técnica hiperespectral lineal rápida instalada en una máquina de clasificación de manzanas convencional. El sistema detectó más del 95 % de las manzanas defectuosas y del 91 % de las sanas, lo que contribuye a promover la seguridad alimentaria, aumentar la calidad de los alimentos, mejorar la eficacia en este campo y reducir los costes de la industria de la manzana.

Con respecto a las superficies de tratamiento de alimentos, se diseñó un dispositivo de imagen fluorescente portátil para detectar residuos alimentarios nocivos asociados a las enfermedades de transmisión por alimentos. Este dispositivo se puede utilizar en la industria alimentaria como ayuda visual para la detección de residuos de alimentos. Finalmente, todas estas técnicas y dispositivos contribuirán a aumentar la seguridad, la eficacia y la rentabilidad de la industria agrícola.

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Palabras clave

Imagen espectral, SPECIMFOOD, detección de contaminantes, seguridad alimentaria, vegetales de hoja verde, manzanas
Número de registro: 188715 / Última actualización el: 2016-10-26
Dominio: Tecnologías industriales
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