;

xReportaje Técnico s2 I

(1) Doctora ,ns.n,.1 il:;x: L1l;,"1;,!:{#::í"fl!-,,!":r1;T:,i,!tln"^iera AsrónomaLaboratorio de Propiedades Físicas y Técnicas Avanzadas en Agroal imentación LPF-TAG. Universidad Poli técnica de Madrid.

Eou¡pamiento para-a

laboratorios i ntel igentesen el sector hortofrutícolaEste artículo presenta una revisión de las tecnologías no destructivas de uso potencial en loslaboratorios (at line) de control de calidad en el sector hortofrutícola. Se describen equipos

comerciales y prototipos basados en principios de funcionamiento: mecánico-acústicos,ópticos (espectrofotometría) y de detección de volátiles, con mención a sus fortalezas y

debilidades, Se presentan los procedimientos y técnicas complejas para el manejo y análisisde datos, y se analiza la implantación de sistemas de gestión de calidad en laboratorios.

ALIN/ENIACION 227 / Octubre 2007

l :

ls3

: " " " ' PUNTOS CLAVE

i r: l. Los equipos mecánicos, ópt icos y: acúst icos son en la actual idad losi más robustos para la determinacióni d. cal idad de los productos: hortofrutícolas de forma noi destructiva

: t. Las técnicas no destructivas en losI procesos de muesrreo, suponen una! importante ventaja al permit i r lai u t i l i zac ión de las mismas un idades: en múlt ip les determinaciones y/o laI re incorporación del producto a laI cadena de confección

i ?

i ), aplicación diaria en la industria' otrntrr¡ nrendes volúmenes de datos. v - '! que en la actualidad estáni inf rauti l izados.

l r: EI empleo de sistemas de gestiónI de bases de datos apropiadasI favorecerá la interacción: universidad-empresa,

: r: La incorporación de técnicas deI minería de datos permiteI desenmascarar patrones de'

comportamiento ocultos entre los' ¡. factores de producción y de proceso.:

El objetivo final de los agentes implicados en lacomercialización de frutas y hortalizas frescas esproporcionar un producto acorde con las especifica-ciones del cliente y con la demanda del consumidor.El beneficio final de estos agentes depende de sucapacidad de incrementar la información disponibleacerca del producto más allá de lo exigido segúnnormativa, como herramienta estratégica para suexpedición.

tS*s"r üs.m

Tócm$cms u:q* *esÉc"'1"reHiu,*-r nl,l; i i¡*pesf i*s#s de r i i r {*sf '¿: , : ¡

La evolución de la determinación de algunos pará-metros de calidad interna en frutas y hortalizas,transita de la utilización de ensayos destructivos,estándares de facto, a la aplicación de técnicas nodestructivas. Aunque algunas empresas ofrecen yaequipos para su instalación on-l ine (evaluación enlínea de todo el producto), es necesario señalarque la mayoría de estos sistemas se encuentranen su primera fase de vida comercial, y el sectorha manifestado la necesidad de una certificaciónprogresiva de su funcionamiento y la adaptación aproductos y situaciones concretas. Las tecnologíasno destructivas para la evaluación cualitativa seadaptan perfectamente at-line (en laboratoriossobre muestras preseleccionadas). Las técnicas nodestructivas en los procesos de muestreo, suponenuna importante ventaja al permitir la util ización delas mismas unidades en múlt ioles determinacionesy/o la reincorporación del producto a la cadena deconfección, además de no generar residuos que esnecesario evacuar teniendo en cuenta los criteriosde control sanitario en las centrales de confección.A continuación se describen equipos comerciales yprototipos basados en diferentes principios de fun-cionamiento para la determinación de la firmeza,la composición química, el estado de madurez y ladetección de defectos internos.

# q r"¡ p ¡: *' r: iij i rf É: i-t 5t i'i i;.i ",* r.: !.i :. .-i, ; i: i;i :,].

Actualmente se encuentran disponibles equiposoue basan su estimación en la resouesta acústicade los productos ante una excitación vibratoria ode impacto, y sistemas mecánicos basados en elanál is is de deceleraciones en un impacto de bajaintensidad, aptos para determinar la firmeza y laestructura interna (ahuecados) de los frutos.En la mayor parte de los equipos acústicos se haimplementado la adquisic ión de la señal ut i l izandoun micrófono situado a unos milímetros de la super-ficie de la muestra a estudiar. Otros sí requierende contacto entre los sensores y la muestra: acele-rómetros y algunos sensores piezoeléctricos. Parala obtención del esoectro en frecuencias a oartirde la señal en el t iempo se apl ica el algor i tmo dela transformada rápida de Fourier (FFT), solucióncomputacional que opt imiza el t iempo y el modode cálculo del algoritmo que permite establecer ladual idad entre la señal en el t iempo y la señal enfrecuencia. Entre los parámetros obtenidos destacael coeficiente de rigidez (f2n2l3), que es un índicede firmeza basado en la frecuencia resonante (f)

At MENTAC ON 227 i Octubre 2007

a 'tecn ¡co 54 I

corregido en función de la masa del producto,evitando el efecto que ésta tiene en el valor de f.También se han definido parámetros como las mag-nitudes de banda (sumatorio de las magnitudes delespectro entre dos frecuencias determinadas). Otraspropuestas optan por medir la velocidad de la ondaacústica transmitida a través del producto con dosmicrófonos seoarados una distancia conocida.Los sistemas mecánicos basados en el estudio delimpacto, miden la respuesta mecánica del fruto pormedio de un acelerómetro piezoeléctrico que apor-ta una curva de aceleración/tiempo que permitedistinguir entre diferentes categorías de firmeza.En la bibliografía científica pueden encontrarsenumerosos prototipos, sin embargo sólo algunoshan alcanzado el desarrol lo necesario para sucomercialización:. Sinclair Internal Quality-Firmness Tester (iQ): unsensor piezoeléctrico impacta la fruta verticalmentemediante un sistema de aire comprimido. La últimaversión es un equipo compacto y portátil, con posi-bilidad de conexión a PC. Una base con dos rodillosrotan la fruta automáticamente imoactando encuatro puntos, obteniéndose un valor medio en laescala de firmeza iQ.. lmpactador lateral LPF-TAG (en fase inicial decomercialización): un brazo giratorio equipado conuna cabeza semiesférica rígida de material plás-tico, en la que se aloja un pequeño acelerómetrouniaxial que registra la aceleración del brazo.. Equipo acústico LPF-TAG: optimizado para ladetección de ahuecados internos en sandías.. AWETA Acoustic Firmness Sensor (AFS): equipo desobremesa que pesa e impacta la fruta automática-mente; el micrófono se sitúa cerca de la zona delpunto de impacto; se muestra un valor de firmeza

ALI|\/ENIACION 227 ,Octubre 2007

(que incluye la información espectral y el peso dela muestra) y el valor de la frecuencia resonantede máxima intensidad en un rango que puede serelegido por el usuario. Las últimas versiones incor-poran un acelerómetro que aporta otro índice defirmeza basado en la técnica de impacto.

Sqr.*Ép*s *ptia*s: €spe{tflsfotometriaLa espectroscopia es el análisis de las particularida-des de la interacción de la radiación electromag-nética con la materia, que aplicada a los productoshortofrutícolas de forma no destructiva se emoleapara la estimación de parámetros organolépticos:contenido en agua, acidez, sólidos solubles, etc.Los principales equipos comerciales compactos parala evaluación de frutas en laboratorio son:. QS200 (UNITEC): evalúa contenido en azúcares(oBrix), acidez (grll)consistencia de la pulpa (kg/cm2)y grado de maduración (unidades adimensionales);tiempo de medida variable, con un mínimo de 0,5s' FQA-NIRGUN (FANTEC): estima azúcares y acidez(rango 590 - 1.090 nm).. LUMINAR 5030 (BRIMROSE): permite una configu-ración más flexible, pues el usuario puede seleccio-nar y pedir al fabricante el rango de longitudes deonda del equipo.En la espectroscopía en el infrarrojo cercano, esmuy importante el desarrollo de procedimientosde modelos de estimación mediante tratamientode análisis de datos multivariantes. Para ajustar unmodelo de predicción se puede seguir un procedi-miento de selección de variables (regresión linealmúltiple paso a paso) o de ajuste global (se utilizantodas las longitudes de onda para la generaciónde los modelos), que suele venir integrado con elsoftware.

Iss

b c] i: $t-3 i- i: _1 j,¡ :t: :i ¡_1r¡.: j

Un aroma complejo como el emitido por un fruto (sehan identificado más de 300 compuestos volátilesen el aroma emitido por una manzana) se puededescribir como una apreciación global, una imagenquímica (patrón), representativa de esa muestraaromática. Los instrumentos que, compuestos porun conjunto de sensores químicos electrónicoscon especificidad parcial, son capaces de crearuna imagen química de la muestra gaseosa yreconocerla empleando un apropiado sistema dereconocimiento de patrones, reciben el nombre denarices electrónicas (NE). Las NE, también l lamadas(para muchos más correctamente) "sensores dearomas", "sensores de olores" o "sensores de gases",son equipos desarrollados con el objetivo, entreotros, de conseguir la caracterización instrumentaldel aroma de los alimentos.Existe una tendencia en la actual idad en eldesarrol lo de equipos híbr idos, como los quecomercializa la empresa estadounidense ElectronicSensor Technology (ver f igura 1) que combinaun mini-cromatógrafo de gases (CG) de columnacorta con una matriz de sensores SAW (sensoresde onda acústica), que funciona como detector. Elmini cromatógrafo realiza una cierta separación delos compuestos de la mezcla, que permite evitar lainterferencia de gases como el etanol o el etileno.

Figura 1: nariz electrónica híbrida Z-Nose. Equipo portátil basa-do en un m¡crocromatógrafo de gases que tiene acoplado comodetector una matriz de sensores de onda acústica de superficie.

La correcta elección de la aplicación es un principiobásico para la implementación de estos equipos enun laborator io de cal idad; dicha elección pasa porla identificación de procesos con alta variabilidadcualitativa y cuantitativa en la composición gaseosa.En este sentido consideramos de especial interés lasupervisión de almacenamiento y conservación deproductos frescos asÍ como la identificación de pro-cesos químicos anómalos a lo larqo del mismo.

te c r"l te el

' . : , , , . , i : : i : . ' - ' t , t : ' . : - . t . l . : : i : i i i . . : : : . : : - . ; i r - : l . i + ; i i . l : f : l j i j - i : . -

i i t. ' ;r ' i ! : i , i) l ; tr ' t i . i , ü i i

En el ámbito de la informática y la computación,una Base de Datos es una colección de registros quese almacena en un ordenador de tal manera que unprograma sea capaz de consultar su contenido paradar respuesta a preguntas concretas por parte delusuario. Este programa se denomina genéricamen-te Sistema de Gestión de la Base de Datos (DatabaseManagement System, DBMS).En los años 70 del siglo XX se propuso como pro-cedimiento de organización el empleo de bases dedatos relacionales oue reoresentan la informaciónen forma de una mult i tud de tablas ( f i las y colum-nas) emparentadas entre sí.En los años 90, se definen las Bases de Datos orien-tadas a objetos, especialmente recomendadas paramanejar información compleja, de di f íc i l a lmacena-miento en tablas, tales como información espacialo multimedia. Este es esoecíficamente el caso delas centrales hortofrutícolas donde coexisten datosescalares como el calibre o la temperatura, condatos vectoriales como el espectro infrarrojo o elperfil aromático de una NE, o espaciales como lasimágenes registradas por los sistemas de visión.Con el cambio de siglo, se ha di fundido un nuevoámbito de innovación en la bases de datos deno-minado XML (Extended Mark-up Language) cuyoobjetivo es eliminar la frontera entre documentos ydatos de manera que sea posible una organizaciónconjunta de las distintas piezas de informaciónindeoendientemente del nivel de estructuración delas mismas (f igura 2).

<?xml vers ion=" 1.0" standalone="yes"?><NewDataSet>- <mts420_results>

<result_time>2007-06-1 8T1 8:52:07.51 20000+02:00¿result time><nodeid>625</nodeid><parent>0¿parent><voltage>41 0¿voltage><humid>1312</humid><humtemp>6970</humtemp><prtemp>25581 ¿prtemp><press>1 5794</press><aosch0>238</taosch0><taoschl >21 7</taoschl ><accel_x>51 2</accel x><accel_y>3855¿accel y><mts420 results>

- <mts420 results><result time>2007-06- 1 8T1 8:58:28.3 1 00000+02:00</result-time><nodeid>625</nodeid><parent>0¿parent>

Figura 2. Extracto de un fichero de datos XML

Para que una colección de datos sea consideradauna base de datos, ha de mostrar una serie de

ALIIVENTACION 227, Octubre 2007

,1tIt|lili{t , i

í¡i"

tt'c xt i-- q p

propiedades entre las que destacan la garantía dela integridad y la calidad de los datos, el accesocompart ido a una comunidad de usuarios y la viabi-l idad de empleo de un lenguaje de consulta (QueryLanguage).

r,1i¡ ¡ ¡, 1 ¡i: r ::t r,,¡i: i:i+ i.t::,:;,

Con el término Minería de Datos (Data Mining) seaglut inan un conjunto de técnicas de anál is is dedatos multivariantes tanto supervisadas, como nosupervisadas, capaces de explorar ingentes bases dedatos en busca de patrones de comportamiento noaleatorios. Se trata de motores de búsoueda cadavez más cercanos al concepto de aprendizaje auto-mático e intel igencia art i f ic ial que t ienen en comúnuna profunda base tanto de estadística como deálgebra avanzadas.5i con anter ior idad a la segunda guerra mundialel mecanismo básico de estudio de los fenómenosbiológicos se basó en la realización de experimentosde reducidas dimensiones bajo condiciones estric-tamente controladas, en la actualidad el universopoblacional en su conjunto pasa a convertirse en elsujeto de observación. Es decil el conjunto de lasproducciones hortofrutícolas junto con las condi-ciones de cult ivo y de manipulación, codif icados entérminos cuantitativos y cualitativos mediante unavariedad de parámetros físicos, químicos, y medio-ambientales, es evaluado en términos de relacionesgeométricas sencillas.El or igen de las técnicas de anál is is de datos muti-dimensionales, se encuentra en los estudios oeHotel l ing que en los años 30 del s iglo XX formulólas bases del método de Anál is is de ComponentesPrincipales (ACP en castellano).

Fc i r -Yrnnr t ¡nte hacer Constarque la ca i idad del anái is is

depende de fcrmafundamental de ia ca l idad

y universal iCad de lainforrnacion recoglda

Esta técnica está basada en la condensación de lainformación y su representación posterior en unesoacio def inido mediante un reducido número denuevas variables o Componentes Principales, esta-blecidos como combinación l ineal de los parámetrosoriginales ( f igura 3).

ALINIENIACION 227 i Octubre 2007

t . l t^¡

. -¡. ti ' lq -i . "ñs-

. 'ia€ 0 { * l p * ; { 6 0 . , € o

'Try Wffi. ,r

F¡gura 3. Espectros de absorbancia NlR, datos procedentes de 2campañas (izqda). Representación de /os casos de cada campañaen función de los Factores (o componentes principales) 1 y 2obtenidos mediante análisis de componentes principales (dcha).

Tanto el ACP def inido por Hotel l ing, como el Anál is isCanónico General (proyección ortogonal sobre unsub-espacio vectorial) definidos por Spearman yPearson también a pr incipios del s iglo XX perma-necieron en un estado latente hasta la década delos 80, debido a los ingentes requerimientos de cál-culo numérico en su resolución. El desarrol lo de losmicroprocesadores y ordenadores personales, juntocon el alumbramiento de la sensórica como parte dela física capaz de transformar los distintos estímulosdel medio y de los individuos en señales eléctricas defácil interpretación por parte de los computadores,ha dado lugar a un inmenso campo de trabajo enel oue los científicos se trasladan del laboratorio ala industr ia en busca de la información durmienteoculta en el interior de las bases de datos.Comparados con los métodos de inferencia estadís-tica tradicionales, los métodosmult idimensionales parten de un número muchomás reducido de hipótesis (no presupone norma-l idad, ni homocedat ic idad.. .) Io que redunda enuna mucho menor pérdida de información a lolargo del proceso de representación de la mismaen nuevos espacios geométricos. El usuario de lastécnicas puede partir de unas ideas preconcebidas

Is7

que desea evalua[ en cuyo caso recurre a métodossupervisados en los que la información aportada(cualitativa o cuantitativa) es contrastada de formaautomática con el resto del universo recogido en laBase de Datos.Análogamente, puede proponerse el empleo deprocedimientos no supervisados, que procuranhacer emerger relaciones internas entre variables eindividuos que permanecían ocultas debido al volu-men y complej idad de la información acumulada.Como en el caso anterior puede emplear técnicas declasificación (análisis cualitativo) o de cuantificaciónde la var ianza.Es importante hacer constar que la calidad del aná-lisis depende de forma fundamental de la calidady universalidad de la información recogida. De lamisma manera, siempre se corre el riesgo de consi-derar que el universo recogido en la Base de Datosreoresenta la totalidad de las fuentes de variaciónprocedentes del medio. La aparición de patrones de

tee mte m

comportamiento inesperados entre los individuos,ofrece a los técnicos de las cooperativas, convenien-temente asesorados por especialistas en este tipo deanálisis, pautas de análisis y reconsideración de suexoeriencia.El proceso puede resumirse de la siguiente manera:la acumulación sistemática de datos consistentesjunto con el empleo de motores de búsqueda gene-ra información, que convenientemente procesadatiene como consecuencia un incremento sustancialdel conocimiento del producto v de su circunstan-cia.

:!.:i ii:'J:,:--: i i. i,rr ,i' ; li::r:

Los consumidores y minoristas europeos, preocu-pados por la calidad de frutas y hortalizas y por elmodo en que éstas se producen, han establecidodiferentes protocolos para la certificación de lacalidad de cara a sus proveedores; por ejemplo elprotocolo EUREP GAP (edición en vigor de marzo2005), describe las mejores prácticas para la produc-ción primaria agrícola y ganadera. Además, han decumplir otros estándares de calidad (lSO 22000, ISO9002, etc.). Todo lo cual implica la exigencia de rigory precisión en las determinaciones llevadas a caboen laboratorio: ausencia de residuos y contamina-ción microbiológica.. . , lo que se pretende sea másfácilmente constatable con la implementación de unsistema de gest ión de cal idad. La Norma UNE-EN ISO17025 establece los reouisitos oue se han de verificara la hora de implementar un sistema de gestión dela calidad en los laboratorios.Los aspectos fundamentales de la Norma se organi-zan en: alcance (definición exacta de las actividadesdel laboratorio que quedan bajo las exigencias de laNorma), requisitos de gestión y requisitos técnicos.Aunoue la Directiva Eurooea sobre medidas adi-cionales relativas al control oficial de los oroductosalimenticios (93/99/CEE) sólo obliga a los laborato-rios oficiales de control de alimentos a acogerse aun sistema de normas de calidad (artículo 3), en lapráctica es una buena actuación estratégica para lasemoresas del sector hortofrutícola. Nos encontra-mos por tanto en el principio de un proceso irrever-sible, que veremos implantarse en nuestro país enun futuro próximo.

* (Referencia bibliográfica de autores)La bibliografía completa de este artículopuede ser solicitada en alimentacion@rbi.es

* d * & + 4 6 6 A * 6 * € € A e a * t € * d C t

ALIIVENTACION 227 t Odubre 2007