Forum VLC Tech: Tecnologías fotónicas de AINIA

Del 25 al 26 de septiembre se celebró en Valencia Forum VLC Tech, un evento concebido para valorar la transformación digital de cada sector industrial en detalle con un enfoque íntegramente practico. En este artículo explicamos algunas aplicaciones de las tecnologías fotónicas en la industria alimentaria que allí presentamos.

Forum VLC Tech ha sido el foro donde diferentes expertos en Transformación Digital, Sensórica Avanzada, Eficiencia Energética o Visión Hiperespectral demostraron la aplicación real de estas tecnologías. AINIA ha participado en este foro presentando tecnologías cuya aplicación en sectores de alimentación, como el cárnico, el vinícola o el agrícola (la agricultura de precisión), permite automatizar procesos clave en la calidad y seguridad alimentaria.

Calidad y Seguridad Alimentaria, prioridad industrial

Tanto por parte de los consumidores como de la administración pública, la preocupación por la calidad y la seguridad alimentaria va en aumento. Por ello, la industria alimentaria no solo tiene la necesidad de fabricar productos nutritivos a un menor coste, sino que debe velar por garantizar la calidad y seguridad a lo largo de la cadena de valor. En respuesta a esta necesidad, se promueve la aplicación de nuevas tecnologías que eviten la aparición de cuerpos extraños, incidencias e incluso casos de alertas alimentarias.

Los alimentos son matrices muy complejas y multicomponente, dependientes en muchos casos de la variedad, el tipo de producción, el origen y la composición nutrición entre otros. Para medir las variables químicas y microbiológicas relacionadas con la calidad y la seguridad alimentaria, la industria demanda sensores avanzados que permitan obtener información en línea con el fin de tomar decisiones informadas en cada momento.

La #espectroscopia permite saber el grado de humedad de un producto #seguridadalimentaria #ForumVLCTech pic.twitter.com/cdCzvhf4uQ

— ainia (@ainiatecnologia) September 25, 2019

Nuevos sensores avanzados: la fotónica

Los sensores avanzados generan señales complejas que se han de modelizar para obtener un indicador que permita supervisar el proceso de fabricación, envasado y control y ayudar en la toma de decisiones.

Como ya hemos comentado en algunos artículos anteriores, la fotónica aprovecha la luz desde su generación y permite la automatización de procesos, como la inspección y el control la calidad durante los procesos de fabricación. Los nuevos sensores fotónicos, junto con otros desarrollos tecnológicos como la Inteligencia Artificial, permitirán abordar ciertos retos y acercar las tecnologías a todas las empresas.

Estas tecnologías permiten a la industria alimentaria, entre otros,:

• Automatizar de procesos sin necesidad de “experto” mediante sensores ópticos avanzados aplicados en sectores como el frutícola o el panadero.
• Determinar los parámetros de calidad de los alimentos mediante visión hiperespectral. Por ejemplo, permite saber la medida de la cantidad de grasa en el despiece del cerdo, realizar un control de calidad interna en uva y olivas (color, madurez y podredumbre) o controlar la oxidación de vinos de guarda.
• Clasificar distintas clases de alimentos como la fruta (optical sorting)  a alta velocidad según la calidad interna.
• Detección de materias extrañas detectando su huella espectral mediante imagen química.
• Inspección del cierre en envases térmicos. Mientras que el ojo humano no es capaz de ver nada, empleando el sofware basado en el procedimiento patentado es posible detectar pequeños defectos de sellado.

Componentes de un sistema de inspección hiperspectral #seguridadalimentaria #calidadalimentaria #ForumVLCTech pic.twitter.com/MYszcIMtPY

— ainia (@ainiatecnologia) September 25, 2019

• Automatizar el control de cultivos microbiológicos (DIGILAB) mediante tecnologías de imagen avanzadas y detectar patógenos mediante biosensores ópticos.
• Inspección y clasificación de material reciclado mediante visión hiperespectral SWIR.
• Inspección de la integridad y seguridad en líneas de embotellado de vidrio (BOTTLESCAN).

Ejemplo práctico: Cómo detectar de materias extrañas en frutos secos

España es un país productor e importador de frutos secos destinados a la producción de snacks, turrones, polvorones y mazapanes entre otros. Esta materia prima procede del campo y es recogida a granel con restos que no son frutos, pasando posteriormente por un lavado y una selección previa al descascarillado e inspección óptica. Este proceso no exime que puedan aparecer en el producto restos extraños, lo cual supone una enorme presión de las cadenas de distribución, quienes quieren reducir la tasa de reclamaciones.

La clasificación manual por parte de los operarios según la calidad visual del producto es una de las metodologías utilizadas por la industria. Su implantación es fácil, pero resulta costosa y poco repetitiva. Para afrontar a esta situación son necesarios equipos comerciales de detención de defectos, clasificación y separación de materias extrañas.

La visión artificial y la hiperespectral son dos tecnologías fotónicas, alternativas a los procesos manuales, que mejora la eficiencia en procesos críticos para garantizar la seguridad y calidad alimentaria. La visión artificial permite ver el tamaño, color, forma y defectos del alimento. Se trata de sistemas industriales de alta producción, robustos y con sistema rechazo, pero no miden las propiedades químicas o internas y no detectan materias extrañas.

Por su parte, de la visión hiperspectral destaca su capacidad de detectar materias extrañas de cualquier tipo, además de medir la humedad y la detención de hongos en los alimentos. No obstante, es poco penetrante y es una tecnología muy reciente, por lo que ofrece pocas alternativas industriales.

Quienes asistieron a Forum VLC Tech pudieron comprobar en tiempo real cómo funciona la visión hiperespectral desarrollada por AINIA.

 

Aplicaciones multisectoriales: Agricultura de Precisión y Salud

Además de las aplicaciones en línea en procesos productivos propios del sector alimentario, la visión hiperespectral puede ser empleada en el campo para conseguir una agricultura de precisión. Esta funcionalidad se desarrolla en el Proyecto iDrone, donde se combina la visión hiperespectral con técnicas de Inteligencia artificial y Big Data Analytics.

En el ámbito de la salud, el Proyecto MEDISCAN se focaliza en el desarrollo de un sistema basado en un sensor hiperespectral que, acoplado a un endoscopio, permita explorar el colon en tiempo real identificando pólipos con riesgo de evolucionar en cáncer.

 

Participar en la primera edición del Forum VLC Tech  ha permitido a entidades como AINIA acercar la transformación digital a las empresas, demostrando cómo la aplicación de las nuevas tecnologías facilita la ventaja competitiva.