Espectroscopía NIR en frutas y verduras

Espectroscopía NIR en frutas y verduras

Espectroscopía NIR en frutas y verduras

Espectroscopía NIR en frutas y verduras

Espectroscopía NIR en frutas y verduras

La espectroscopía del infrarrojo cercano (NIR), que cubre de forma aproximada de los 780 a 2500 nm, posee muchas aplicaciones en el sector hortofrutícola, pudiéndose utilizar para la medida de humedad, contenido en sólidos solubles, contenido en agua, rigidez o presencia de daños internos, entre otros parámetros. En este post se revisa el empleo de la espectroscopía NIR para la medida de diferentes atributos en frutas y verduras.

 

Cuando la radiación incide sobre una muestra, puede ser reflejada, absorbida o transmitida (más información en uno de nuestros posts previos) y la contribución de cada fenómeno depende de la composición química y los parámetros físicos de la muestra.

 

Interacción luz-muestra. Espectroscopía NIR frutas y verduras

 

La luz reflejada (bien por reflexión especular o difusa) proporciona información sobre la superficie de la muestra. El scattering (dispersión de la luz) es el resultado de las refracciones que se producen en el interior de la muestra al cambiar de fase (y por tanto de índice de refracción), siendo los principales elementos que producen scattering en frutas y verduras los muros celulares. El scattering también se produce debido a la presencia de partículas suspendidas como granos de almidón, cloroplastos y mitocondrias, y depende del tamaño, forma y microestructura de las partículas. Finalmente, el scattering también puede aparecer debido a la presencia de discontinuidades en la muestra, como poros, aberturas o capilaridades. El scattering afecta más a la intensidad que a la forma del espectro reflejado.

 

La absorción determina la forma del espectro reflejado. Las bandas de absorción dependen de la composición química de la muestra. En el caso de frutas y verduras, son característicos los picos de absorción asociados a los enlaces OH del agua, así como a los enlaces C-H y N-H.

 

Una de las aplicaciones más comunes de la espectroscopía NIR en el caso de frutas y verduras es la medida del contenido en grados Brix, es decir, el porcentaje de su contenido en sólidos solubles, parámetro relacionado con la madurez. Los sólidos solubles incluyen azúcares (componente mayoritario, 80%), sales, ácidos y otros componentes solubles en agua. Muchos estudios para la medida de grados Brix se han realizado con diferentes variedades de manzanas, pero también existen estudios con otras frutas, como el melocotón, la pera, el melón o la piña. La determinación de los anteriores parámetros requiere habitualmente la combinación de medidas con espectroscopía NIR y visible (380-780 nm).

 

Fruits and vegetables. NIR spectroscopy.

 

Otros atributos medidos en frutas y verduras con espectroscopía NIR incluyen la materia seca (contenido de la muestra, en masa o porcentaje, excluyendo el agua), el pH o la acidez. El contenido en materia seca es un parámetro relevante que se utiliza para establecer la madurez de ciertas frutas y puede afectar a su sabor o estado nutricional. En el caso de la materia seca, se obtienen buenos modelos de calibración con espectroscopía NIR, mientras que resulta más difícil predecir con precisión el grado de acidez.

 

También se obtienen buenos resultados con espectroscopía para predecir atributos relativos a la textura, como la firmeza o la presencia de defectos superficiales. En este último caso, resulta habitual el empleo de técnicas multiespectrales (trabajar con unas pocas longitudes de onda) e hiperespectrales (emplear un continuo de longitudes de onda). Finalmente, también se utiliza la espectroscopía NIR para la discriminación de variedades o la detección de contaminantes o infecciones.

 

Como conclusión, la espectroscopía NIR permite medir parámetros de calidad en frutas y verduras de forma rápida, sencilla y continua, aportando un claro beneficio a la industria agroalimentaria.. Para elaborar modelos de calibración fiables debe considerarse que se requieren un gran número de muestras que recojan todas las variaciones para las que debe funcionar el modelo (diferentes variedades, temporadas, origen).

 

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Bibliografía

 

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