Maria Teresa Requelme Torres A

UNIVERSIDADPOLITCNICADEMADRID

ESCUELATCNICASUPERIORDEINGENIEROSAGRNOMOS

TRANSMISINOPTICAEIMAGENENVISIBLEE

INFRARROJOENFRUTAS.

ENSAYODEEQUIPOSCOMERCIALES.

TESISDOCTORAL

MTeresaRiquelmeTorresIngenieroAgrnomo

Madrid2008

Departamento de Ingeniera Rural

Escuela Tcnica Superior de Ingenieros Agrnomos

TRANSMISINOPTICAEIMAGENENVISIBLEE

INFRARROJOENFRUTAS.

ENSAYODEEQUIPOSCOMERCIALES.

Doctorando: M Teresa Riquelme Torres (Ingeniero Agrnomo)

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

Madrid 2008

Don CONSTANTINO VALERO UBIERNA, Profesor Titular del Departamento de

Ingeniera Rural de la Escuela Tcnica Superior de Ingenieros Agrnomos de la

Universidad Politcnica de Madrid.

CERTIFICO:

Que el presente trabajo Transmisin ptica e imagen en visible e

infrarrojo en frutas. Ensayo de equipos comerciales que presenta la

Ingeniera Agrnomo M Teresa Riquelme Torres, para optar al grado

de Doctor Ingeniero Agrnomo por la Universidad Politcnica de

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

su presentacin.

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

Fdo.: Constantino Valero Ubierna

Director de la tesis

Tesis Doctoral M Teresa Riquelme

Resumen Las operaciones de seleccin de frutas y hortalizas estn estrechamente

ligadas con la comercializacin, pudiendo realizarse de forma manual o por medios automatizados. La creciente exigencia de los consumidores de productos de calidad, junto a factores econmicos ha inducido a las empresas a introducir innovaciones tecnolgicas en sus instalaciones, en particular procedimientos no destructivos de evaluacin y entre stos los que utilizan las propiedades pticas.

En esta tesis, con el empleo de estas tcnicas emergentes se aborda la caracterizacin de productos hortofrutcolas, con ensayos en laboratorio y en las propias empresas de comercializacin de frutas. Se han utilizado equipos pticos (VIS-NIR) comerciales que evalan la calidad externa e interna de las frutas, estudiando su fiabilidad y capacidad para clasificar adecuadamente los productos hortofrutcolas. Estas acciones se han agrupado en tres lneas de trabajo con equipos de medida (equipos de imagen, equipos espectrofotomtricos en lnea y equipos porttiles) y productos diferentes (aceitunas, melones, naranjas y mandarinas).

Las imgenes y los espectros adquiridos con los equipos, junto con las tcnicas quimiomtricas existentes, han permitido un adecuado manejo de los datos.

El proceso de caracterizacin de los principales parmetros de cada equipo constituye el aspecto ms novedoso de esta tesis, pudiendo destacar los siguientes resultados:

- La combinacin de tcnicas pticas y de procesos discriminantes, ha permitido la clasificacin de las aceitunas por defectos, en ocho clases distintas.

- La adaptacin de los equipos a cada producto hortofrutcola, exige una cuidadosa configuracin para modular el efecto de los factores que influyen en su eficiencia.

- La repetibilidad en la estimacin del contenido en slidos solubles, permite asegurar que la utilizacin de los equipos on-line para ctricos y melones es fiable para slidos solubles.

- La reproducibilidad de la determinacin en la lnea de ctricos no est afectada por la temperatura y la posicin de los frutos en el soporte del transportador; sin embargo, en el equipo porttil ensayado la temperatura influye significativamente en el resultado obtenido.

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

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

Los sistemas empleados en la medida de las propiedades pticas, proporcionan una rica informacin de las caractersticas de cada unidad, con gran utilidad para la valoracin de los productos hortofrutcolas. Sin embargo, para poder realizar una correcta discriminacin es necesario un complejo tratamiento de los datos (anlisis discrimnate, ANOVAS, mnimos cuadrados parciales y anlisis de componentes principales) , que presenta metodologas especficas en cada caso; as como, una peridica configuracin de calibracin de los equipos, para un adecuado mantenimiento y utilizacin.


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.

The systems based on the measurement of the optical properties supply rich information; with great interest to analyze the quality of fruit and vegetable products. Nevertheless, a complex treatment of data (discriminant analysis, ANOVAS, partial least square and principal component analysis) specific in each case is necessary in order to carry out a correct discrimination. Besides, the equipment must be calibrated with a periodical configuration, for a suitable maintenance and use.

M Teresa Riquelme Tesis Doctoral

FEDEERRATAS

Pg Lnea Dice Debedecir

Resumen 44 discrimnate discriminante

Resumen 45 principales), Principales),

V 18 Figura5.1. Figura5.2.

9 8 sefueron fueron

28 2 enviarlas enviarlas

28 4 Sevillana sevillana

31 31 nodestructivo nodestructivo

36 9 havesomeresearchinstitutesandmanufacturesbeenlooking

someresearchinstitutesandmanufactureshavebeenlooking

40 16 includedestructiveandnondestructive

includenondestructive

40 20 online online

41 13 sunlight). sunlight.

44 16 ofinterest. ofinterest).

58 10 2025C,The 2025C.The

75 3 inline online

92 10 advise advice

92 22 Tokyo,Japan,). Tokyo,Japan).

93 21 insamepoint. atthesamepoint.

99 6 species specie

104 4 especial special

105 19 empresas,mediante empresasmediante

119 13 muestan muestran

122 7 online enlnea

122 11 ;sinembargoenlaslneas ;sinembargo,enlaslneas


AGRADECIMIENTOS

Normalmente cuando uno termina un trabajo, suele acordarse ms de aquellas personas

que te han ayudado en los ltimos momentos; sin embargo, durante varios aos he tenido la suerte

de conocer a muchas personas que me han ayudado fsica y moralmente; y de una manera u otra

han dejado su huella, por ello, quisiera que las prximas lneas sirvan de reconocimiento, estas son

sin duda las palabras ms difciles, o quizs tmidas de expresar. Afortunadamente la lista es

larga, pero siento mucho no poderos nombrar a todos uno por uno; a todos, mi agradecimiento,

especialmente:

A Da. Margarita Ruiz-Altisent, por brindarme la posibilidad de pertenecer a su grupo de investigacin donde aprend todo lo referente al mundo de las propiedades fsicas y tuve la

oportunidad de desarrollar la presente tesis doctoral.

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

Agradeciendo especialmente a Pilar Barreiro por su asesoramiento y gran ayuda en diversas fases de la realizacin 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, Beln, Guille, Natalia, Luis, Pablo, Ana

H., Eva B., ngel, Dani, Mauricio; como a los antiguos miembros: Rosa, Vctor, Jos, Gonzalo,

Borja, Elena, Mara, Adolfo, Ian, Dani F., que hemos compartido no slo despachos y

laboratorios sino diversas actividades y buenos momentos. Al personal tcnico del

departamento en especial a Jos, Juan Manuel, Carlos, Antonio y Juanjo por su apoyo tcnico

y funcional, como a Pepa la secretaria. A todos aquellos que han realizado estancias o ensayos

de colaboracin en nuestro departamento y tambin a los compis de electro, que an

perteneciendo al mismo departamento, slo nos veamos en el caf del medioda; A todos los

amigos que all he ganado, especialmente a Diana y Ana R., de donde surgi una grandsima

amistad.

A la Comunidad de Madrid por la beca pre-doctoral concedida, sin la cual no hubiera podido lanzarme a esta gran aventura.


A la Comisin de Investigacin de la C.A.M. y al Ministerio de Educacin y Ciencia (M.E.C.) por la financiacin 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 mbito profesional, quiero agradecer a todos esos nuevos amig@s que he

tenido la oportunidad de conocer durante estos cuatro aos en Madrid ahora desperdigados

por distintos puntos de la geografa. Especialmente a Susana y Amanda: chicas! no sabr

como agradeceros todo vuestro apoyo una semana s y otra tambin.

A todos mis amig@s de Murcia y Orihuela, por el nimo 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 lejana.

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

de la tesis.

Pero sin duda a quin mas debo un agradecimiento especial es a toda mi familia por su esfuerzo, cario y ayuda prestados en todo momento, y por saber comprender y respetar m

trabajo. Pero si hay una persona a la que debo ms que a nadie su dedicacin y paciencia es a

mi padre y a mi madre, amiga incondicional, a quien admiro por su superacin personal,

gracias a los dos, me habis dado todo el apoyo que necesitaba. Y con muchsimo cario a mis

abuelos, que desde el rinconcito del saln de su casa me han dado una leccin de la vida.

Gracias a todos que de una manera u otra habis estado junto a m durante este largo

trayecto, animndome en los malos momentos y confiando en que terminara la tesis algn da.


Lista de nomenclaturas

VII

LISTA DE NOMENCLATURAS

Acrnimos Descripcin (castellano) Description (english)

ANOVA Anlisis de varianza Analysis of variance

CAL* Calibracin Calibration

CCD Dispositivo de cargas interconectadas Charge-coupled-device

cov(xi) Matriz de covarianza Covariance matrix

DA Anlisis discriminante Discriminant analysis

df Grados de libertad Degrees of freedom

F Estadstico de Fisher Statistical of Fisher

G* Grupos obtenidos con el PCA Groups obtained with PCA

LSD Mnimas diferencias significativas Least significant difference

LV Variables latentes Latent variables

MI ndice de madurez Maturity index

MS Cuadrado medio Mean squares

MSC Correccin multiplicativa de la dispersin Multiplicative Scatter Correction

NIR Infrarrojo cercano Near infrared

p Nivel de significancia Significance level

PCA Anlisis de componentes principales Principal Component Analysis

PLS Mnimos Cuadrados Parciales Partial Least Square

R Coeficiente de correlacin Correlation coefficient

r,g,b Coordenadas normalizadas RGB normalizated RGB coordinates

R2 Coeficiente de determinacin Determination coefficient

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

RPD Relacin SD/SEP Ratio SD/SEP

RPDc Relacin SD/SEP con el sesgo corregido Ratio SD/SEP with Bias-corrected


Lista de nomenclaturas

VIII

Acrnimos Descripcin (castellano) Description (english)

SD, SDj Desviacin estndar Standard deviation

SD Media de la desviacin estandard Standard deviation mean

Desviacin estndar media Standard deviation mean

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

SEC Error estndar de calibracin Standard error of calibration

SECV Error estndar de la calibracin cruzada Estndar error of cross-validation

SEP Error estndar de prediccin Standard error of prediction

SEPc Error estndar de prediccin con el sesgo corregido Bias-corrected standard error of prediction

SEPV Error estndar de la validacin cruzada Estndar error of cross-validation

SS Suma de cuadrados Sum of squares

SSC Contenido de slidos solubles Soluble solids content

TA Acidez valorable Titratable acidity

VAL* Validacin Validation

VIS Visible Visible

Longitud de onda Wavelengths

*Acrnimos particulares de esta tesis.


ndice

I

NDICE GENERAL

Pgina

Lista de nomenclaturas... VII

1. Introduccin 1

1.1 Organizacin del documento... 1

2. Antecedentes.... 5

2.1 Situacin del Mercado. 5

2.1.1 Importancia del sector hortofrutcola 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 Situacin tecnolgica... 11

2.2.1 Los sistemas de seleccin aplicables a frutas y hortalizas 11

2.2.2 Demanda de tecnologa de evaluacin de la calidad 12

2.2.3 Tcnicas pticas 14

Equipos comerciales. 18

2.3 Actividad del grupo de investigacin.. 21

2.3.1 Proyecto de investigacin. 21

3. Objetivos.. 23

4. Plan de trabajo.... 25

4.1 Tareas iniciales 26

4.2 Ejecucin de los trabajos experimentales 27

4.3 Anlisis de resultados.. 30

5. Trabajos realizados. 35

5.1 Clasificacin de aceitunas mediante el anlisis de imagen, de acuerdo a los daos externos. 36


ndice

II

5.2 Estudio de un equipo comercial de NIR para la medida de calidad interna en meln... 55

5.3 Ensayo de un equipo de infrarrojo en lnea de clasificacin de ctricos (mandarinas y naranjas) para el anlisis de la calidad interna. 71

5.4 Ensayo de un equipo comercial porttil de NIR para la estimacin de slidos solubles y acidez en ctricos.... 88

6. Resultados y discusin... 105

6.1 Resultados ms relevantes.. 106

6.1.1 Adquisicin de datos 106

6.1.2 Manejo de datos 108

6.2 Discusin de resultados... 114

6.2.1 Pre-tratamiento.. 115

6.2.2 Creacin del modelo y estudio de la exactitud. 115

6.2.3 Visin conjunta de resultados 119

7. Conclusiones 121

7.1 Conclusiones especficas. 121

7.2 Conclusiones generales 122

8. Propuestas de futuras actividades... 125

9. Bibliografa.. 127

10. Anejo: Normativas sobre frutas y hortalizas frescas... 139


ndice

III

NDICE DE TABLAS

Tabla 2.1. Clasificacin de tcnicas analticas utilizadas en la medida del espectro electromagntico. 16

Tabla 2.2. Caractersticas tcnicas de los equipos pticos en lnea existentes en el mercado, para el anlisis de la calidad interna mediante visin artificial. 18

Tabla 2.3. Caractersticas tcnicas de los equipos pticos en lnea existentes en el mercado, para el anlisis de la calidad interna mediante espectroscopia VIS-NIR.. 19

Tabla 2.4. Caractersticas tcnicas de los equipos pticos porttiles existentes en el mercado, para el anlisis 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


ndice

IV

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 (20C and 10C) 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


ndice

V

NDICE DE FIGURAS

Figura 2.1. Distribucin porcentual de la produccin de frutas (a) y hortalizas (b) en 2003. Fuente: MAPA (2006)...... 7

Figura 2.2. Evolucin de la participacin de frutas y hortalizas en la produccin agrcola nacional (19902007). Fuente: MAPA (2006). 7

Figura 2.3. Importancia del sector hortofrutcola: % de produccin europea y media 2003-2005. Fuente: European Commission (2007)... 8

Figura 2.4. Consumo de frutas y hortalizas en pases de la Unin Europea y media 2003-2005. Fuente: Mann y Renier (2007) 8

Figura 2.5. Comercio interno de la UE y comercio exterior. Fuente: Garca (2007).. 10

Figura 4.1. Cronograma de ejecucin de las tareas para la realizacin de la tesis.. 26

Figura 4.2. Resumen de los trabajos de investigacin 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) rehs, (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 Rehs. 50

Figura 5.6. Plot of canonical discriminant function for the DA3: Root1 and Root2. Calibration (solid symbol) and Validation values (empty symbol) for local defect. Undamaged, Molestado1, Molestado2, Serpeta and Granizo 53


ndice

VI

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 20C and fruit at 10C... 81

Figura 5.15. Variability of the parameters measured by on-line equipment (20C and 10C) 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: 20C; empty symbol: 10C) .. 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 selection... 102


1. Introduccin

1

Captulo 1

INTRODUCCIN

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

interna de frutas y hortalizas frescas a travs de mtodos no destructivos basados en

propiedades pticas.

Se pretende dar una informacin ms precisa sobre la viabilidad terica y el

funcionamiento de equipos comerciales para la inspeccin de la calidad en lnea,

mediante el desarrollo de procedimientos contrastados con sistemas de ensayo de

referencia.

Dicha investigacin surge como respuesta a varios puntos:

Importancia socioeconmica del mercado de frutas y hortalizas. Demanda de calidad por parte del consumidor final. Demanda de tecnologas certificadas para medidas de calidad por parte del

sector industrial.

Investigacin cientfica y desarrollo tecnolgico aportados por diversos equipos de investigacin.

1.1. ORGANIZACIN DEL DOCUMENTO

La presente tesis est organizada en nueve captulos y un anejo, siguiendo el

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

experimentos realizados se ha decidido reorganizar estos captulos de forma interna

para facilitar la lectura y comprensin de los ensayos realizados.


1. Introduccin

2

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

propiedades pticas para anlisis de la calidad en frutas objetivo principal de esta

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

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

ingls (del estado del arte de la tecnologa de medida, objetivos especficos,

materiales y mtodos, discusin y resultados) con objeto de dar mayor difusin

internacional a la misma.

Finalmente los captulos principales se han ordenado de la siguiente manera

para facilitar en lo posible la comprensin del trabajo:

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

o El Captulo 2 denominado antecedentes redactado en castellano, se divide en tres partes tratando de dar una visin de la problemtica y la situacin del sector:

Una primera parte muestra la situacin del mercado hortofrutcola, donde se

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

los productos.

La segunda parte expone las innovaciones tecnolgicas orientadas al sector

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

propiedades pticas. Sin embargo, en esta seccin solo se muestran unas

pinceladas generales que agrupan las tcnicas pticas utilizadas en la tesis, que

son ampliados en los epgrafes 4.1.1, 4.2.1, 4.3.1 y 4.4.1, donde se hace ms

hincapi en las tcnicas empleadas en la presente tesis, con una amplia revisin

bibliogrfica para cada caso, bastante actualizada y relevante.

En la ltima parte se presentan los proyectos de investigacin en los que se

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

investigadora del grupo de investigacin en el cual se realiza.

o El Captulo 3 plasma en castellano, los objetivos a alcanzar con el desarrollo de este trabajo de investigacin.


1. Introduccin

3

o A continuacin en el Captulo 4 se muestra el plan de trabajo seguido para alcanzar estos propsitos; se describe de manera resumida la evolucin de los

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

lograr los objetivos marcados en el captulo 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 adopt el planteamiento de agruparlos en cuatro trabajos monogrficos ntegramente

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

pticas. Cada trabajo incluye una introduccin donde se muestra el estado del

arte y se muestran los objetivos especficos de cada experimento, una seccin de

materiales y mtodos, resultados y discusin, as como las conclusiones finales.

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

revisin minuciosa de la literatura existente y los problemas metodolgicos

sobre las tcnicas pticas utilizadas, orientadas a cada caso en particular y

enfocada principalmente a los productos estudiados. Finalmente el Captulo 5

queda constituido de la siguiente forma:

1. Clasificacin de aceitunas mediante el anlisis de imagen de acuerdo a

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

frutos en ocho categoras, combinando parmetros de color del fruto y

caractersticas morfolgicas tanto del fruto como de los defectos

extrados de las aceitunas.

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

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

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

ensayo ms sencillo, pero que permiti estudiar la posicin del fruto y la

variacin de las medidas a lo largo del da, as como la repetibilidad o

exactitud del modelo.

3. Ensayo de un equipo de infrarrojo en lnea para la clasificacin de

ctricos (mandarinas y naranjas) segn su calidad interna. Trabajo

dedicado a ctricos, con un amplio rango espectral, mide slidos solubles

y acidez. Se estudi la influencia de la posicin y la temperatura, as


1. Introduccin

4

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

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

recoleccin distintas.

4. Ensayo de equipo comercial porttil de NIR para la estimacin de slidos

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

equipo porttil aplicado sobre una muestra de ctricos, tambin analizada

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

seccin correspondiente de resultados y discusin (apartado 4.4.3). Se

muestran datos de repetibilidad y reproducibilidad, as como estudios de

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

calibracin externa, utilizando tcnicas quimiomtricas (PLS y PCA),

examinando las posibilidades de mejorar los resultados.

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

obtener una valoracin conjunta de los experimentos llevados a cabo:

1. Discusin general que unifica los resultados parciales presentados

en los diferentes trabajos experimentales (Captulo 6).

2. Conclusiones generales ms relevantes (Captulo 7).

o A raz de los estudios realizados y de los resultados y conclusiones obtenidos, se ha incluido un epgrafe (Captulo 8) que muestra una serie de propuestas de

futuras actividades planteadas para progresar en las lneas de investigacin

abordadas en esta memoria de tesis.

o La bibliografa a la que se ha hecho referencia a lo largo de todo el documento, se ha agrupado en un nico apartado: Captulo 9.


2. Antecedentes

5

Captulo 2

ANTECEDENTES

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

entender la situacin del sector agroalimentario, as como el planteamiento del

problema que ha conducido a esta Tesis Doctoral.

2.1. SITUACIN ACTUAL DEL MERCADO

2.1.1. Importancia del sector hortofrutcola

Las frutas y hortalizas representan dentro del conjunto agroalimentario el

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

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

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

de obra, el dinamismo econmico y la innovacin tecnolgica, le caracterizan como

el sector de mayor relevancia de la produccin agraria.

Su importancia se refuerza por la relacin con otras actividades econmicas:

- Infraestructuras: transformacin agraria, construcciones agrcolas y agroindustriales, invernaderos, embalses y distribucin de regado,

caminos, etc.

- Instalaciones y maquinaria: agrcolas y agroindustrial, suministro de energa, sistemas de riego, equipamiento frigorfico, etc.

- Servicios: transportes, mantenimiento de instalaciones y maquinaria, comercializacin, gestin financiera, fiscal, laboral y jurdica, etc.

- Suministros: fertilizantes, fitosanitarios, semillas y plantas, envases y embalajes, energa, etc.


2. Antecedentes

6

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

imbrican tanto la produccin y comercializacin, como las actividades auxiliares

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

especializados, con una intensa actividad econmica cuyos beneficios proceden

fundamentalmente de la propia comercializacin, con una dependencia muy reducida

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

intervencin que en otros sectores agrcolas, siendo las propias reglas del mercado

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

escaso apoyo de la Poltica Agrcola Comn (PAC), induciendo una fuerte

profesionalizacin y competitividad de muchos sectores hortofrutcolas (Garca 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 ao, con amplio origen botnico, de caractersticas muy diversas (cultivo,

estructura, morfologa, color, valor nutritivo, coste, manipulacin, conservacin,

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

La produccin mundial de frutas y hortalizas experimenta un claro

incremento durante las ltimas dcadas, con mayor intensidad en los pases de la

Unin Europea. En el perodo 2003-2005, la produccin 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 alcanz una produccin de frutas de

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

Al hacer referencia a la produccin en Espaa (Figura 2.1), destaca ms

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

agroclimtica, que ejerce una influencia directa en la determinacin de los cultivos

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

hacen a determinadas zonas ms productivas y competitivas en los mercados

internacionales, aunque tambin deben tenerse en cuenta algunos factores limitantes

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

fundamentalmente el agua.


2. Antecedentes

7

Figura 2.1. Distribucin porcentual de la produccin de frutas (a) y hortalizas (b) en 2003.

Fuente: MAPA (2006).

En Espaa, la produccin de frutas y hortalizas (Figura 2.2) ha crecido

constantemente durante los ltimos diez aos (1990-2007) con una importante

participacin en la produccin agrcola total, por encima del 50% del valor (Deloitte,

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

Europea en el ao 1986 y por el desarrollo de mejoras agronmicas en estos cultivos,

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

(MAPA, 2006). Esta evolucin ha situado a Espaa como el pas de mayor

produccin de la Unin Europea (Figura 2.3).

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

(A)

2007

(E)

Ao

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

Valo

r de

la p

rodu

cci

n 10

6

0

20

40

60

80

100

Parti

cipa

cin

en

prod

ucci

n v

eget

al (%

) Produccin vegetal Hortalizas (H) Frutas (F) % F+H

Figura 2.2. Evolucin de la participacin de frutas y hortalizas en la

produccin agrcola nacional (19902007). Fuente: MAPA (2006).

Naranja;20

Mandarina;16

Limn;8

Manzana;6Pera;5Albaricoque;

1Melocotnynectarina;10

Frutossecos;2Uvamesa;3

Aceitunamesa;3

Meln;9

Sanda;6

Fresa;3Otras;8

(a) Frutas Col;2 Lechuga;7Calabacn;2

Pepino;3

Berenjena;1

Tomate;33

Pimiento;7Alcachofa;1Coliflor;3Ajo;1

Cebolla;7

Zanahoria;3Judasverdes;

2

Championyotrassetas;1

Patatas;18

Otras;9

(b) Hortalizas

TesisM Te

2.1.2

inten

exist

se si

estab

publi

alcan

Euro

s Doctoral eresa Riquel

Figura

europe

2. El cons

El creci

nsa que la p

te un super

ita en cot

blecen una

icados por M

nzan la dos

opea propon

Figura 2.4

media 20

Gra

mos

/da

/per

sona

lme

2.3. Impor

ea y media 2

sumo de f

miento del

produccin

vit, que deb

tas inferior

ingesta de

Mann y Ren

is diaria m

ne medidas e

4. Consumo

003-2005. Fu

0

5

10

15

20

25

30

35

Prod

uccin

(%)

0

100

200

300

400

500

600

Gra

mos

/ d

a / p

erso

na

rtancia del s

2003-2005. F

frutas y h

l consumo

n (European

be corregirs

res a las r

400 gramos

nier (2007)

nima recom

especficas

de frutas y h

uente: Mann

8

sector horto

Fuente: Europ

ortalizas

mundial e

n Commisio

se con el inc

ecomendac

s por perso

se muestra

mendada (F

destinadas a

hortalizas en

y Renier (20

ofrutcola: %

pean Comm

experimenta

on, 2006),

cremento de

iones de la

ona y da (O

que en la U

Figura 2.4),

a fomentar

n pases de l

007).

2.

de produc

ission (2007

a una evol

por lo qu

el consumo.

a FAO y

OMS, 2003)

UE-27 slo G

por lo que

su consumo

a Unin Eur

Antecedent

cin

).

lucin men

ue anualmen

. Actualmen

la OMS q

); en estudi

Grecia e Ita

e la Comisi

o.

opea y

tes

nos

nte

nte

que

ios

alia

n


2. Antecedentes

9

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

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

orientacin del mercado y la competitividad as como fomentar el consumo de

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

calidad homognea y satisfactoria son necesarias normas de comercializacin

referidas a: definicin, calidad, clasificacin, peso, calibre, envase, embalaje,

almacenamiento, transporte, presentacin, comercializacin y etiquetado. Sin

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

simplificacin 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

estndares y la calidad, en los que se contempla la diferenciacin del producto. Las

certificaciones voluntarias y las normas tcnicas (Garca et al., 2007) son

imprescindibles.

En la actualidad, la competencia comercial se establece en las

especificaciones de la gran distribucin, que estn reguladas y supervisadas en los

sistemas y protocolos de calidad, que representan una garanta, no slo para tener

xito en el mercado, sino para permanecer en l. Los sistemas privados de

certificacin (EurepGap, QS, Natures Choice, BRC, IFS, Certificacin de Gestin,

UNE 155000, etc.) se basan en la adopcin del Sistema de Anlisis y Control de

Puntos Crticos (APPCC), la implantacin de un sistema de Gestin de la Calidad

eficaz y el establecimiento de requisitos especficos 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 lnea que hagan posible garantizar la diferenciacin de los productos; as lo

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

considera que puede ser necesario adoptar mtodos actualizados de anlisis que

permitan determinar las caractersticas en relacin 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 pases desarrollados, durante las ltimas

dcadas se ha alcanzado un marcado progreso econmico, que ha provocado cambios

TesisM Te

signi

realiz

segur

esta

como

en l

calen

(Shew

persp

de v

adem

para

inves

medi

los t

respu

una m

de ca

para

s Doctoral eresa Riquel

ificativos en

za de la a

ridad de los

tendencia s

o a nivel glo

las que lo

ndarios de c

F

F

Sin nece

wfelt, 1999

pectiva del p

vista de sati

ms la incap

mejorar la c

La evalu

stigacin fi

idas proporc

tratamientos

uesta a los c

mejor respu

alidad que i

predecir el

lme

n el estilo

alimentacin

s productos

se ha increm

obal, con un

os producto

consumo y e

Figura 2.5. C

Fuente: Garc

esidad de r

9), debemo

propio prod

isfaccin d

pacidad par

calidad de l

uacin de l

isiolgica c

ciona inform

s y evoluci

cambios de

uesta a las d

interesan al

comportam

0100020003000400050006000700080009000

Hofr

de vida, c

n; los prin

s alimentici

mentado el c

n important

os denomin

enriquecido

omercio inte

a (2007).

replantear l

os aceptar

ducto (conju

del consumi

ra determin

las frutas y h

la calidad o

como tecno

macin adec

in del pro

preferencia

demandas d

l consumido

miento del pr

rtalizasrescas

Fru

10

con fuerte i

ncipales esf

os y la ofer

comercio in

te increment

nados de

la oferta en

erno de la UE

a clsica c

que su eva

unto de cara

idor. Amba

nar las difer

hortalizas c

orientada al

olgica, pue

cuada para

oducto; sin

as y expecta

del mercado

or; pero est

roducto en e

utasfrescas

incidencia e

fuerzos se

rta de produ

nternacional

to de las ex

contraestac

n todos los m

E y comercio

cuestin sob

aluacin se

actersticas p

as propuesta

rencias entr

comercializa

l producto

es la exact

los estudios

embargo,

ativas de los

o es necesa

to requiere

el mercado.

Comercio

Importaci

Exportaci

2.

en la valor

han orient

uctos difere

l, tanto intr

xportaciones

cin han a

mercados.

o exterior.

bre Qu e

e puede re

propias) o d

as tienen li

re ellas cre

adas.

es necesari

titud y pre

s cientficos

es insuficie

s consumid

ario conocer

comprender

.

introEU

nextraEU

nextraEU

Antecedent

racin que

tado hacia

enciados. C

acomunitar

s (Figura 2.5

ampliado l

es la calida

alizar con

desde el pun

imitaciones

a dificultad

ia tanto en

cisin de l

s, resultado

ente para d

ores. Para d

r los atribut

r su conduc

tes

se

la

on

io,

5),

los

ad?

la

nto

s y

des

la

las

de

dar

dar

tos

cta


2. Antecedentes

11

La adhesin a un tipo de valoracin, con despreocupacin del otro, puede

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

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

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

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

un mercado cada vez ms 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 xito comercial, pero no

todos los productos recolectados cumplen las estipulaciones de calidad, siendo

imprescindible realizar una adecuada seleccin que permita una comercializacin

gil, dinmica y transparente, con satisfaccin para el consumidor.

2.2. SITUACIN TECNOLGICA

2.2.1. Los sistemas de seleccin aplicables a frutas y hortalizas

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

comercializacin de productos hortofrutcolas, junto con la existencia de un

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

hecho muy reciente que obliga a dedicar ms esfuerzos a los procesos de inspeccin,

acondicionamiento y distribucin.

Debido a la heterogeneidad y variabilidad de la produccin agrcola siempre

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

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

necesario realizar la separacin en distintas categoras de calidad (Bullen et al.,

1993). stas caractersticas de los productos hortofrutcolas implican que las

operaciones de seleccin estn estrechamente ligadas a su comercializacin y que se

pueden llevar a cabo por la accin humana directa o por aplicacin de medios

mecnicos.

La inspeccin visual del producto y la separacin manual de las unidades

designadas posee una alta capacidad para identificar y discriminar defectos, as como


2. Antecedentes

12

flexibilidad para establecer lmites en las caractersticas 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 seleccin de

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

utilizada para realizar la separacin en diferentes niveles de calidad. La operacin de

seleccin ms fcil de automatizar es el calibrado, donde el parmetro de separacin

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

todas las operaciones de calibrado en los almacenes de manipulacin estn

automatizadas, tanto por sistemas mecnicos como pticos.

Otros atributos de clasificacin son ms complejos (color, forma, textura,

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

desarrollo tecnolgico han hecho posible grandes avances en este sector.

2.2.2. Demanda de tecnologa de evaluacin de la calidad

Las crecientes exigencias del consumidor inducen a las empresas a introducir

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

de las empresas especializadas o pueden demandar un desarrollo ms especfico a las

universidades y centros de investigacin, con aplicaciones adaptadas a las

necesidades particulares. Estos grupos de investigacin, financiados con fondos

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

innovadores de sistemas para el anlisis, evaluacin y control en lnea de la calidad

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

En los ltimos aos, las empresas han introducido en las lneas de

manipulacin estas nuevas tecnologas, superando los ancestrales mtodos de

muestreos y anlisis en laboratorio; tcnicas avanzadas que presentan mltiples

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

fiabilidad de las determinaciones, automatizacin de los procedimientos, economa

en mano de obra, etc. Sin embargo todava surgen problemas en su aplicacin, por

falta de una adecuada formacin tcnica, inexistencia de normativa sobre calidad

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

que dificultan a los usuarios una adecuada verificacin de su fiabilidad.


2. Antecedentes

13

Estos factores justifican la necesidad de la realizacin de investigaciones que

proporcionen un mejor conocimiento de las tecnologas basadas en medidas pticas,

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

trabajos deben desarrollarse como colaboracin entre los grupos de investigacin y

las propias empresas, para desarrollar soluciones innovadoras, con altos

rendimientos, adaptando cada sistema y tecnologa a cada situacin concreta. Estas

nuevas tecnologas ponen de manifiesto problemas con las herramientas de gestin

tradicionales, que no son capaces de resolver con xito los nuevos desafos generados

y hace falta renovar.

La informtica, las comunicaciones y el adecuado tratamiento de la

informacin, como instrumentos para programar, organizar y favorecer

tecnolgicamente la produccin, deben ser la base de esta nueva revolucin

tecnolgica, que llegar a ser una realidad cuando sean asumidas por los empresarios

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

para apoyar reas como organizacin, transferencia del conocimiento y trazabilidad,

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

Entre las tecnologas poscosecha que aseguran la calidad de los productos

hortofrutcolas ofertados al consumidor, ocupan un lugar destacado los mtodos de

control no destructivos; son mtodos rpidos, fiables, de control continuo, de

aplicacin en lnea y trabajo en tiempo real. En la actualidad entre estas tcnicas

podemos citar algunas que an estn siendo desarrolladas como simulador en lnea

para la clasificacin de fruta por impactos, tecnologa lser microondas, biosensores

enzimticos (anlisis del sabor), resonancia magntica o respuesta acstica, entre

otras, y otras que estn utilizndose como infrarrojo o visin artificial.

El inters de los sectores econmicos por estas tecnologas ha sido recogido

en los ltimos aos en la planificacin de la financiacin, como podemos comprobar

en el Plan Nacional de Investigacin Cientfica, Desarrollo e Innovacin Tecnolgica

2008-2011 (CICYT, 2007), que en el rea de Desarrollo e Innovacin Tecnolgica

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

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

procesos o nuevos servicios, modificados o mejorados. El fin ltimo es la mejora de

la competitividad empresarial mediante la resolucin de los problemas identificados


2. Antecedentes

14

en los sectores de inters para el desarrollo socioeconmico del pas, entre los que se

encuentra el programa de Alimentacin, Agricultura y Pesca.

De una forma ms especfica en la convocatoria del ao 2008 (Secretara de

Estado de Universidades e Investigacin, 2007) se establecen las lneas estratgicas

del subprograma de recursos y tecnologas agrarias, incluyendo en el mbito

temtico de Obtencin y elaboracin de productos agroalimentarios seguros,

saludables y de calidad, la lnea estratgica correspondiente a Calidad de los

alimentos: desarrollo de tcnicas para la determinacin del origen, trazabilidad y

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

2008).

2.2.3. Tcnicas pticas

Actualmente las tcnicas ms prcticas y satisfactorias para la evaluacin no

destructiva de la calidad y clasificacin de productos agrcolas son las tcnicas

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

trata de mtodos cuyo fundamento se centra en medir la interaccin entre la materia

y la energa en forma de luz.

En sentido amplio, el concepto luz es un tipo de energa radiante (radiacin

electromagntica) que se transmite a travs del espacio mediante un movimiento

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

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

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

Estas ondas electromagnticas tienen componentes elctricos y magnticos,

alternantes y perpendiculares entre s, y transportan energa 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 denomin espectro

ptico, y corresponde con la gama completa de la luz solar, que es slo una parte

del espectro electromagntico.

En esta memoria de tesis los equipos pticos ensayados se centran slo en las

zonas del espectro ptico correspondientes al visible e infrarrojo cercano:


2. Antecedentes

15

Coloquialmente se entiende por luz slo la parte visible (400-800 nm) del espectro electromagntico, 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 absorcin del objeto, la cual determina qu ondas

son reflejadas.

Los rayos infrarrojos o radiacin de calor (800-1106 nm); estn asociados al calor, pues a temperatura normal los objetos emiten espontneamente

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 (25000-1106 nm), Estas radiaciones son producidas

por las vibraciones atmicas de los cuerpos calientes y absorbidas por

ciertas molculas (Moshenin, 1970).

Desde la antigedad se han estudiado ampliamente todos estos fenmenos

relacionados con la luz, desde el modo en cmo es emitida la radiacin, hasta la

forma de propagase a travs de los medios o la interaccin de la misma con los

materiales.

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

modifica por factores geomtricos, macroscpicos, y microscpicos, que causan

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

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

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

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

anlisis de la respuesta a esta interaccin, proporciona valiosa informacin sobre la

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

las ondas; estos fenmenos pticos clsicos se pueden agrupar en los siguientes tipos

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

Transmisin: refraccin y dispersin. Reflexin: reflexin especular, dispersin y dispersin Raman. Absorcin: absorcin atmica, absorcin molecular e inducida

por un campo magntico.

Emisin: no radiantes (tras una absorcin), rayos X, rayos ,fluorescenciayfosforescencia.


2. Antecedentes

16

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

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

estudio de las propiedades pticas de la radiacin y sus componentes, y otra

encaminada a la obtencin y manejo de imgenes en general, aunque no hayan sido

necesariamente formadas con luz visible o mtodos pticos convencionales,

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

de las tcnicas analticas empleadas en el mbito de las propiedades fsicas, para la

medida del espectro electromagntico (Barreiro, 2003).

Tabla 2.1. Clasificacin de tcnicas analticas utilizadas en la medida del espectro

electromagntico.

RAMA PTICA TECNICA ANALTICA

Medida de propiedades pticas de las radiaciones electromagnticas

9 Refractrometra e interferometra 9 Polarimetra 9 Nefelometra y turbidimetra 9 Colorimetra 9 Espectroscopia ptica: visible (VIS), ultravioleta (UV), infrarrojo

(IR), fluorescencia, Raman, rayos , rayos X, resonancia magntica nuclear (RMN), ondas de radio, ondas elctricas.

Obtencin de imgenes

9 Imagen fija: - 2D (fotografa plana): VIS, blanco y negro, color, UV, IR. - 3D (imagen tridimensional): estereoscopa y proyeccin de luz

estructurada.

9 Imagen en movimiento (video): - 2D: blanco y negro, color, UV, IR, termografa. - 3D 9 Holografa

El empleo de propiedades pticas supone la aplicacin sobre el objeto a medir

de una fuente de energa definida y la posibilidad de detectar la modificacin que

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

depende de factores como el material o las caractersticas fsicas o anomalas que se

pretenden observar.

Para medir las propiedades en que se basan los mtodos pticos, la mayora

de los componentes del aparato de medida son muy parecidos, aunque difieren algo


2. Antecedentes

17

en su configuracin. Adems, los componentes bsicos de los instrumentos pticos

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

Fuente de radiacin: lmparas de H2 o D2, lmparas de filamento de tungsteno, lmparas de arco de xenn, lmparas halgenas o

incandescentes, lseres, etc.

Selector de longitud de onda: monocromadores o filtros. Receptor transductor o detector de energa. Elemento crucial para el

funcionamiento de los sistemas pticos.

Procesador de seal y sistema de lectura.

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

ciencias experimentales. En fsica, qumica, biologa o incluso en medicina se utiliza

frecuentemente algn tipo de radiacin para obtener informacin de la materia objeto

de estudio (Gutierrez et al., 2004).

En los ltimos aos se ha avanzado notablemente en el conocimiento de la

interaccin entre las tcnicas electromagnticas y de los productos, as como en el

desarrollo de instrumentacin econmica y tcnicamente viable para su aplicacin en

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

potentes herramientas de anlisis de datos y de modelizacin, que han permitido la

extraccin de diferentes parmetros pticos para la estimacin de algunas

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

agroalimentario, estos desarrollos se dirigen fundamentalmente a aplicaciones

relativas a inspeccin y clasificacin de frutas y hortalizas frescas, atendiendo tanto a

la calidad interna como externa de los mismos. De esta manera, los mtodos pticos

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

gama de instrumentacin disponible y sus grandes posibilidades de automatizacin.

De esta manera la mayora las tcnicas que se muestran en la Tabla 2.1 se han

utilizado en multitud de aplicaciones.

Nota: En los epgrafes 4.1.1, 4.2.1, 4.3.1 y 4.4.1 se hace ms hincapi en las

tcnicas empleadas en la presente tesis, con una amplia revisin bibliogrfica para

cada caso.


2. Antecedentes

18

Equipos comerciales

Con el fin de conocer los principios de funcionamiento particularmente los

correspondientes a las tcnicas pticas utilizadas en la presente tesis, se realiz una

recopilacin de informacin sobre los equipos pticos 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 hortofrutcolas, y que segn la tcnica empleada as como la forma de

utilizacin pueden clasificarse en tres grupos:

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

mediante visin artificial.

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

mediante espectroscopia VIS-NIR.

3) Equipos porttiles para la calidad interna de frutas mediante

espectroscopia VIS-NIR.

Tabla 2.2. Caractersticas tcnicas de los equipos pticos en lnea existentes en el mercado,

para el anlisis de la calidad interna mediante visin artificial.

Modelo Empresa o Institucin Rango

espectral (nm)

Productos Parmetros 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) Ctricos, 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 daos, 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) Ctricos, manzanas, etc.

Defectos exteriores. Peso, color, tamao

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, ctricos, mangos, ciruelas, melones, y nectarinas,

SSC y DM 10

Nota: Recopilacin personal utilizando los manuales de los equipos y diversas referencias. SSC= contenido en slidos solubles, TA= acidez total.


2. Antecedentes

19

Tabla 2.3. Caractersticas tcnicas de los equipos pticos en lnea existentes en el mercado,

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

Modelo Empresa Rango

espectral (nm)

Productos Parmetros 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, ctricos, ciruelas, caquis, melocotones, manzanas, etc.

SSC, madurez, TA, vitrescencia y pardeamiento interno.

5

Intelligent Flavour analyzer (IFA)

GREEFA (Holanda) (NIR)

Ctricos, 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, ctricos y bayas.

Vitrescencia, SSC, firmeza, peso, calibres, acidez (mlico y ctrico), y jugosidad

4-5 frutos/min

Nota: Recopilacin personal utilizando los manuales de los equipos y diversas referencias.

SSC= contenido en slidos solubles, TA= acidez total y DM= materia seca.

*Sistema automtico de control de calidad por muestreo


2. Antecedentes

20

Tabla 2.4. Caractersticas tcnicas de los equipos pticos porttiles existentes en el

mercado, para el anlisis de la calidad interna mediante espectroscopia VIS-NIR.

Modelo Empresa o Institucin Fuente de luz Rango

espectral (nm)

Productos Parmetros

Quality Station

Unitec S.p.A. (Ravenne, Italia)

LEDs en diferentes bandas de

emisin

400-1000

Manzanas, peras, nectarinas, kiwis, uvas, albaricoques y fresas.

Firmeza y SSC.

FQA-NIR GUN

Fantec (Shizouoka, Japn)

Pequeas fuentes

halgenas 600-1100

Manzanas, peras, tomates, naranjas, mandarinas, kiwis, melocotones, etc.

SSC, TA y madurez.

Luminar 5030 Le Vigneron

Brimrose corporation (Maryland, USA)

Lmparas halgenas de

cuarzo 1100-2300 Uva de vinificacin y vinos.

SSC, pH, TA, color, estrs hdrico, cidos orgnicos, etc. (dependiendo del lugar: viedo, laboratorio o bodega)

GLOVE

CEMAGREF (Francia) VERHAERT (Belgica) APOFRUIT (Italia) KUL (Belgica) ATB (Alemania)

Lmparas halgenas 300-1150

Manzanas y melocotones. Fcil de adaptar a kiwis, aguacates albaricoques, peras, etc.

SSC, madurez, firmeza, color interno y calibres.

Optical Taster TD-2000C

Towa Electric Industry & Co. (Aomori, Japn)


Manzanas, peras, cerezas, tomates y melocotones.

SSC

Pigment Analyzer 1101

Control in applied Physiology (Falkense)


Manzanas, pltanos, ctricos, zanahorias, etc.

Institut Agricultural Engineering Bornim (Postdam, Alemania)

Lmparas halgenas 500-1000 Manzanas SSC y firmeza.

iQ Integrated Spectronics 300-1100

Manzanas, frutas de hueso, kiwis, tomates, uvas, mangos y caquis.

SSC, DM, color interno, temperatura, y otros atributos.

Tromblon ITV, Cemagref, INRA , CTIFL and ACTA Cinco micro

lmparas 400-1100 Uvas SSC, TA y contenido de antocianinas.

Multiplex

FORCE-A French National Research Centre (CNRS).

Diversas frutas

Fruit quality meter

Kubota SSC, TA, y peso

FQA NIR Case

SACMI IMOLA S.C. (Italia)


Manzanas, peras, melocotones, ciruelas, melones, albaricoques, kiwis, tomates, mandarinas, clementinas, naranjas, mangos y papayas.

Madurez, firmeza, SSC, TA, contenido en agua, DM y pardeamiento interno.

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


2. Antecedentes

21

2.3. ACTIVIDAD DEL GRUPO DE INVESTIGACIN

El Laboratorio de Propiedades Fsicas y Tcnicas Avanzadas en

Agroalimentacin (LPF-TAG), realiza su labor de investigacin y desarrollo

tecnolgico dentro del Departamento de Ingeniera Rural de la Escuela de Ingenieros

Agrnomos de la Universidad Politcnica de Madrid (UPM). El grupo, dirigido por

la Dra. Margarita Ruiz-Altisent (Catedrtica de Universidad), lleva 25 aos

trabajando intensamente en el estudio de la calidad poscosecha de frutas y hortalizas.

De esta forma el grupo, lleva tiempo trabajando en numerosos proyectos de

investigacin tanto nacionales como europeos, en colaboracin con otros organismos

espaoles y extranjeros. Estas tareas son compaginadas a su vez con servicios a

empresas, como medio para realizar transferencia de tecnologa, y haciendo llegar los

resultados de investigacin a los propios destinatarios, tanto el agricultor como el

empresario del sector agroalimentario.

En los ltimos aos se ha centrado especialmente en los mtodos no

destructivos (ptica, RMN, acstica, etc.), contribuyendo a la introduccin de

equipos de medida especficos en los centros de produccin y comercializacin de

fruta.

El LPF-TAG ha realizado avances sustanciales en tcnicas pticas, que se

encuentran en el diseo de presentaciones, de modelos de estimacin de slidos

solubles (SS) en meln, cebollas, melocotn, de diseo de equipos con presentacin

automatizada (clasificacin en tiempo real), deteccin de errores en la adquisicin

por parte del sensor; obtencin de las primeras imgenes MRI de defectos internos en

movimiento. Tanto los resultados de estos estudios de investigacin, como la

colaboracin con las empresas, hicieron factible la solicitud y concesin del proyecto

que ha conducido a esta tesis doctoral.

2.3.1. Proyecto de investigacin

La tesis doctoral se encuadra dentro de un proyecto de Investigacin de la

C.A.M. conocido como OPTICAM (CAM 07G/0014/2003 1) Desarrollo de

mtodos de ensayo de equipos pticos para la inspeccin y el control en lnea de la

calidad interna de frutos, cuyas tareas, dado su corto periodo de duracin, se


2. Antecedentes

22

enlazan con las de un proyecto Nacional de Investigacin de objetivos similares

OPTISCAN (AGL2004-03659/ALI) Desarrollo de tcnicas pticas y de resonancia

magntica viables para la inspeccin de frutos en lnea, este ltimo mezcla a su vez

tareas pticas con resonancia magntica. Siendo el profesor responsable de ambos

proyectos el catedrtico Jaime Ortiz-Caavate, miembro del grupo de investigacin.

La incorporacin a este proyecto tuvo lugar el da 1 de octubre de 2003

coincidiendo con el inicio del primer proyecto OPTICAM y con la concesin de la

beca de la Comunidad de Madrid. Los experimentos se llevan a cabo en las

instalaciones del Laboratorio de Propiedades Fsicas (Departamento de Ingeniera

Rural, E.T.S.I. Agrnomos, U.P.M.) as como en distintas instalaciones de las

empresas colaboradoras.

El planteamiento del trabajo, es la mejora de tcnicas pticas basadas en la

radiacin ptica del espectro electromagntico: visible (VIS) e infrarrojo cercano

(NIR) alcanzable a travs de los objetivos especficos planteados en esta propuesta

que permitir establecer y optimizar las condiciones de diseo de equipos para la

inspeccin de la calidad de frutos.

La finalidad ltima de la investigacin llevada a cabo por la becaria en estos

proyectos, ha sido establecer la viabilidad terica de dichos equipos, estudiar su

modo de funcionamiento y desarrollar procedimientos para contrastarlos con ensayos

de referencia.


3. Objetivos

23

Captulo 3

OBJETIVOS

Los sistemas de seleccin de productos hortofrutcolas presentan una serie de

cuestiones y necesidades que en la actualidad afectan a su desarrollo de forma

notable; estos antecedentes expuestos en el captulo anterior sirven de base para

definir el objetivo global de la tesis doctoral: Estudio de la calidad externa e

interna por mtodos pticos. El desarrollo de esta idea desde consideraciones

diferentes permite aportaciones complementarias, contribuyendo a una mejor

resolucin de la problemtica planteada. Las lneas de actuacin planteadas para la

consecucin de estos retos permiten responder a las demandas de las empresas

hortofrutcolas, y las podemos reflejar en los siguientes puntos:

Establecer una metodologa de trabajo que permita obtener funciones de clasificacin para seleccionar frutos en diferentes categoras, de acuerdo con

los defectos externos. La metodologa final tambin debe ser til para evaluar

las prestaciones de los sistemas comerciales.

Estimar la capacidad de los sistemas instalados en lneas comerciales de seleccin de fruta, para medir su calidad interna, considerando diferentes

factores y evaluando la fiabilidad de los equipos.

Evaluar la capacidad de un sistema porttil para medir la calidad interna de frutos, estudiando la optimizacin de su funcionamiento a partir de un

adecuado tratamiento de la informacin registrada por los sistemas pticos.

Establecer la viabilidad terica de dichos equipos, estudiar su modo de funcionamiento y desarrollar procedimientos para contrastarlos con ensayos de

referencia.


3. Objetivos

24


4. Plan de trabajo

25

Captulo 4

PLAN DE TRABAJO

Para alcanzar los objetivos fijados en el desarrollo de este trabajo, incluidos

en los proyectos de investigacin OPTICAM y OPTISCAN, ha sido necesario

superar diversos niveles de formacin en el conocimiento; sobre esta base, algunos

objetivos se establecieron en el diseo experimental, mientras que otros surgieron

durante el desarrollo de los trabajos experimentales y en el anlisis de sus resultados,

as como de nuevas ideas surgidas de actividades complementarias o de la

experiencia del grupo de investigacin en el que se integr la doctoranda. Por tanto,

los retos acometidos en este trabajo fueron los siguientes:

- Aplicacin de tcnicas emergentes en la caracterizacin de productos

hortofrutcolas. Utilizacin de equipos pticos (VIS-NIR), para evaluar la

calidad externa e interna en frutas.

- Desarrollo del trabajo en colaboracin con las propias empresas,

principales conocedoras de la problemtica a resolver.

- Estudio de la fiabilidad de los equipos y la posibilidad de su utilizacin

para clasificar productos hortofrutcolas.

Persiguiendo estos retos, los trabajos que han dado lugar a esta memoria se

desarrollaron durante cuatro aos (septiembre 2003 a septiembre 2007) coincidiendo

con el periodo de desarrollo de ambos proyectos, indicados en el apartado 2.3.1, de

acuerdo con el cronograma expuesto en la Figura 4.1 y que se comentan a

continuacin.


4. Plan de trabajo

26

Actividad (2003) Ao1 (2004) Ao2 (2005)

Ao3 (2006)

Ao4 (2007) (2008)

Tare

as

inic

iale

s Revisin bibliogrfica

Revisin equipos comerciales

Cursos, etc.

Ensayos

Congresos

Anlisis de datos

Evaluacin de resultados

Redaccin de la memoria de tesis

Figura 4.1. Cronograma de ejecucin de las tareas para la realizacin de la tesis.

4.1. TAREAS INICIALES

Los equipos comerciales para los ensayos pertinentes fueron puestos a

disposicin desde los primeros momentos del desarrollo experimental de la actividad

planteada, por lo que hubo que adaptar y preparar rpidamente un protocolo, lo cul

supuso el comienzo de una etapa de intensa actividad, pues era necesario compaginar

el desarrollo de los experimentos con muchas otras tareas, permitiendo entender

tanto la problemtica del sector como las nuevas tecnologas aplicables en el mbito

de la agricultura. A este periodo corresponden las siguientes actividades:

9 Inmersin en la actividad del laboratorio: recopilacin de informacin tcnica sobre los principios de funcionamiento de diversos equipos pticos de

laboratorio, con el fin de conocer sus caractersticas y su funcionamiento, de

cara a entender correctamente los equipos comerciales y sus modos de trabajo.

9 Intensificacin de la formacin cientfica con la realizacin de los cursos de doctorado.

9 Actualizacin de la revisin bibliogrfica sobre tcnicas no-destructivas, propiedades pticas, tecnologa de infrarrojo, etc.

9 Anlisis de los equipos existentes en el mercado, instalados en lneas de manipulacin de frutas y hortalizas, que ayudan a conocer la calidad de estos

productos.

9 Informes de resultados preliminares para las empresas, con resultados estadsticos bsicos para mostrar la relacin entre los resultados estimados por

los equipos y los datos de referencia obtenidos en laboratorio.


4. Plan de trabajo

27

4.2. EJECUCIN DE LOS TRABAJOS EXPERIMENTALES

El proceso de estudio y formacin, junto con la colaboracin interna en el

propio departamento y externa con las empresas referidas, permitieron abordar los

objetivos inicialmente propuestos, a travs de la realizacin de los trabajos

experimentales que se introducen a continuacin, agrupados en dos grandes bloques.

Clasificacin de frutos pequeos por visin o anlisis de imagen basados en la apariencia externa (color o presencia de defectos).

Con anterioridad ya existan numerosos trabajos orientados a la clasificacin

de daos externos por anlisis de imagen, la mayora realizados en frutos

grandes pero que slo eran capaces de clasificar en dos o tres categoras. Este

trabajo ha avanzado ms, tanto por trabajar con pequeos frutos, que dado su

reducido tamao presentan dificultades para su anlisis, como por conseguir

clasificar o diferenciar los frutos en las siete categoras propuestas por los

fabricantes de la mquina y por los tcnicos expertos, manipuladores de las

aceitunas.

Esta clasificacin es imprescindible para las industrias, pues de este modo

en el procesado industrial se puede aprovechar un elevado porcentaje de frutos

que anteriormente eran desechados para consumo de mesa, eliminando con este

desarrollo slo las aceitunas podridas.

Este trabajo se defini a partir de un proyecto privado, fruto de la

colaboracin entre la empresa MULTISCAN TECHNOLOGIES S.L. dedicada

al diseo, desarrollo y fabricacin de maquinaria para la seleccin automtica de

productos agrcolas mediante visin artificial.

El objetivo principal de este trabajo era la certificacin de las prestaciones

del equipo ESCA200 destinado a la clasificacin de la aceituna de mesa en

diferentes categoras en el que se incluan los siguientes objetivos especficos:

- Definicin de criterios de referencia para las diferentes

variedades, defectos y clases de calidad.

- Creacin de tablas de caracterizacin de las muestras.


4. Plan de trabajo

28

Un panel de tcnicos expertos en la seleccin de aceitunas, se encarg de

proporcionar y enviarlas muestras, realizndose los ensayos de caracterizacin

entre noviembre y diciembre de 2003, sobre aceitunas de las variedades:

Manzanilla Sevillana, Hojiblanca y Manzanilla cacerea.

La disponibilidad de una muestra pre-clasificada de Manzanilla sevillana,

hizo que esta variedad fuera la ms idnea para profundizar en el anlisis de las

prestaciones de un equipo para clasificacin de aceitunas, sobre la base de lo que

los expertos consideraban dentro de cada tipo de categora o defecto. Los

primeros resultados de este trabajo fueron presentados a la empresa en enero de

2004, momento en el que concluy el proyecto de colaboracin.

Evaluacin de equipos NIR espectrofotomtricos comerciales. Este trabajo se estableci por la necesidad de desarrollar un protocolo de

evaluacin, a peticin de las propias empresas, que permitiera conocer la

fiabilidad del funcionamiento de los equipos instalados en sus lneas de

manipulacin.

Son numerosos los trabajos centrados en desarrollar modelos robustos,

capaces de predecir la calidad interna (firmeza, azcar, acidez, madurez, etc.) de

los productos agrcolas; pero estos estudios slo haban sido realizados con

equipos espectrofotomtricos de laboratorio. Sin embargo, la peculiaridad del

presente trabajo, ha sido trasladar estos ensayos a las instalaciones de las propias

empresas, donde estaban instalados dichos equipos en lnea. Tras la evaluacin

no destructiva de la fruta con el equipo correspondiente y de acuerdo al

protocolo establecido los frutos fueron trasladados al propio laboratorio en

Madrid donde se realizaron los ensayos destructivos especficos para cada caso.

El estudio se desarroll sobre tres equipos comerciales:

1) Los primeros ensayos, con una mquina de clasificacin en lnea, se

realizaron en agosto de 2003 con melones tipo Galia; se trata de un equipo

desarrollado por la empresa SUMITOMO instalado temporalmente en una

Cooperativa de la Regin de Murcia. Este equipo operaba en el mtodo


4. Plan de trabajo

29

transmitancia ptica dentro del rango del NIR y estaba calibrado para estimar

la calidad interna (slidos solubles y firmeza) de este tipo de melones.

2) En la primavera de 2005, una Cooperativa valenciana, dedicada a la

comercializacin de ctricos, solicit un estudio profundo del funcionamiento

y fiabilidad de un equipo de NIR instalado en una de sus lneas de

manipulacin. Este equipo F5 de SACMI que trabaja en transmisin ptica

estimaba la calidad de los ctricos (slidos solubles y acidez). El estudio se

realiz con ctricos de dos especies: mandarinas Nadorcott y naranjas

Lanelate, y en dos fechas de recoleccin distintas (marzo y mayo).

3) Tambin se estudi un equipo porttil FQA NIR-GUN de FANTEC, que

operaba en el mtodo interactancia. El equipo cedido por el propio fabricante,

fue utilizado sobre la misma muestra de ctricos, para lo que fue trasladado

hasta las instalaciones de la Cooperativa en Valencia, junto con todo el

material necesario para los experimentos.

Estos sistemas estudiados presentan en su respuesta una serie de

dificultades, tanto desde el punto de vista tcnico como de la fisiologa y

estructura de la fruta, por tratarse de fruta con piel gruesa (melones y ctricos),

con numerosos parmetros que deben ser tenidos en cuenta en la evaluacin del

sistema.

Con antelacin a la realizacin de cada ensayo fue necesario preparar el

protocolo especfico, establecido en funcin del tipo de fruto, del equipo comercial

(tcnica utilizada, parmetros a predecir, etc.) y de las exigencias de la propia

empresa. La finalidad de este protocolo es realizar los ensayos de acuerdo con las

expectativas de la empresa que cede sus instalaciones, as como preparar el material

necesario para orientar los experimentos a esas necesidades. El desarrollo del plan de

trabajo, contemplaba en primer lugar una visita de los investigadores a las

instalaciones donde se encontraban instalados los equipos junto con los tcnicos de

dichas empresas, con el fin de conocer los principios de funcionamiento y una vez

conocidos los requisitos que cada empresa esperaba de cada equipo ptico, se

procede a realizar los ensayos correspondientes.


4. Plan de trabajo

30

Los principales detalles de estos cuatro trabajos se muestran

esquemticamente en la Figura 4.2, indicando la seccin asignada en esta memoria,

en donde se exponen y discuten detalladamente. Cada trabajo hace referencia a un

equipo ptico diferente para la medida de la calidad de distintos productos: aceitunas,

melones, naranjas y mandarinas.

TCNICAS PTICAS

Calidad externa Calidad interna: espectroscopia NIR

Equi

po u

tiliz

ado

Anlisis de imagen RGB

Equipo en lnea (Transmitancia)

Equipo en lnea (Transmitancia)

Equipo porttil (Interactancia)

Espe

cie

Aceituna Manzanilla sevillana

Meln Galia

Mandarina Nadorcott

Naranja Lanelate

Mandarina Nadorcott

Naranja Lanelate

Med

idas

Daos externos Slidos solubles

Firmeza

Slidos solubles

Acidez

Slidos solubles

Acidez

Seccin 5.1 5.2 5.3 5.4

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

4.3. ANLISIS DE RESULTADOS

El inters del sector agrcola por la fiabilidad de los equipos comerciales,

nunca antes mostrados de esta manera, impuls a presentar estos primeros resultados

experimentales en dos congresos especializados:

- III Congreso Nacional de Agroingeniera. Len, 21-24 de septiembre de 2005.

- XVIth CIGR World Congress AgEng06: Agricultural Engineering for a Better

World. Bonn, 4-6 de septiembre de 2006.


4. Plan de trabajo

31

A partir de este momento, en parte inducido por las ideas captadas en los

debates mantenidos en ambos congresos, se pudo profundizar en una utilizacin ms

efectiva de los datos: aplicando adems del anlisis de la varianza (ANOVA)

Maria Teresa Requelme Torres A

Documents

Transcript of Maria Teresa Requelme Torres A