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Técnicas instrumentales avanzadas en el estudio y control de las características sensoriales de alimentos Amparo Tárrega Instituto de Agroquímica y Tecnología de Alimentos Características sensoriales Calidad de los alimentos Apariencia Propiedades sensoriales Textura Aroma y Sabor Nutricionales Evaluación sensorial Estímulo Sentidos Cortex Sensación Identidad Intensidad Diferencia Placer/ Agrado/ Aceptación Costumbres, educación, experiencias pasadas, expectativas, contexto Tipo de Pruebas ANALITICAS: discriminatorias y descriptivas AFECTIVAS Técnicas de evaluación sensorial Uso en la industria alimentaria -Control de calidad en industria -I+D+I…. nuevas formulaciones y procesos -Autenticación de alimentos con determinadas marcas de calidad Requieren: Panel de jueces entrenado Coste elevado: tiempo y personal No siempre disponible Panel de jueces expertos No es posible automatizar Uso de técnicas instrumentales - Sustitución del análisis sensorial en ciertas tareas de Control de Calidad o en Investigación y Desarrollo: - Índices instrumentales. - Dificultad dependerá de la complejidad en la relación estimulo/ sensación: -Alimento -Otros estímulos: Interacciones - Explicar la relación entre el estímulo y la sensación percibida -Determinación del estímulo responsable de la sensación -Medida del estímulo -Interacciones entre estímulos ASPECTO FORMA TAMAÑO COLOR BRILLO TEXTURA UNIFORMIDAD Identificación del producto Clasificación del producto Variedad del producto ASPECTO COLOR DE LOS ALIMENTOS ATRIBUTOS SENSORIALES DE COLOR Tono de color Intensidad del color Uniformidad del color INDICE DE CALIDAD Estado de maduración de frutas y hortalizas Procesado y conservación : Curado, cocido, horneado, tostado Deterioro durante el almacenamiento Productos formulados: Combinación de sustancias colorantes. MEDIDA DE COLOR La luz reflejada por el objeto pasa por un filtro rojo, verde y azul. Detrás de cada filtro un foto detector cuantifica la luz que pasa en cada filtro en forma de valores x, y , z. La luz reflejada por el objeto pasa por un monocromador que la descompone en el espectro y una matriz de diodos mide la cantidad de luz para cada longitud de onda. Esto es transformado en los valores x, y ,z. Espacio "maestro" XYZ (CIE 1931) Sistema CIE Lab (1976): Espacio de color "perceptivamente lineal" Modelo cromático usado para poder describir los colores que puede percibir el ojo humano. L: Luminosidad C*: cromaticidad a: rojo- verde h*: tono b: amarillo- azul Índices instrumentales de color L: Luminosidad a: rojo- verde b: amarillo- azul Comparación con un estándar ∆L* más claro ∆a* mas rojo/menos verde ∆b* más amarillo/menos azul Diferencia de color neta ∆E* = Índice de “blancura”: WI =100 - (100 - L*)2+ a *2 +b *2 WI = L* − 3b* (Hunter) Índice de pardeamiento: BI = 100 (0.31 x )/ 0.17 x= (a* + 1.75 L*) (5.645 L*+ a* -3.012 b*) ∆a* 2 + ∆b* 2 +∆L* 2 MEDIDA DE COLOR Colorímetros y espectrofotómetros en el mercado En la línea de fabricación Portátiles CM-2500c Spectrophotometer Chroma Meter CR-400 y CR-410 de KONICA MINOLTA. ColorTrend HT sensor is mounted above the conveyor Hunter lab CM-700d / 600d Spectrophotometer De laboratorio CM-5 Spectrophotometer KONICA MINOLTA ANALISIS Y PROCESADO DE IMAGEN IMAGEN del producto evaluación de características como tamaño, forma, color y textura de los productos 1) Adquisición de la imagen 2) Pre-procesado de la imagen 3) Segmentación de la imagen: para distinguir los componentes 4) Tratamiento de la matriz de datos de pixeles: evaluar las características de los compones o cuantificar parametros estadisticos de la imagen. 5) Clasificación, aceptación o rechazo del producto en función de la caractistica que interese Candidato ideal a sustituto de la INSPECCIÓN VISUAL Ventajas: Método no destructivo Evaluación precisa y objetiva de la apariencia del producto con registro. Limitaciones: Requiere una automatización importante Procesado de información lento: Rapidez del procesamiento y toma de decisión en “linea” ANALISIS Y PROCESADO DE IMAGEN Inspección de los ingredientes en PIZZA Desarrollaron una nueva técnica de segmentación “region based” para agrupar de forma efectiva los pixels corresponidentes al mismo topping. Cantidad de topping (Porcentage) Distribución de los toppings Sun, D.-W. Journal of Food Engineering,44, pp. 245-249, 2000. TEXTURA DE LA IMAGEN Dura Tierna J. Li et al. / Meat Science 57 (2001) 341±346 Evaluación de la terneza de la carne de ternera en base al análisis de la imagen. Aunque el análisis de imagen por sí solo no es suficiente para clasificar la ternera en distintos niveles de terneza pero sí que es muy útil junto con el resto de indicadores a una mejor predicción de la terneza. ANALISIS Y PROCESADO DE IMAGEN Análisis de imagen para estudiar el COLOR Muestras pequeñas o con distintas regiones de color Análisis de imagen como herramienta rápida de determinación del nivel de acrilamida Gökmen, Vural and Sügüt, Idris (2007) "A Non-Contact Computer Vision Based Analysis of Color in Foods," International Journal of Food Engineering: Vol. 3: Iss. 5, Article 5. Estado de Maduración de Frutas Predicción del nivel de acrilamida en patatas chips. El parámetro caracterísitico NA2 extraido de las imágenes digitales de las patatas presentaron una relación lineal con el nivel de acrilamida Vural Gkmen1, Hamide Z. Senyuva2, Berkan D lek3 and Enis etin3 Mol. Nutr. Food Res. 2006, 50, 805 – 810 Computer vision based analysis of potato chips – A tool for rapid detection of acrylamide level Fruta inmadura: Rango amplio de ángulos hue Fruta madura: Rango más estrecho de angulo hue TEXTURA Respuesta de los sensores táctiles a estímulos físicos que resultan del contacto entre el alimento y alguna parte del cuerpo. Sentido del tacto, generalmente en boca o en mano Kinestesia (sentido del movimiento y posición) Vista Sonido Importancia de la textura depende del alimento Crítica: carne, cereales de desayuno, snacks, Importante: vegetales, queso , pan, postres gelificados Menor: bebidas y sopas Estructura del producto: Procesado, Composición, Hidrocoloides Dispersión Emulsiones Sólido alveolar Red estructurada Agregados proteicos TEXTURA Términos TEXTURA Blando, firme, duro Crocante, frágil, quebradizo Tierno, chicloso , duro Meloso, gomoso Plástico, elástico Pegajoso Líquido, espeso, vicoso Propiedades mecánicas Dureza Fragilidad Masticabilidad Gomosidad Elasticidad Adhesividad Viscosidad Propiedades geométricas o de superficie Arenoso, granuloso, Fibroso, celular , cristalino Tamaño de partícula Forma y disposición de las partículas Combinación de propiedades Cremosidad Viscosidad-tamaño de partícula-lubricación Crujiente Fragilidad-sonido Otras propiedades: composición Seco, húmedo, acuoso Aceitoso Contenido en agua Cantidad de grasa TEXTURA- Métodos reológicos REOLOGíA Estudio del flujo y la deformación de los materiales Esfuerzo de cizalla x A A F, v Deformación relativa yy γ= x y Velocidad de cizalla Fluido ideal Sólido ideal Viscosidad σ= η γ Módulo elástico σ= G γ . Alimentos líquidos y semisólidos Alimentos semisólidos y sólidos Comportamiento de flujo Viscoelasticidad Estudio de cómo varía la relación entre el esfuerzo y la velocidad de cizalla Estudio del comportamiento elástico y viscoso del material. TEXTURA- Métodos reológicos Comportamiento de flujo Reogramas o Curvas de flujo Test de Tixotropía σ tiempo 9Modelo Weltmann σ = A – B ln t Parámetros de flujo K- índice de consistencia n- ínidice de flujo σ0- umbral de fluencia η0 viscosidad aparente Área tixotrópica A: esfuerzo de cizalla inicial B: velocidad de destrucción estructural TEXTURA- Métodos reológicos γ Viscoelasticidad 0 Ensayos reológicos oscilatorios: Estructura de la muestra intacta M ue str Espectro mecánico a Deformación (γ) Esfuerzo (σ) Parámetros de viscoelasticidad • Módulo de almacenamiento: • Módulo de pérdida: • Tangente del ángulo de desfase: • Viscosidad compleja: G '' = (σ 0 / γ 0 ) sen δ tan δ = G " / G ' η* = G * /ω + γ TEXTURA- Métodos reológicos Parámetros reológicos usados como índices instrumentales Parámetro Reológico Percepción/ Producto Viscosidad ap. a 100 s-1 Viscosidad percibida en líquidos Viscosidad ap. a 10 s-1 Viscosidad o consitencia en productos semisólidos Viscosidad en postres como natillas y yogures Viscosidad de mayonesas bajas en grasa Índice de consistencia Postres como natillas y yogures Modulo de elasticidad a 1Hz Viscosidad compleja a 50 rad. s-1 Natillas Mayonesa Geles débiles Crema de relleno de pasteles Natillas TEXTURA- Métodos reológicos Estudio de las propiedades de hidrocoloides: Modificadores y creadores de textura en productos formulados Agar Alginate Arabinoxylan Carrageenan Carboxymethylcellulose Cellulose Curdlan Gelatin ¾ ¾ ¾ ¾ Gellan β-Glucan Guar gum Gum arabic Locust bean gum Pectin Starch Xanthan gum Capacidad/mecanismo espesante Capacidad/ mecanismo gelificante Respuesta a la temperatura Interacciones entre distintos hidrocoloides Sinergia Antagonismo ¾ Sustitución de grasas Interacciones entre hidrocoloides TEXTURA- Aparatos de medida de fuerza Aparatos de medida de Fuerza: Texturómetros Penetrómetro manual Prensa Instron Analizador de textura: TA:XT2, QTS, Lloyds Registro de la fuerza/ tiempo o fuerza/deformación cuando se realiza movimiento sobre el alimento de compresión, extrusión , corte, penetración, etc. Penetración Condiciones ensayo: Tipo de prueba, velocidad, distancia Compresión Tamaño, forma y temperatura de la muestra TEXTURA- Aparatos de medida de fuerza PERFIL DE TEXTURA INSTRUMENTAL (TPA) TEST: Doble compresión de una muestra de tamaño próximo a un mordisco Dureza Fragilidad Cohesividad Elasticidad Masticabilidad Gomosidad Resilencia Szczesniak, 1963 Bourne, 1978 TEXTURA- Aparatos de medida de fuerza Adecuación de las condiciones (celdas, movimiento y parámetros) al alimento y a la propiedad que se quiere medir. Imitativas del movimiento Resistencia a la rotura de la piel y firmeza de la carne Cuchillo Resistencia al corte Flexibilidad de frutas Medida de la firmeza del pan de acuerdo AACC standard method 74-09. Elasticidad de pasta Crujibilidad en snacks Extrusión Para evaluar, pegajosidad en carmelos y miel 5-blade Kramer Célula de cizalla Untabilidad de mantequilla/grasa Sistema mulit punción Para penetracion en sutancias particuladas o no homogeneas TEXTURA: Medida Acústica Crujiente/ fresco/ recién hecho: Propiedad de productos secos o de productos con estructura celular en los que la fractura del material implica propagación del sonido Almendra cruda Compresión Fuerza ( __ ) Nivel de presión del sonido( ----) Almendra tostada 6-min. Parámetros acusticos obtrenidos del registro Numero de picos de sonido, número de eventos . Nivel máximo del pico Media de número picos de sonido, media del nivel de presión de sonido Análisis fractal: dimensión fractal Aplicaciones Control de calidad de productos crujientes Estudio de los mecanismos perdida de crujibilidad en alimentos Varela et al., 2008 GUSTO Ácido Sensación producida por sustancias ácidas. No siempre proporcional al pH ej. Acético > Clorhídrico Receptor: Canales iónicos. Bloqueo de canales potasio por los protones. Salado Sensación producida por iones solubles de metales alcalinos: NaCl, Li CL, KCl, NH4Cl y CaCl2 Canales de ión Na, sensible a la amilorida: permeable a Na y Li. Canales de Na no sensible a la amilorida: otros iones Dulce Sensación producida por azúcares, polioles, dipeptido (aspartamo)…. Receptores de membrana acoplado a proteína G: TAS 1R Amargo Producido por compuestos de distinta familia química: Pequeñas moléculas como cloruro potásico o isotiocianato de sodio, o moléculas grandes como alcaloides, polifenoles o flavonoides. Receptores TAS 2 R. Receptores de membrana acoplados a una proteína G específica (gustducina). Umami El umami representa el sabor procedente de la combinación de aminoácidos: ácido glutámico y los ribonucleótidos inosina monofosfato (IMP) y el guanilato monofosfato (GMP) Receptor metabotrópico del glutamato acoplado a proteina G. AROMA Y OLOR Compuestos volátiles que normalmente se encuentran en baja concentración en los alimentos Estimulan los receptores olfativos del epitelio en la cavidad nasal Previo a la ingestión del alimento: Vía ortonasal Ortonasal Retronasal Durante la ingestión: vía retronasal Integración de la información: Aceptación Identificación del olor / aroma: reconocimiento Intensidad Respuesta hedónica Adecuación? Rechazo Importancia - Atributos clave en la CALIDAD de ciertos productos - Aroma natural: Origen y procesado (fermentación, tostado, destilación) - Aroma formulado: Desarrollo de la combinación adecuada. - Almacenamiento: Pérdida de aroma y aparición de olores no deseados TECNICAS INSTRUMENTALES / OLOR Y SABOR OBJETIVO COMPUESTOS VOLÁTILES COMPUESTOS SÁPIDOS COMPUESTOS ACTIVOS DEL OLOR CANTIDAD DE VOLATILES/ SAPIDOS LIBERADOS TECNICAS DE ANÁLISIS Técnicas cromatográficas Espectrometria. Determinación de umbrales Cromatografía de gases- Olfatometría Liberación de aroma en vivo In-nose and in mouth measurements PERCEPCION/ INTEGRACION: Combinación de aromas Olfatómetro y gustómetro dinámico Interacción entre estímulos BIOMIMETICOS: Selección/ Clasificación Narices electrónicas Lenguas electrónicas PERFIL DE COMPONENTES VOLÁTILES MÉTODOS ANALÍTICOS DE EXTRACCIÓN E IDENTIFICACIÓN DE COMPONENTES VOLÁTILES. IDENTIFICACION Y CUANTIFICACION SEPARACION EXTRACCIÓN Recuperación de los “componentes volátiles totales” presentes en el alimento • Destilación, extracción con vapor, disolventes • Concentración Estudio del “espacio de cabeza”: Estático, dinámico o microextracción en fase sólida Ventajas • Más representativa de la fracción volátil del alimento. • Reducción de la manipulación de la muestra. • No introducción de componentes indeseados por uso de disolvente Cromatografía de GASES •Separación de los compuestos de acuerdo a la afinidad por la columna Detectores De ionización de llama (FID), de conductividad térmica (TCD), termoiónico (TID), Captura de electrones (ECD), emisión atómica (AED) Cromatograma Comparación del tiempo de elución y la intensidad de la señal con patrones Espectrometría de masas •La molécula en estado gaseoso se fragmenta •Los fragmentos se separan en función de su relación masa/carga (m/z) •El espectro es la representación de la abundancia relativa de cada fragmento en función de la relación m/z •Los espectros son característicos para cada molécula PERFIL DE COMPONENTES VOLÁTILES TECNICAS ANALÍTICAS DE MEDIDA “ON-LINE”: en tiempo real , no invasiva y con alta sensibilidad para monitorizar los compuestos volátiles. APCI- MS - Atmospheric Pressure Ionization- Mass Spectrometry SIFT-MS Selected Ion-Flow-Tube- Mass Spectrometry PTR-MS Proton Transfer Reaction- Mass Spectrometry UTILIDAD DE LOS PERFILES DE COMPONENTES VOLÁTILES Permite identificar y cuantificar la totalidad de los volátiles presentes en un alimento Útil para estudiar los cambios durante el procesado, almcenamiento o debidos a la variedad Numero de compuestos volátiles es enorme: Necesidad de tratamiento multivariante RELACIÓN CON LAS PROPIEDADES SENSORIALES Resulta complicado atribuir a qué compuesto corresponden las diferencias sensoriales Aparecen a menudo relacionados alguna propiedad sensorial con muchos de los compuestos sin que haya en realidad una relación de causalidad Compuestos ACTIVOS del olor CROMATOGRAFÍA DE GASES- OLFATOMETRIA Los compuestos separados por la columna pasan por el detector y por un puerto olfatométrico donde una persona indica si huele o no y a su vez indica -A qué huele? -Cuánto huele? Componentes CLAVE en el aroma de un producto CROMATOGRAFÍA DE GASES- OLFATOMETRIA Identificación de aquellos volátiles con capacidad odorante. Jerarquización de la contribución de cada componente en el aroma global Compuestos impacto o clave: Compuesto Neral/geranial 2-trans-6-cis-nonadienal 1-octen-3-ona 2-trans-4-cis-decadionato de etilo 2-isobutil-3-metoxipirazina 2-propenil-2-propenetiosulfinato Furaneol Geosmina 4-fenil-2-butanona 2-heptanona Z-3-hexenal 4-mercapto-4-metil-2-pentanona Benzaldehído Compuestos contribuyen a notas diferenciadoras Técnicas de reconstitución del aroma Soluciones con determinada combinación de odorantes Descriptor Limón Pepino Champiñón Pera Pimiento verde Ajo Caramelo Terroso Caramelo Queso azul Papel Boj Almendras amargas Alimento Limón Pepino Setas Pera Pimiento verde Ajo Fresas, piña Remolacha Frambuesa Leche Tomate Vino Sauvignon Almendras (Aceña y col., 2009) Aplicaciones Cromatográfía Gases- Olfatometría Estudios sobre la caracterización del aroma de prácticamente todos los alimentos. Vinos tintos jóvenes el aroma base se debe a la presencia de unos 20 compuestos, los cuales le proporcionan un aroma básico frutal, graso/láctico y alcohólico (ácidos grasos, alcoholes y, sobre todo, ésteres). Otros compuestos cuyos olores no predominan, pero enriquecen el aroma con notas florales, lactónicas o fenólicas V. Ferreira, R. López, J. Cacho. J. Sci. Food Agric., 80 (2000) 1659-1667 Caracterizar la tipicidad que proporciona una materia prima, variedad, especie o zona de producción Relación entre las propiedades sensoriales de algunos vinos con el perfil aromático que proporciona una determinada variedad de uva Relación entre la calidad aromática de la carne y las diferentes dietas con las que los corderos han sido alimentados Almacenamiento y conservación Determinación de los volátiles aromáticos relacionados con la frescura de las sardinas, de forma que mediante el control de la concentración de dichos componentes permita tener una idea de la calidad del producto que llega al consumidor Triqui, R., Bouchriti, N. Freshness assessments of Moroccan sardine (Sardina pilchardus): comparison of overall sensory changes to instrumentally determined volatiles. J. Agric. Food Chem. 2003; 51: 7540‐7546. Monitorización de la liberación de aroma desde el alimento TECNICAS ANALÍTICAS DE MEDIDA “ON-LINE”: APCI- MS Atmospheric Pressure Chemical Ionization- Mass Spectrometry PTR-MS Proton Transfer Reaction- Mass Spectrometry SIFT-MS Selected Ion-Flow-Tube- Mass Spectrometry “In nose” APCI- MS ionización Intensidad Imax AUC tmax Tiempo (min) trampa detección Iones moleculares protonados (MH+): Hexanoate de etilo 3-octanona 2-nonanona 2-heptanona Monitorización de la liberación de aroma desde el alimento Conocer concentración de compuesto que llega al epitelio olfativo Efecto de la textura en la percepción del aroma J. Agric. Food Chem., 2002, 50 (18), pp 5149–5155 Observación: Geles blandos se percibe mayor intensidad de aroma Explicación: Mayor cantidad de aroma liberado ? O Interacción percepción? Sensorial Instrumental BLANDO NO DIFERENCIA DURO Monitorización de la liberación de aroma desde el alimento Dinámica de liberación de compuestos. Efecto de la composición Efecto de la grasa Retención de los compuestos en la fase lipídica: La liberación es menor al aumentar la cantidad de grasa El efecto depende de las características del compuesto: Mayor efecto de retención en compuestos lipófilos Rico en grasa Bajo en grasa tiempo Hidrófilo Lipófilo tiempo Aroma (%) Rico en grasa Aroma (%) Aroma (%) Bajo en grasa Hidrófilo Lipófilo tiempo Arancibia et al. 2011 Producto bajo en grasa: Mayor intensidad que aparece antes y desaparece rápidamente Producto rico en grasa: el aroma es mas persitente Aroma percibido: Cambio cualitativo PREDICCIÓN DEL PERFIL SENSORIAL DE Café EXPRESO EN BASE A LA LIBERACIÖN DE AROMAS DURANTE CALENTAMIENTO Cuantificación de 16 iones característicos en el espacio de cabeza en condiciones similares a las de la del consumo. La medida del espacio de cabeza requirió solo 2 min por expreso. El modelo obtenido es capaz de predecir el perfil sensorial Olfatometro y gustómetro dinámico Aparatos experimentales para liberar una cantidad de estímulo controlado (compuesto aromático o sápido) Estudiar cómo se perciben los estímulos Combinaciones de aromas Combinaciones de sápidos Liberación de aroma Interacción con otros estímulos: Textura- Sabor Gusto-Aroma TECNICAS INSTRUMENTALES / OLOR Y SABOR OBJETIVO COMPUESTOS VOLÁTILES COMPUESTOS SÁPIDOS COMPUESTOS ACTIVOS DEL OLOR CANTIDAD DE VOLATILES/ SAPIDOS LIBERADOS PERCEPCION/ INTEGRACION: Combinación de aromas Interacción entre estímulos BIOMIMETICOS: Selección/ Clasificación TECNICAS DE ANÁLISIS Técnicas cromatográficas Espectrometria. Determinación de umbrales Cromatografía de gases- Olfatometría In-nose and in mouth measurements Olfatómetro dinámico “Gustometer” Narices electrónicas Lenguas electrónicas Narices electrónicas en el control de alimentos ¾ Avances en el campo de la electrónica y los automatismos, NARIZ ELECTRÓNICA= NARIZ HUMANA Capturar la huella aromática de un producto Reconocer y distinguir los olores ¾ Hasta el momento las narices electrónicas han demostrado su utilidad para la detección de volátiles no necesariamente odorantes como explosivos, contaminantes en atmósferas, o compuestos exhalados con la respiración en aplicaciones médicas…. ¾ A pesar de los grandes avances en los sistemas sensores, las correlaciones entre sistemas electrónicos y el sistema humano sólo tienen sentido en condiciones muy bien definidas. ¾ Narices electrónicas en alimentos: Sistemas de sensores diseñados específicamente para una aplicación y producto que generalmente suelen ser tareas de clasificación del producto de acuerdo a la calidad, de origen, estado de maduración etc. Sí que imitan los principios del mecanismo de percepción de olores en el hecho de que no se basan en la descripción y cuantificación de cada uno de los volátiles si no en el efecto que causa en el sensor el conjunto de aromas y concentraciones. Narices electrónicas en el control de alimentos Sistema detector: Sensor : superficie o elemento con el que reacciona el compuesto químico Transductor transforma el cambio en el sensor en señal eléctrica Sistema de análisis y decisión: reconocimiento de patrón Comparación del patrón de información de las señales con otros previamente clasificados Tecnicas de Análisis multivariante, redes neuronales. Narices electrónicas en el control de alimentos SISTEMA DE DETECCIÓN más comun en narices electrónicas son los sensores de gases, los más utilizados: •Electroquímicos: Sensores de semiconductores de oxidos metalicos (MOS), Sensores de polímeros conductores (CP), Transistores MOSFET •Piezoeléctricos: Sensores de superfice de onda acústica (SAW), Microbalanzas de cuarzo (QMB) Ejemplo Representación radial la resistencia o cambio en conductividad en los 38 segmentos “Karlsruhe Micro Nose, KAMINA” Capa de oxido metalico de silicio separad en 38 segmentos por una estructura de electrodos paralelos. Gradiente de temperatura ( a) o gradiente de membrana (b). Goschnick, J. 2001, Microelectron Eng, 578, 693 Narices electrónicas en el control de alimentos SISTEMA SENSORES ALTERNATIVOS: Para mejorar la selectividad, sensitividad, estabilidad frente a temperatura y a la humedad •Opticos •Biosensores •Espectrometría de masas •Separación cromatográfica •Espectroscopía •Combinación Ejemplo Sensor híbrido de gran selectividad que contiene una mini bomba, mini valvula, una micocolumna de GC empaquetada y un sensor electroquímico MOS como detector. (Zampolli et al. 2005, Sensors and Actuators B, 105, 400) mostraron que es posible conseguir en 15 min la separación completa de benceno, tolueno y xilenothe Ventajas: Tienen mayor selectividad, sensibilidad Inconveniente: Precio y la complejidad del sistema Narices electrónicas en el control de alimentos SISTEMA DE TOMA DE DECISIÓN: Reconocimiento de Patrón El sistema de Reconocimiento de Patrones deberá etiquetar de forma automática el perfil o patrón de señales que nos da elsistema sensor en base a comparación con patrones ya conocidos. Debe establecerse claramente el objetivo final del sistema, es decir, cual es el conjunto de etiquetas o clases. Construcción del clasificador (Redes neuronales) 1. La elección del modelo de relación entre: INPUT: Señales de los sensores OUTPUT: Clasificación en la denominación o bodega del vino Narices electrónicas en el control de alimentos 2. Aprendizaje (entrenamiento del clasificador): Vinos para determinar el modelo final de relación 3. Verificación de los resultados. Clasificaciones de las muestras: Correcta Incorrecta MEDIDA Al realizar una medida nueva, la red neuronal nos da la clasificación del producto Recalibración Los sensores de gases pueden sufrir envejecimiento o y como resultado de la deriva agunos patrones previamente aprendidos se vuelvan obsoletos con el tiempo y el sistema pierde la capacidad de identificar olores conocidos. Vinos jovenes tintos Puerta de Alcalá 2003 (Vinos Jeromín) R1 Cillar de Silos (B. de la Villa). Rib. Duero. R2 Castillo de Olite (B. Artesanas). Navarra R3 Cabernet Sauvignon Encín 2003 R4 Mencía 2002. Ruchel, DO Valdeorras R5 Monasterio de las Viñas, DO Cariñena R6 Castillo de Aguarón, DO Cariñena R7 Syrah 2002. Don Luciano, DO La Mancha R8 Merlot 2002, Sliven (Bulgaria) R9 Vinos tintos de crianza Pablo Morate Barrica Americana M1 Pablo Morate Barrica Francesa M2 Carlos Gosalbez Barrica Americana 2002 M3 Carlos Gosalbez Barrica Francesa 2002 M4 Andrés Morate Barrica Americana M5 Andrés Morate Barrica Francesa M6 Luis Saavedra Barrica Americana 2002 M7 Luis Saavedra Barrica Francesa 2002 M8 Carlos Gosalbez Barrica Americana 2003 M9 Carlos Gosalbez Barrica Francesa 2003 M10 RECONOCIMIENTO DE PATRONES BASADO EN REDES NEURONALES Y ANÁLISIS DE COMPONENTES INDEPENDIENTES PARA NARICES ELECTRÓNICASJ. Lozano*1, A. García1, C.J. García1, M. Aleixandre2, J.P. Santos2, M.C. Horrillo2 Narices electrónicas en el control de alimentos NARICES ELECTRONICAS o SENSORES COMERCIALES De Frank Rock; Nicolae Barsan; Udo Weimar; Chem. Rev. 2008, 108, 705-725. Narices electrónicas en el control de alimentos APLICACIONES: Monitorización de procesos Producción de aroma en la fermentación del mosto, Detección del deterioro en el curado del jamón, Producción de aromas durante la fermentación/ maduración del queso. Vida útil: Estado de madurez en frutas, grado de oxidación en aceites. Evaluación de la frescura: Pescado Autenticación de productos: Bebidas alcohólicas: clasificación de vinos de acuerdo al origen y variedad de uva, Adulteración de aceite de oliva virgen. Origen botánico de la miel Narices electrónicas en el control de alimentos Frescura / Deterioro del pescado FreshSense - Maritech, Iceland (prototype) - Sensores electroquímicos: CO, NH3, H2S, SO2 - Bomba: muestreo durante 5 min Respuesta de los sensores hacia los filetes de bacalao durante el almacenamiento GC-MS / GC-O Identificar los compuestos que se producen durante el almacenamiento del pescado y son indicativos del deterioro Los sensores de CO fueron los mas sensitivos al deterioro debido a su sensibilidad. Alcoholes, aldehidos y esteres que aparecian gradualmente. La trimetilamina aumento el dia 14 aunque el sensor de grupo NH3 no lo detectó Sistema de detección del inicio del deterioro Olafsdottir, G, et al. Agric. Food Chem. 2005, 53, 10140. REJEC T CONCLUSIONES La evaluación sensorial es la única medida real de las propiedades sensoriales y la calidad sensorial de los alimentos. El coste en recursos, de tiempo y de personal del análisis sensorial hace necesario disponer de buenos indicadores de las características sensoriales para facilitar tareas de I+D y control de calidad. Enfoque clásico: Técnicas instrumentales avanzadas para cuantificar los estímulos y mecanismos implicados en la percepción de las distintas características sensoriales. Técnicas de laboratorio son en general complejas y lentas. Útiles en el Desarrollo de Productos y apoyo en el desarrollo de sistemas rápidos de evaluación. Enfoque más actual: Técnicas instrumentales que constituyan métodos rápidos y automatizados de evaluación de la calidad sensorial de alimentos bien como indicadores en el control de calidad o de procesos o como sistema de clasificación automatizada. Se apoyan en la nuevas tecnologías Basados en el comportamiento de patrones. No puede ser como una caja negra: El conocimiento del fenómeno de percepción es necesario para el éxito y la validez de este tipo de técnicas rápidas. MUCHAS GRACIAS
