Esta técnica permite medir, de modo rápido y no invasivo, parámetros relacionados con atributos de la calidad y la composición de la carne, determinar el contenido de agua y la cantidad de grasa, y clasificar las piezas de carne según su calidad, ayudando a detectar cuerpos extraños, en especial contaminantes de baja o media densidad.    La industria cárnica es la industria alimentaria con mayor volumen de ventas alrededor del orbe. Este tipo de industria de alimentos trabaja con materias primas, ya sea la carne y alguno de sus componentes, o la materia procedente de alguna de las etapas en la que es sometida para su futura comercialización.     Actualmente el mercado de la carne cuenta con consumidores más informados que demandan alimentos preparados lo más saludables e higiénicos posible, obligando a esta industria a aplicar nuevas y mejores tecnologías para el aseguramiento de su calidad (Desmond et al., 2000). Técnicas convencionales, como la detección de metales, rayos X o la visión artificial, presentan algunas limitaciones como dificultades al detectar contaminantes de baja densidad (plásticos), restos orgánicos de despojos (huesos pequeños o cartílagos), cartón o insectos. 

¿Qué es?

La visión hiperespectral es una técnica que combina las ventajas de la visión con las de la espectroscopia del infrarrojo cercano (NIRS), y permite, de modo rápido y no invasivo, la medición de parámetros relacionados con atributos de la calidad y la composición de la carne; además de determinar el contenido de agua y la cantidad de grasa, y clasificar las piezas de carne según su calidad ayudando a detectar cuerpos extraños, en especial contaminantes de baja o media densidad.   Y es que durante el procesado de los animales es posible que se incorporen materias extrañas como restos orgánicos de despojos, ya sean huesos y/o cartílagos, o durante el despiece manual, se incorporan restos de despojos al producto semielaborado, o materias ajenas al producto como restos de materiales plásticos de cajas y transportadores, virutas metálicas, cartón o insectos que se hayan podido introducir accidentalmente durante el proceso. 

Principio de funcionamiento

A nivel molecular, las muestras de alimento emiten y absorben energía al subir o bajar sus niveles de energía molecular. La longitud de onda en la cual las moléculas absorben, reflejan y transmiten radiación electromagnética depende completamente de su estructura (Sun, 2010). Las longitudes de onda incluyen radiación ultravioleta, luz visible y luz infrarroja; cada región está relacionada con un tipo de transición atómica o molecular correspondiente a distintas frecuencias, y, como toda materia orgánica, sus tejidos están unidos mediante enlaces moleculares y fuerzas. El agua, los carbohidratos y las grasas son ricas en estos.   Cuando una muestra de alimento es expuesta a la luz, las ondas electromagnéticas son transmitidas a través de él, y la energía de las ondas electromagnéticas incidentes cambian por las vibraciones de los enlaces entre O-H, N-H y C-H.   A nivel macro, la onda se ve como luz reflejada y transmitida, y puesto que la luz penetra en el tejido de las muestras, la fuerza y la longitud de ondas de la emisión y la adsorción dependen de los estados físicos y químicos de la materia.   La luz emergente en imágenes, indican los componentes químicos y físicos de las muestras de alimento (Diaz et al., 2011).   En muestras complejas como los productos cárnicos, es importante obtener información composicional de toda la muestra, no sólo de un punto, para así generar un mapa de composición o imagen química.   La visión hiper espectral permite combinar la información espectroscópica con la información espacial. Su funcionamiento se basa en el empleo de una óptica que sea capaz de descomponer la luz en sus diferentes longitudes de onda y proyectarla sobre un sensor de imagen. El procedimiento más habitual consiste en captar una única línea de la muestra en cada imagen dando como resultado una imagen en la que el eje de abscisas es el eje espacial, que corresponde a cada punto de la línea escaneada, y el eje de ordenadas es el eje espectral, que corresponde a la absorción de la luz en cada longitud de onda (Diaz et al., 2011).

Usos y aplicaciones

Una de las aplicaciones de la visión hiper espectral es detectar contaminantes de diferentes composiciones, ya que combina la espectroscopia con el análisis de imágenes. Por ejemplo, la espectroscopia de infrarrojo permite la identificación de compuestos a partir del análisis de su huella espectral, y cuando se trata de materia extraña, mediante un análisis de imagen logra diferenciar la huella espectral del producto cárnico, dando sus coordenadas para expulsarla y evitar que llegue al consumidor.   Además de que permite obtener mapas de composición de la pieza analizada para poder detectar defectos como piezas con exceso de grasa, piezas mal perfiladas o filetes alguna miopatía, así como calcular el grado de suavidad de la carne. 

Ventajas y desventajas

La principal ventaja que ofrece esta técnica es que es libre de químicos y elimina la preparación de muestras, por lo tanto reduce el tiempo de análisis. Su amplia aplicación se debe a que reduce costos de mano de producción al generar datos sobre el producto de manera visual en tiempo real para su posterior documentación, trazabilidad y etiquetado.   Trabajar con la huella espectral completa, confiere una gran versatilidad a esta tecnología, pero obliga a disponer de un hardware y software de apoyo de elevadas prestaciones para poder procesar toda la información espectral en tiempo real.   Dada las mejoras en esta técnica de control de calidad, es muy probable esperar que pueda llegar a ser en un futuro, un proceso de rutina para monitorear y asegurar la higiene y la calidad en la carne.    Una de las desventajas principales que presenta esta técnica es el precio de los dispositivos, pues el costo de los sensores es alto. Además, al tratarse de una tecnología que aborda problemas de inspección y calidad, requiere de personal calificado, además de depender de modelos de calibración robustos que deberán estar sometidos a la mejora constante con nuevas muestras y con análisis de referencias de manera continua para evitar posibles errores. 

Tendencias

En los últimos años se han dado incidentes como la encefalopatía espongiforme bovina (conocida como enfermedad de la “vaca loca”), la contaminación de dioxinas en piensos, o la carne adulterada con trazas de otros animales. Esto ha despertado una mayor conciencia de parte del consumidor sobre lo que consume en términos de calidad e higiene. Combinar la información de la huella espectral con la información espacial, y poder obtener mapas químicos, es una herramienta que resulta atractiva dada estas circunstancias. Esta técnica, además de moderna y exacta, es sumamente útil para detectar objetos extraños y defectos en la carne, además de  medir su contenido de proteína y de grasa. 

Referencias

Desmond, E.M., Kenny, T.A.,Ward, P., Sun, D.-W. (NOV 2000). Effect of rapid and conventional cooling methods on the quality of cooked ham joints. Meat Science 56(3): 271–277. Díaz R., Cervera L., Fenollosa S., Ávila C., Belenguer J. (2011). Hyperspectral system for the detection of foreign bodies in meat products. 25th Eurosensors Conference. Atenas, Grecia Sun, D.-W. Hyperspectral Imaging for Food Quality Analysis and Control; Academic Press/Elsevier; San Diego, CA, EUA. 2010. 

Sobre la autora

Claudia Ordaz es egresada en ingeniería de industrias alimentarias por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores (ITESM) en México. Ordaz estudió una maestría en tecnología educativa en la Universidad de British Columbia en Canadá y en el ITESM. Ella fue además editorialista en varios periódicos y revistas, entre ellos, el reconocido diario mexicano El Norte. ordaz.claudia@gmail.com