José Belenguer, responsable de tecnologías de automatización de procesos y sensores espectrales de AINIA.
Infrarrojos, visión artificial y biosensores para reducir las alertas alimentarias
El objetivo de los investigadores de AINIA es el desarrollo de herramientas para que las empresas alimentarias mejoren sus controles de calidad.
7 septiembre, 2022 02:15Durante el mes de agosto han sido varias las alertas emitidas por la Agencia Española de Seguridad Alimentaria y Nutrición (Aesan), la institución que se encarga de notificar cualquier riesgo relacionado con los alimentos y que puede afectar a la salud de las personas.
El tiempo que transcurre desde que se identifican estas incidencias hasta que se informa de ellas en ocasiones es vital y, aunque hoy los mecanismos establecidos funcionan de forma eficiente, siempre hay margen de mejora.
En ello trabajan desde hace unas semanas en el centro tecnológico AINIA, en Paterna (Valencia). Bajo el proyecto Safefood están investigando con diversas técnicas que permitan a las empresas alimentarias mejorar la seguridad de sus productos antes de su salida el mercado.
Para ello, ya han iniciado dos líneas de trabajo. Por un lado, con tecnologías fotónicas para la identificación de marcadores de calidad microbiológica en las líneas de producción y, por otro, con el empleo de biosensores para el control de microorganismos específicos en los laboratorios.
El objetivo es el desarrollo de herramientas específicas que las compañías del sector puedan incorporan a sus sistemas de control de calidad.
Calidad de los alimentos al instante
La primera innovación consiste en combinar la espectroscopia y la visión artificial para medir características externas de naturaleza física como internas de naturaleza química de manera simultánea. El propósito de esta parte del proyecto es desarrollar un sistema visión hiperespectral para estimar, al instante, la condición microbiológica general de un alimento.
“Estos indicadores pueden aportar una visión de la presencia de microorganismos en ingredientes, productos y entorno más amplia que los análisis realizados a la busca de organismos específicos”, señala José Belenguer, responsable de tecnologías de automatización de procesos y sensores espectrales de AINIA.
Para ello, se han seleccionado diversos materiales sobre los que se han inoculado microorganismos aislados de alimentos en distintos niveles. Estas muestras han sido medidas con la tecnología de visión hiperespectral y correlacionadas con los resultados de los análisis de referencia en el laboratorio.
Las conclusiones servirán de base para el desarrollo de un prototipo para la estimación en las líneas de producción de la calidad microbiológica de alimentos cárnicos.
Detección de microorganismos en el laboratorio
La otra línea de trabajo de este proyecto de AINIA es la investigación de tecnologías de biosensores para localizar rápidamente, y sin necesidad de marcadores, microorganismos específicos en muestras de productos vegetales.
Estos biosensores son dispositivos que utilizan reacciones bioquímicas en las que intervienen, por un parte, receptores biológicos, como enzimas o anticuerpos, y, por otra, transductores de señales (ópticas, eléctricas o acústicas, entre otras), para identificar compuestos químicos.
“Aunque sus principales nichos de mercado son los sectores farmacéutico y médico, existen diversas aplicaciones para el control de la calidad y la inocuidad en el sector agroalimentario, tales como el control de procesos fermentativos, la medida de compuestos de interés (azúcares) o la detección de contaminantes (plaguicidas)”, añade Belenguer.
Los resultados de las dos áreas de investigación del proyecto Safefood serán validados en colaboración con las empresas agroalimentarias Elaborados Cárnicos Medina, Distribuciones Juan Luna, Monvital, Gufresco, Verdifresh y Awsensors, todas de la Comunidad Valenciana.
