Duroc and Iberian Pork Neural Network Classification by Visible and Near Infrared Reflectance Spectroscopy

a b s t r a c t Visible and near infrared reflectance spectroscopy (VIS/NIRS) was used to differentiate between Duroc and Iberian pork in the M. masseter. Samples of Duroc (n = 15) and Iberian (n = 15) pig muscles were scanned in the VIS/NIR region (350-2500 nm) using a portable spectral radiometer. Both mutual information and VIS/NIRS spectra characterization were developed to generate a ranking of variables and the data were then processed by artificial neural networks, establishing 1, 3, or 10 wavelengths as input variable for classifying between the pig breeds. The models correctly classified >70% of all problem assumptions, with a correct classification of >95% for the three-variable assumption using either mutual information ranking or VIS/NIRS spectra characterization. These results demonstrate the potential value of the VIS/ NIRS technique as an objective and rapid method for the authentication and identification of Duroc and Iberian pork

Del análisis at-line al control in situ en la industria del cerdo Ibérico utilizando sensores de Espectroscopía en el Infrarrojo Cercano

In recent decades, numerous scientific papers have shown rigorous and continuous scientific work in the areas of nutrition, genetics, technological processing and, more recently, in the quality control, traceability and authenticity of the meat cuts from the Iberian pig, which have allowed to offer to consumers meat cuts of excellent nutritional, organoleptic and health properties. However, to obtain all these achievements, thousands of laboratories in the world have needed -and still need- to carry out physicochemical and sensory analysis to be able to confirm the quality parameters of these meat products. This type of analysis has two main limitations: first, traditional sensory and physicochemical analyses are expensive, destructive, and require well-equipped and highly specialized laboratories; second, these analytical procedures generate toxic waste and require a long time (usually days) to provide results. For this reason, producers, specialist in genetics, nutrition and reproduction, industrialists, quality inspectors, and, finally, the consumer himself, demand techniques and technologies that generate reliable, rigorous, contrasted and real-time information, easy to use, avoiding sample destruction. Near infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) has been defined by different authors as a non-invasive, non-polluting, fast, precise, low-cost, versatile technology that allows at-line, on-line, in-line and on-site analysis. These attributes of NIR technology allow its implementation in different points of the meat sector, i.e., in the field, in the slaughterhouse, in cutting and processing rooms and at final points of sale and consumption, enabling to obtain information about the parameters related with the quality, safety and shelf life of the meat products. Like other photonics-based technologies, NIRS instrumentation has shown a strong evolution from the sixties to the present. Today there is a wide range of instruments that differ from each other in their optical characteristics, size, weight, spectral range, cost, adaptation to different points of implementation in the industry, operability and precision, allowing an adaptability of NIR technology to the real and current needs of the different agrifood industries. However, most scientific works have been done with at-line sensors. For this reason, there are still numerous scientific and technological challenges to be addressed, particularly in the case of heterogeneous products with high moisture content, such as intact meat pieces, the object of study of this Doctoral Thesis. Among them, it can be highlighted: the optimization of the measurement for the analysis of intact product, taking into account the point of implementation along the production chain or the evaluation of linear and nonlinear algorithms and the quantification of the loss of accuracy of NIR predictive models obtained with the recently developed portable NIR instruments. This Doctoral Thesis tries to contribute to the development of knowledge about the potential of NIRS sensors for the on-line and on-site analysis of the quality of Iberian pig meat products, in particular, in the Longissimus dorsi muscle. To do this, the predictive capacity of two NIR spectrophotometers, one based on Fourier Transform (FT-NIR), which allows on-line measurements, and other based on variable filter technology (LVF), designed for on-site analysis, have been evaluated. Quantitative and qualitative chemometric models, with samples of more than 300 Iberian loin samples, were developed evaluating linear and non-linear algorithms, as well as different ways of spectra collecting (mode of analysis). The samples were supplied by Sánchez Romero Carvajal, Jabugo S.A. and by other companies participating in the INIA project entitled “Study of quality and economic evaluation of Iberian pig products under different conditions of production and technological processing”. The results obtained in the different research works that are part of this Doctoral Thesis have revealed the potential of NIRS technology for its on-line and on-site implementation in the Iberian pig sector, as a sensor and decision support tool, useful, both at the research level (genetic selection programs, nutrition, etc.), as well as for use by the industry to control producers and make decisions about the destination of each individual piece of loin obtained in each campaign. The information generated can also be useful for inspection managers at distribution and sales points.En las últimas décadas, numerosas publicaciones científicas han mostrado como un riguroso y continuo trabajo científico en las áreas de nutrición, genética, procesamiento tecnológico y, más recientemente, en el control de calidad, trazabilidad y autenticidad de las piezas cárnicas procedentes del cerdo Ibérico, han permitido ofrecer al consumidor productos de excelentes propiedades nutricionales, organolépticas y saludables. No obstante, para conseguir todos estos logros, miles de laboratorios a nivel mundial han necesitado y aún necesitan llevar a cabo análisis fisicoquímicos y sensoriales para poder confirmar que los parámetros de calidad de los productos cárnicos derivados de tales ensayos están dentro de las expectativas. Este tipo de análisis tiene dos limitaciones principales: en primer lugar, los análisis sensoriales y fisicoquímicos tradicionales son caros, destructivos y requieren de laboratorios bien equipados y altamente especializados; en segundo lugar, dichos análisis generan residuos tóxicos y requieren un elevado tiempo (normalmente días) para generar resultados. Por tal razón, productores, especialistas en genética, nutrición y reproducción, industriales, inspectores de calidad, y como último eslabón, el propio consumidor, demandan técnicas y tecnologías que generen información fiable, rigurosa, contrastada y en tiempo real, fácil de usar y que evite la destrucción de la muestra. La Espectroscopía de Reflectancia en el Infrarrojo Cercano (en inglés, Near Infrared Reflectance Spectroscopy, NIRS) ha sido definida por diferentes autores como una tecnología no invasiva, no contaminante, rápida, de bajo coste, versátil, que permite realizar análisis at-line, on-line, in-line e in situ, con facilidad y precisión de la medida. Estos atributos de la tecnología NIRS permiten su implementación en diferentes puntos del sector cárnico, tanto en campo, como matadero, en las salas de despiece, salas de procesado y puntos finales de venta y consumo, permitiendo la obtención de información de parámetros relativos a la calidad, seguridad y vida útil de productos cárnicos. Como otras tecnologías basadas en la fotónica, la instrumentación NIRS ha experimentado una fuerte evolución desde los años sesenta hasta la actualidad, existiendo hoy en día una amplia gama de instrumentos que difieren entre sí en sus características ópticas, tamaño, peso, rango espectral, coste, adecuación a diferentes puntos de implantación en la industria, operatividad y precisión, permitiendo la adaptabilidad de dicha tecnología a las necesidades reales y actuales de las industrias agroalimentarias. Sin embargo, la mayor parte de trabajos científicos se han realizado con sensores at-line. Por ello, son numerosos los retos científicos y tecnológicos a abordar, particularmente en el caso de productos heterogéneos y con un alto contenido de agua, como es el caso de las piezas cárnicas intactas, objeto de estudio en esta Tesis Doctoral. Entre ellos, podemos destacar: la optimización de la medida para el análisis de producto intacto en función del punto de implementación a lo largo de la cadena de producción, así como la evaluación de algoritmos lineales y no lineales y la cuantificación de la pérdida de precisión y exactitud de los modelos predictivos NIRS obtenidos con diferentes instrumentos portátiles de reciente desarrollo. La presente Tesis Doctoral intenta contribuir al desarrollo del conocimiento sobre el potencial de sensores NIRS para el análisis on-line e in situ de la calidad de productos cárnicos derivados del cerdo Ibérico, en particular, en el músculo Longissimus dorsi. Para ello, se ha evaluado la capacidad predictiva de dos espectrofotómetros NIRS, uno basado en la Transformada de Fourier (en inglés, FT-NIR) que permite realizar mediciones on-line, y otro basado en la tecnología de filtros variables lineales (en inglés, LVF), diseñado para análisis in situ. Se han desarrollado modelos quimiométricos cuantitativos y cualitativos con colectivos muestrales constituidos por más de 300 muestras de lomo ibérico, evaluando algoritmos lineales y no lineales, así como diferentes formas de presentación de la muestra. Dichas muestras fueron suministradas por las empresas participantes en el proyecto INIA titulado “Estudio de calidad y valoración económica de productos del cerdo Ibérico bajo diferentes condiciones de producción y procesado tecnológico”, así como por la empresa Sánchez Romero Carvajal, Jabugo S.A. Los resultados obtenidos en los distintos trabajos de investigación que forman parte de esta Tesis Doctoral han puesto de manifiesto el potencial de la tecnología NIRS para su incorporación in situ y on-line en el sector del cerdo Ibérico como sensor y herramienta de apoyo a la decisión, de utilidad tanto a nivel de investigación (programas de selección y mejora genética, nutrición, etc.), como para su uso por la industria para el control de productores y la toma de decisiones sobre el destino de cada pieza individual de lomo obtenida de las partidas de animales sacrificados en cada campaña. La información generada también puede ser útil para responsables de inspección en puntos de distribución y venta

Can near-infrared spectroscopy replace a panel of tasters in sensory analysis of dry-cured bísaro loin?

This study involved a comprehensive examination of sensory attributes in dry-cured Bísaro loins, including odor, androsterone, scatol, lean color, fat color, hardness, juiciness, chewiness, flavor intensity and flavor persistence. An analysis of 40 samples revealed a wide variation in these attributes, ensuring a robust margin for multivariate calibration purposes. The respective near-infrared (NIR) spectra unveiled distinct peaks associated with significant components, such as proteins, lipids and water. Support vector regression (SVR) models were methodically calibrated for all sensory attributes, with optimal results using multiplicative scattering correction pre-treatment, MinMax normalization and the radial base kernel (non-linear SVR model). This process involved partitioning the data into calibration (67%) and prediction (33%) subsets using the SPXY algorithm. The model parameters were optimized via a hybrid algorithm based on particle swarm optimization (PSO) to effectively minimize the root-mean-square error (RMSECV) derived from five-fold cross-validation and ensure the attainment of optimal model performance and predictive accuracy. The predictive models exhibited acceptable results, characterized by R-squared values close to 1 (0.9616–0.9955) and low RMSE values (0.0400–0.1031). The prediction set’s relative standard deviation (RSD) remained under 5%. Comparisons with prior research revealed significant improvements in prediction accuracy, particularly when considering attributes like pig meat aroma, hardness, fat color and flavor intensity. This research underscores the potential of advanced analytical techniques to improve the precision of sensory evaluations in food quality assessment. Such advancements have the potential to benefit both the research community and the meat industry by closely aligning their practices with consumer preferences and expectations.This research was funded by “BisOlive: Use of olive pomace in the feeding of Bísaro swine. Evaluation of the effect on meat quality” project. NORTE-01-0247-FEDER-072234. Financial support under the CIMO project (UIDB/00690/2020).info:eu-repo/semantics/publishedVersio

A study on non-destructive method for detecting Toxin in pepper using Neural networks

Mycotoxin contamination in certain agricultural systems have been a serious concern for human and animal health. Mycotoxins are toxic substances produced mostly as secondary metabolites by fungi that grow on seeds and feed in the field, or in storage. The food-borne Mycotoxins likely to be of greatest significance for human health in tropical developing countries are Aflatoxins and Fumonisins. Chili pepper is also prone to Aflatoxin contamination during harvesting, production and storage periods.Various methods used for detection of Mycotoxins give accurate results, but they are slow, expensive and destructive. Destructive method is testing a material that degrades the sample under investigation. Whereas, non-destructive testing will, after testing, allow the part to be used for its intended purpose. Ultrasonic methods, Multispectral image processing methods, Terahertz methods, X-ray and Thermography have been very popular in nondestructive testing and characterization of materials and health monitoring. Image processing methods are used to improve the visual quality of the pictures and to extract useful information from them. In this proposed work, the chili pepper samples will be collected, and the X-ray, multispectral images of the samples will be processed using image processing methods. The term "Computational Intelligence" referred as simulation of human intelligence on computers. It is also called as "Artificial Intelligence" (AI) approach. The techniques used in AI approach are Neural network, Fuzzy logic and evolutionary computation. Finally, the computational intelligence method will be used in addition to image processing to provide best, high performance and accurate results for detecting the Mycotoxin level in the samples collected.Comment: 11 pages,1 figure; International Journal of Artificial Intelligence & Applications (IJAIA), Vol.3, No.4, July 201

A review of optical nondestructive visual and near-infrared methods for food quality and safety

This paper is a review of optical methods for online nondestructive food quality monitoring. The key spectral areas are the visual and near-infrared wavelengths. We have collected the information of over 260 papers published mainly during the last 20 years. Many of them use an analysis method called chemometrics which is shortly described in the paper. The main goal of this paper is to provide a general view of work done according to different FAO food classes. Hopefully using optical VIS/NIR spectroscopy gives an idea of how to better meet market and consumer needs for high-quality food stuff.©2013 the Authors. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.fi=vertaisarvioitu|en=peerReviewed

Probabilistic classification models for the in situ authentication of iberian pig carcasses using near infrared spectroscopy

Iberian pig ham is one of several high value European food products that are the subject of significant attempts at fraud because of the high price differences between commercial categories. Iberian pig products are classified by the Spanish regulations into different categories, mainly depending on the feeding regime during the fattening phase and the race involved, being of Premium quality those products obtained from the animals fed with acorns and other natural resources. Most of the previous NIRS studies related to the Iberian pig have involved the use of at-line instruments to predict quantitative quality parameters. This paper explores the use of the NIR spectra (369 for training and 199 for validation) to classify samples according to the categories Premium (animals fed with acorn) and Non Premium (animals fed with compound feeds), using a MicroNIR™ Pro1700 microspectrometer to analyse individual carcasses in situ at the slaughterhouse line. Four discriminant methods were explored: linear discriminant analysis (LDA), quadratic discriminant analysis (QDA), Kernel Bayes and Logistic Regression. These are all discriminant methods that naturally produce classification probabilities to quantify the uncertainty of the results. Rules were tuned and methods compared using both classification error rates and a probability scoring rule. LDA gave the best results, attaining an overall accuracy of 93% and providing well-calibrated classification probabilities

Selective Methods to Investigate Authenticity and Geographical Origin of Mediterranean Food Products

The Mediterranean diet is promoted as one of the healthiest and closely linked to socioecological practices, knowledge and traditions, promoting sustainable food production, and linking geographical origin with food quality and ecosystem services. Consumer adherence to this dietary pattern drives increased consumption of authentic “premium” foods, such as Iberian pig meat and dry-cured ham from Portugal and Spain, argan oil from Morocco, “Djebel” lamb from Tunisia and truffles from Italy and Slovenia, i.e., food products that respond to current ethical, environmental and socially sustainable demands. Geographical indication and appellation of origin can increase traditional food products competitiveness, but the high-value recognition of these products can also lead to economically motivated product adulteration. It is therefore imperative to protect the high added value of these unique food products by ensuring their quality, authenticity, provenance and sustainable production systems. In this review, we provide a critical evaluation of the analytical methods that are currently used for the determination of provenance and authenticity of these Mediterranean products as well as possible strategies for improving the throughput and affordability of the methods discussed.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Redes neuronales artificiales aplicadas a la predicción de parámetros en alimentos acogidos a marcas de calidad

[ES] Los alimentos acogidos a Marcas de Calidad presentan características particulares debidas a su origen geográfico, a las materias primas utilizadas o a los propios procesos de elaboración. Estos alimentos deben cumplir requisitos de calidad adicionales no exigidos al resto de los alimentos, por lo que pertenecer a una Marca de Calidad garantiza a los consumidores la adquisición de un alimento con características excepcionales y a los productores de situaciones fraudulentas derivadas de la competencia desleal de las imitaciones. Por esta razón se requieren métodos objetivos, rápidos y baratos que puedan caracterizar las materias primas empleadas para la elaboración de un alimento, determinar características composicionales del mismo o predecirsu calidad y características organolépticas finales. Dentro de las técnicas analíticas, la Espectroscopía de Infrarrojo Cercano (NIRS) es una herramienta que cumple con estos requisitos además de ser no destructiva, no requerir preparación previa de las muestras ni emplear reactivos cuyo uso pudiera ser tóxico o contaminante. Por otro lado, las Redes Neuronales Artificiales(ANN) han demostrado su utilidad tanto para la categorización de las muestras como para la predicción de valores de parámetros característicos a partir de los datos de entrada. En esta tesis se propone el uso de las ANN como herramienta quimiométrica para interpretar los resultados obtenidos con técnicas analíticas como el NIRS, marcándose como objetivos los de la construcción de un modelo de ANN capaz de clasificar alimentos conforme a criterios preestablecidos, la determinación de las variables que más influyen sobre el comportamiento de la red, la optimización de los parámetros de la red que mejoran su rendimiento y la bonanza de la misma para la predicción de parámetros característicos de productos acogidos a Marcas de Calidad En los tres artículos recogidos en esta tesis, se han empleado ANN para la interpretación de los resultados analíticos obtenidos sobre muestras de jamón curado, chorizo y queso. En un primer artículo, se ha tratado de predecir parámetros sensoriales relacionados con el aspecto, el olor, el sabor y la textura, a partir de los datos obtenidos por espectroscopia NIR sobre muestras de jamón curado procedente de cerdos con genética y sistemas de alimentación diferentes. En un segundo artículo, se han comparado dos técnicas de regresión múltiple como son las ANN y la Regresión por Mínimos Cuadrados Parciales Modificada, a partir de los resultados obtenidos por NIRS, para predecir parámetros sensoriales sobre chorizo relacionados con la degustación en boca y las percepciones externas y al corte. Un tercer artículo aborda la estimación del recuento de células somáticas (SCC) de la leche de oveja empleada para la elaboración de quesos, a partir del análisis composicional físicoquímico y su interpretación con redes neuronales. Las conclusiones que se derivan de los estudios realizados, señalan que la utilización conjunta de la espectroscopía NIR y las ANN para procesar sus resultados, puede predecir parámetros sensoriales de jamón ibérico y chorizo con precisiones relativamente altas, permitiendo su implementación “in-line” en las líneas de procesado, ahorrando tiempo y el coste derivados respecto del análisis sensorial a través de un panel de cata. También que las ANN son una herramienta eficaz para la clasificación de quesos en función del SCC de la leche de oveja utilizada como materia prima. Por todo lo anterior, se puede decir que el uso de las Redes Neuronales Artificiales, aplicadas en el sector de los productos asociados a Marcas de Calidad, son una herramienta adecuada que permite obtener excelentes resultados tanto en la predicción de parámetros sensoriales, como en la clasificación de los productos según criterios de calidad diferenciada

Application of non-destructive techniques for the determination of quality parameters and classification of iberian pig carcasses

Tesis por compendio de publicaciones[ES]El cerdo ibérico es una raza autóctona ligada al ecosistema de la dehesa, localizada en el sureste de la Península Ibérica y reconocida por la destacable calidad organoléptica de los productos derivados. La alta demanda de productos ibéricos, junto con una limitada producción de animales cebados en regímenes extensivos alimentados a base de bellota y pasto (montanera), ha dado lugar a la cría de animales en regímenes intensivos y al empleo de cruces con razas mejorantes. La calidad final de la carne de estos animales, y de sus productos derivados, está fuertemente relacionada con diferentes factores como la producción animal, la raza, la alimentación, la edad o el peso en el momento del sacrificio. Son diversos los métodos analíticos que han sido estudiados y aplicados de cara a poder garantizar la autenticidad de la raza y la alimentación suministrada al animal, sin embargo, en el momento actual no existe ningún método analítico oficial. La espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) es una herramienta multiparamétrica que ha sido ampliamente empleada para evaluar características de la carne y calidad de los productos cárnicos. En el sector ibérico, la tecnología NIR ha sido aplicada para la cuantificación de los contenidos en proteína, grasa y humedad, para la predicción del perfil en ácidos grasos y de la dieta del cerdo durante el proceso de engorde. Esta metodología analítica permite obtener los resultados de forma inmediata, individualizada, no destructiva y respetuosa con el medio ambiente. Sin embargo, la interpretación de los espectros obtenidos mediante su aplicación requiere ser complementada con complejos métodos quimiométricos. En esta tesis se propone el uso de la tecnología NIRS con el fin de predecir parámetros determinantes de la calidad de la grasa en cerdo ibérico como el perfil lipídico y la relación isotópica de Carbono (δ13 C). Se aborda así mismo la aplicación de la tecnología NIRS y la espectrometría de movilidad iónica acoplada a la cromatografía de gases (GC-IMS) con fines de clasificación/autentificación. Finalmente, la tesis analiza la viabilidad del uso de equipos portátiles, que facilitan el trabajo en campo, y que han experimentado un claro auge en los últimos años. En el primer artículo incluido en la presente tesis, se estudió la posibilidad de predecir la composición del perfil de ácidos grasos y el valor de δ13 C (‰) en grasa subcutánea intacta usando un equipo NIRS portátil. Los resultados se compararon con los obtenidos aplicando el equipo NIRS de sobremesa tanto en grasa fundida como intacta. En el segundo de los artículos se evalúan los cambios en el perfil lipídico de la grasa y en la relación isotópica de carbono, antes y después de la fase de cebo en montanera, analizándose así mismo la influencia de diferentes tiempos de permanencia en montanera. La existencia de correlaciones entre el isótopo δ13 C (‰) y el perfil lipídico también ha sido estudiada con el fin de poder clasificar el producto en función de la alimentación animal. El tercer artículo evalúa el potencial de clasificación de la tecnología NIRS frente a GC-IMS, en grasa subcutánea, en el momento del sacrificio. El objetivo que se persigue es la clasificación en función de la raza de los animales y los días que han permanecido alimentándose en régimen de montanera. Las conclusiones que derivan de los estudios realizados señalan que la utilización de la espectroscopia NIR, tanto con equipos de sobremesa como portátiles, resulta adecuada para predecir parámetros de calidad en la grasa de cerdo ibérico. Esta tecnología podría reemplazar a los análisis químicos en el laboratorio, más costosos y menos respetuosos con el medio ambiente. La combinación de herramientas quimiométricas con las técnicas de CG-IMS y NIRS ha permitido clasificar la grasa en función del periodo de alimentación en montanera y de la raza. Todo ello apunta al enorme potencial la metodología NIRS para garantizar la autenticidad de las canales en el sector del cerdo ibérico, ofreciendo la posibilidad de conocer los resultados de forma inmediata y de operar de forma rutinaria en las líneas de faenado. [EN]The Iberian pig is an indigenous breed associated with the dehesa ecosystem, which is located in the southwest of the Iberian Peninsula. It is well known for the remarkable organoleptic quality of its derivatives. The high demand for Iberian products, together with the limited production of Iberian pigs reared extensively and fed on acorns and grass (the montanera system), has led to intensive rearing of this breed and also to its crossbreeding with improved breeds. The final quality of the meat from these animals and their products is strongly correlated with different factors such as animal production, the breed, the feeding regime, and the age or slaughter weight. Several analytical techniques have been studied and applied to guarantee the authenticity of the breed and the feeding regime. However, there is currently no official analytical method for the purpose. Near Infrared Spectroscopy (NIR) is a multi-parametric tool which has been widely used to assess meat characteristics and meat product quality. In the sector of the Iberian breed, NIR technology has been applied to quantify protein, fat, and moisture, to predict the fatty acid profile, and to determine the feeding regime during the fattening period. This analytical methodology allows immediate individualised results to be obtained without sample destruction and in an environmentally friendly manner. However, the spectra obtained need to be interpreted by complex chemometric methods. This PhD thesis proposes the use of NIRS technology for predicting parameters which determine the quality of Iberian pig fat, such as the lipid profile and the carbon isotopic ratio δ13 C (‰). The application of NIRS technology and gas chromatography together with ion mobility spectrometry (GC-IMS) for classification/authentication purposes is also addressed. Finally, this study analyses the viability of using portable equipment, which facilitates work in situ and has experienced a boom in recent years. The first article included in the PhD thesis evaluated the feasibility of predicting the lipid profile composition and the δ13 C (‰) of intact subcutaneous fat by using a portable NIRS device. The results were compared with those obtained by using benchtop NIRS equipment on both extracted and intact fat.In the second article, the changes in the lipid profile and the carbon isotope ratio observed before and after the fattening period on the montanera were evaluated. The influence of different montanera times on these parameters was also analysed. Significant correlations between the δ13 C isotope (‰) and the different fatty acids were studied in order to classify the samples according to animal feeding. The third article compares the classification ability of NIRS and GC-IMS technologies when applied at slaughter to subcutaneous fat. The aim was to achieve a correct classification according to the breed and the number of days spent feeding under the montanera system. The conclusions deriving from the present studies indicate that the application of NIR spectroscopy, using both benchtop and portable equipment, is suitable for predicting the quality parameters of Iberian fat. This technology could replace costlier and less environmentally-friendly laboratory chemical analyses. The combination of chemometric tools with NIRS and GC-IMS technologies has made it possible to classify Iberian fat correctly according to the fattening time and the breed. All these results point to the enormous potential of NIRS technology to guarantee the authenticity of Iberian pig carcasses. In fact, it offers the possibility of ascertaining the results immediately which allows for routine operations on the slaughter lines