Análisis de aceituna intacta mediante espectroscopía en el infrarrojo cercano (NIRS): una herramienta de utilidad en programas de mejora de olivo

El objetivo de este trabajo es evaluar el potencial de la tecnología NIRS para el análisis del contenido de aceite, humedad y composición de ácidos grasos en aceituna intacta. A un total de 287 muestras de aceituna, cada una de una planta procedente de un programa de mejora de olivo, se les determinó sus datos espectroscópicos mediante reflectancia (400-1700 nm). A partir de los datos espectroscópicos originales, primera y segunda derivadas se obtuvieron diferentes ecuaciones de calibración (con el 70% de las muestras) mediante regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS) establecidas entre los datos espectroscópicos y los datos de laboratorio de referencia. Las mejores ecuaciones obtenidas fueron validadas (con el 30% de las muestras) mostrando valores de r2 de 0.88% para la humedad, 0.83% para contenido graso, 0.77% para contenido de ácido oleico y 0.81% para contenido de ácido linoleico. Por tanto, la tecnología NIRS puede ser de utilidad para preseleccionar genotipos por su contenido de aceite y ácido oleico con suficiente precisión y fiabilidad, sin destrucción de muestra, de forma instantánea y sin utilización ni producción de residuos químicos

Avances en la utilización de la tecnología NIRS: aplicaciones en producción animal

La Espectroscopía en el Infrarrojo Cercano se ha consolidado como una verdadera disciplina científica y en la última década ha mostrado su inmenso valor para la industria de la alimentación animal. En el futuro podremos comprobar su contribución científica al entendimiento de los procesos que regulan la utilización del alimento por el animal

Clasificación según el régimen alimenticio de cerdos Ibéricos producidos bajo condiciones no experimentales mediante modelos multivariantes generados a partir de la composición en ácidos grasos o datos espectrales NIR.

Multivariate Classification models to classify real farm conditions Iberian pigs, according to the feeding regime were developed by using fatty acids composition or NIR spectral data of liquid fat samples. A total of 121 subcutaneous fat samples were taken from Iberian pigs carcasses belonging to 5 batches reared under different feeding systems. Once the liquid sample was extracted from each subcutaneous fat sample, it was determined the percentage of 11 fatty acids (C14:0, C16:0, C16:1, C17:0, C17:1, C18:0, C18:1, C18:2, C18:3, C20:0 and C20:1). At the same time, Near Infrared (NIR) spectrum of each liquid sample was obtained. Linear Discriminant Analysis (LDA) was considered as pattern recognition method to develop the multivariate models. Classification errors of the LDA models generated by using NIR spectral data were 0.0% and 1.7% for the model generated by using fatty acids composition. Results confirm the possibility to discriminate Iberian pig liquid samples from animals reared under different feeding regimes on real farm conditions by using NIR spectral data or fatty acids composition. Classification error obtained using models generated from NIR spectral data were lower than those obtained in models based on fatty acids composition.Se han desarrollado modelos multivariantes, generados a partir de la composición en ácidos grasos o datos espectrales NIR, para clasificar según el régimen alimenticio cerdos Ibéricos producidos bajo condiciones no experimentales. Se han empleado 121 muestras de grasa líquida procedentes de grasa subcutánea de canales de cerdos Ibéricos pertenecientes a 5 partidas con regímenes alimenticios diferentes. A dichas muestras líquidas se les determinó el contenido en 11 ácidos grasos (C14:0, C16:0, C16:1, C17:0, C17:1, C18:0, C18:1, C18:2, C18:3, C20:0 and C20:1) y se obtuvo su espectro NIR. Los modelos de clasificación multivariantes se desarrollaron mediante Análisis Discriminante Lineal. Dichos modelos presentaron un error de clasificación del 0,0% al emplear como variables los datos espectrales NIR y un error del 1,7% al generarse a partir de la composición de ácidos grasos. Estos resultados confirman la capacidad de discriminar muestras de grasa líquida de cerdos Ibéricos producidos bajo condiciones no experimentales ya sea a partir de su composición en ácidos grasos o de su espectro NIR. El error de clasificación obtenido por el modelo al emplear los datos espectrales NIR fue menor que en el caso de emplear la composición en ácidos grasos

Armonización del análisis NIRS de grasa de cerdo ibérico: transferencia de calibraciones de ácidos grasos

El objetivo del presente trabajo es mostrar la posibilidad de transferir ecuaciones de calibración para la determinación de ácidos grasos en grasa de cerdo Ibérico en diferentes instrumentos NIRS, empleando para ello cápsulas no selladas

Control individualizado de cerdos ibéricos "in vivo" en campo y sobre la canal en matadero mediante tecnología NIRS

El objetivo de este trabajo es la puesta a punto y optimización de la tecnología NIRS para el control del cerdo Ibérico tanto en campo sobre el animal vivo, ya que es una técnica completamente inocua para el animal, como sobre la canal en el matadero, lo cual permitirá consolidar un sistema de trazabilidad basado en sensores no destructivos y rápidos

A Low-Cost IoT-Based System to Monitor the Location of a Whole Herd

Animal location technologies have evolved considerably in the last 60 years. Nowadays, animal tracking solutions based on global positioning systems (GPS) are commercially available. However, existing devices have several constraints, mostly related to wireless data transmission and financial cost, which make impractical the monitorization of all the animals in a herd. The main objective of this work is to develop a low-cost solution to enable the monitorization of a whole herd. An IoT-based system, which requires some animals of the herd being fitted with GPS collars connected to a Sigfox network and the rest with low-cost Bluetooth tags, has been developed. Its performance has been tested in two commercial farms, raising sheep and beef cattle, through the monitorization of 50 females in each case. Several collar/tag ratios, which define the cost per animal of the solution, have been simulated. Results demonstrate that a low collar/tag ratio enable the monitorization of a whole sheep herd. A larger ratio is needed for beef cows because of their grazing behavior. Nevertheless, the optimal ratio depends on the purpose of location data. Large variability has been observed for the number of hourly and daily messages from collars and tags. The system effectiveness for the monitorization of all the animals in a herd has been certainly proved

Hyperspectral Imaging for the Detection of Bitter Almonds in Sweet Almond Batches

A common fraud in the sweet almond industry is the presence of bitter almonds in commercial batches. The presence of bitter almonds not only causes unpleasant flavours but also problems in the commercialisation and toxicity for consumers. Hyperspectral Imaging (HSI) has been proved to be suitable for the rapid and non-destructive quality evaluation in foods as it integrates the spectral and spatial dimensions. Thus, we aimed to study the feasibility of using an HSI system to identify single bitter almond kernels in commercial sweet almond batches. For this purpose, sweet and bitter almond batches, as well as different mixtures, were analysed in bulk using an HSI system which works in the spectral range 946.6–1648.0 nm. Qualitative models were developed using Partial Least Squares-Discriminant Analysis (PLS-DA) to differentiate between sweet and bitter almonds, obtaining a classification success of over the 99%. Furthermore, data reduction, as a function of the most relevant wavelengths (VIP scores), was applied to evaluate its performance. Then, the pixel-by-pixel validation of the mixtures was carried out, identifying correctly between 61–85% of the adulterations, depending on the group of mixtures and the cultivar analysed. The results confirm that HSI, without VIP scores data reduction, can be considered a promising approach for classifying the bitterness of almonds analysed in bulk, enabling identifying individual bitter almonds inside sweet almond batches. However, a more complex mathematical analysis is necessary before its implementation in the processing lines