"INVESTIGACIÓN EN EL EMPLEO DE ESPECTROSCOPÍA Y TECNOLOGÍAS COMPLEMENTARIAS EN LA DETECCIÓN DE FITOSANITARIOS IN SITU EN ACEITUNA ENTERA”
Espectrolive
Objetivo General del proyecto:
Investigar la aplicación de tecnologías de espectroscopía y nariz electrónica para la detección de productos fitosanitarios en aceituna entera in situ con el fin de asegurar el cumplimiento de los límites reglamentados para estos compuestos en aceites de oliva y realizar una supervisión en tiempo real del proceso de producción que permita una rápida identificación de problemas y adopción de medidas inmediatas relacionadas con la presencia de contaminantes, ayudando a reducir el desperdicio y mejorando la eficiencia y el control de calidad de los aceites de oliva, a la vez que realizar una clasificación apropiada del fruto, antes de su molturación, para conseguir aceites con “residuo cero”, muy valorados por el consumidor actual.
Principales resultados
- Selección de sensores MOS que tengan sensibilidad a la presencia de las sustancias contaminantes seleccionadas en el proyecto.
- Diseño y desarrollo, a nivel electrónica y mecánico, de un prototipo de ENOSE que a escala de laboratorio permita poner en contacto los gases emitidos por los lotes de aceitunas con los sensores MOS seleccionados.
- Realizar medidas con la ENOSE a partir de los lotes de aceitunas y hojas generados.
- Diseño y desarrollo de una metodología software para el procesado del flujo de información procedente de la ENOSE desarrollada a escala de laboratorio, con el objetivo de calibrar el sistema ENOSE y obtener modelos de clasificación.
- Configurar el sistema hiperespectral basado en el equipo Pika L 400 – 1000 nm de la casa Resonon y en cinta transportadora de laboratorio.
- Realización de medidas tipo “pushbroom” sobre las muestras generadas artificialmente.
- Calibración y validación de modelos de predicción basada en los cubos hiperespectrales adquiridos de las muestras seleccionadas.
- Identificación de las bandas de frecuencia más discriminantes desde el punto de vista cualitativo.
- Optimizar los parámetros de adquisición de espectros Raman para mejorar la resolución y precisión de los resultados (maximizar la relación entre señal y ruido).
- Identificar y cuantificar la concentración de fitosanitarios específicos en las muestras.
- Desarrollar modelos multivariantes para la clasificación de diferentes variedades de fitosanitarios y su evolución en función del tiempo.
- Evaluar la sensibilidad y selectividad de la técnica en comparación con otras técnicas analíticas existentes.
- Validar los resultados obtenidos mediante técnicas de validación cruzada y comparación con los valores de referencia.
- Definir la configuración óptima para la adquisición de espectros de las aceitunas.
- Adquisición de los espectros y desarrollo de modelo predictivo. Se tratará de un modelo de tipo cualitativo que detecte presencia/ausencia de fitosanitarios.
- Como objetivo secundario se desarrollará de un modelo cuantitativo, sin embargo, debido a las bajas concentraciones a detectar las probabilidades de éxito son escasas.
- Validación de los modelos desarrollados en un entorno de laboratorio.
- Analizar las diferentes opciones de instalación del sensor NIR en una almazara para evaluar las necesidades de una posible integración en línea.
de la presencia de contaminantes.
productos.
Del aceite de oliva por el mejor cumplimiento de las restrictivas normativas sobre la presencia de residuos fitosanitarios en el aceite de oliva.
Del sector oleícola y la industria auxiliar asociada.
En tecnologías de sensórica alineadas con la Industria 4.0.
INOLEO (Coordinador)
SECPHO (SOUTHERN EUROPEAN CLUSTER IN PHOTONICS AND)
AOTECH (ADVANCED OPTICAL TECHNOLOGIES S.L.
ISR (INTEGRACIÓN SENSORIAL Y ROBOTICA SL)
UNIVERSIDAD DE JAÉN (UJA)
UNIVERSIDAD DEL PAÍS VASCO (UPV/EHU)
05/2023 al 04/2024
