Aplicabilidad de equipos portátiles de espectroscopía NIR para la estimación en parcela de azúcares en uva

En este artículo se presentan las posibilidades de implementacion de equipos espectroscópicos no destructivos para el seguimiento de la uva en parcela. Se incluyen los principales resultados obtenidos durante 2 campañas de investigación

Conformación de Superficies Reflectoras de Sistemas Dobles de Tipo Offset con Alimentadores descritos en Campo Próximo

This work discusses an iterative procedure of shaping offset dual-reflector antennas based on geometrical optics considering both far-field and near-field measurements of amplitude and phase from the feed horn. The surfaces synthesized will transform a known radiation field of a feed to a desired aperture distribution. This technique is applied for both circular and elliptical apertures and has the advantage to simplify the problem compared with existing techniques based on solving nonlinear differential equations. A MATLAB tool has been developed to implement the shaping algorithms. This procedure is applied for the design of a 1.1 m high-gain antenna for the ESA’s Solar Orbiter spacecraft. This antenna operating at X-band will manage high data rate and high efficiency communications with Earth stations.

A portable NIR device for the optical supervision of milk coagulation process

The coagulation of milk is the fundamental process in cheese-making, based on a gel formation as consequence of physicochemical changes taking place in the casein micelles, the monitoring the whole process of milk curd formation is a constant preoccupation for dairy researchers and cheese companies (Lagaude et al., 2004). In addition to advances in composition-based applications of near infrared spectroscopy (NIRS), innovative uses of this technology are pursuing dynamic applications that show promise, especially in regard to tracking a sample in situ during food processing (Bock and Connelly, 2008). In this way the literature describes cheese making process applications of NIRS for curd cutting time determination, which conclude that NIRS would be a suitable method of monitoring milk coagulation, as shown i.e. the works published by Fagan et al. (Fagan et al., 2008; Fagan et al., 2007), based in the use of the commercial CoAguLite probe (with a LED at 880nm and a photodetector for light reflectance detection).

Non-Destructive Identification of Woolly Peaches combining Mechanical Impact Response and NIR Spectroscopy.

Woolliness (mealiness in other fruits) is a negative attribute of peach sensory texture that is a physiological disorder associated with inadequate cold storage. It is characterised by lack of crispness and juiciness without variation in the tissue water content (Harker and Hallet, 1992). Many attempts have been made to develop destructive instrumental procedures to detect mealiness and woolliness. Non-destructive procedures attempted include using nuclear magnetic resonance (Sonego et al., 1995). However, this technique has economical limitations and is not practical at present. Non-destructive impact tests and NIR are non-destructive techniques which have been used to assess internal characteristics of fruits (Chen and Sun, 1991). The objective of this study was to develop a novel non-destructive procedure to identify woolly peaches by combining impact and NIR approaches.

Algunas impresiones para el próximo milenio

Con un intervalo de algunos días he tenido la ocasión de participar en la reunión de dos comités de carácter —un tanto— diferente. Uno era el técnico de la Conferencia de Comunicaciones Ópticas que tendrá lugar en Suiza el próximo mes de septiembre. El otro era uno de los habituales del Esprit Advisory Board en el que, entre otras cosas, se informó de cuál había sido el resultado de la evaluación de los proyectos presentados. Aunque el fin de ambas reuniones era, en contenido y objetivos, diferente, tenían algo en común: estaban relacionados con el mismo entorno tecnológico. Y, lo que para mí es más importante, de las dos extraje la misma consecuencia: el inicio de una vuelta a la realidad, tras el espejismo que supuso en los últimos años la idealización de las "nuevas tecnologías", y el inicio de un nuevo planteamiento basado en ellas

Detección de azúcares en vinos y mostos mediante espectrofotometría en NIR.

En el proceso de vinificación un aspecto de vital importancia es el control periódico de la concentración de azúcares durante la etapa de fermentación del mosto. Los métodos tradicionales de análisis en laboratorio, si bien son suficientemente precisos, conllevan un importante gasto de material y tiempo, y sólo proporcionan medidas discretas a lo largo del proceso de fermentación. En investigaciones recientes se ha aplicado el NIR espectrofotometría en el infrarrojo cercano a la predicción de los azúcares en distintos productos agrícolas (Bellón, V. l993, en manzanas; Barreiro. P. 1996, en tomates. El objetivo de este trabajo fue el desarrollo de un modelo de estimación del contenido de azúcares disueltos en el mosto, y el establecimiento de un sistema de predicción de la evolución de la fermentación. Mediante un espectrofotómetro con detector en el área del infrarrojo cercano (NIR) y un la medida de la transmisión de luz conducida por fibras ópticas, se adquirieron los datos espectrales de los mostos y vinos en fermentación controlada. Análisis matemáticos y estadísticos posteriores (transformación de los espectros, análisis de componentes principales y regresiones multilineales condujeron al establecimiento del modelo de estimación de los azúcares (con precisión de ±2,5 g/1). Los modelos desarrollados permiten la implantación de un sistema de toma de datos continuo en las cubas de fermentación de una bodega, para el control sistemático en tiempo real del proceso de elaboración del vino.

Detection of peanut traces in wheat flour through NIR hyperspectral imaging spectroscopy

- NIR Hyperspectral images (1000-2200 nm) allowed the detection of peanut traces down to adulteration percentages 0.01 % - Determination coefficient of R2= 0.946 was found for the quantification of peanut adulteration from 10% to 0.1%. - The obtained results shows the feasibility of using HSI systems for the detection of peanut traces in conjuction with chemical procedures, such as RT-PCR and ELISA to facilitate quality control surveyance on food product processing lines.

Empleo de la espectroscopia VIS NIR para la identificación de trazas de cacahuete en productos alimentarios en polvo

En el mundo existen ciertos grupos de población que muestran una hipersensibilidad a determinados alimentos, y cuya ingestión accidental desencadena, una respuesta del tipo “shock” anafiláctico. Esto ha obligado a las empresas alimentarias a estudiar de forma exhaustiva la gestión del riesgo de todos sus productos. El cacahuete es uno de los principales alérgenos en la industria. La espectroscopia NIR se ha utilizado recientemente para analizar la cantidad total de aceite y ácido grasos en cacahuete intacto (Sudaram y colaboradores, 2012). El objetivo de este trabajo es estudiar métodos no destructivos basados en espectroscopia para la detección de trazas de cacahuete en alimentos en polvo, como complemento al método genético reacción en cadena de la polimerasa en tiempo real (Real Time -PCR) desarrollado por el grupo de investigación TRADETBIO de la UCM, en el marco de colaboración en el Campus de Excelencia Internacional Moncloa. Los materiales utilizados fueron cacahuetes de cinco variedades de origen geográfico distinto y sometidas a diferentes tratamientos, proporcionadas por el Instituto de Materiales de Referencia CE, así como leche en polvo, cacao, harina de trigo, y cacahuete de diferentes marcas comerciales. Para todos ellos, se adquirieron dos series de espectros: en el infrarrojo cercano NIR (896-1686 nm), y los extraídos de imágenes hiperespectrales HIS (400-1000nm). La espectroscopia VIS se mostró sensible a las diferencias en el cacahuete en cuanto a su origen y/o tratamiento, ya que inducen cambios en el color, siendo inviable la separación entre los cacahuetes blanqueados, la leche y la harina en esta región espectral. Las principales diferencias entre los cacahuetes y el resto de ingredientes alimentarios se han encontrado en el rango NIR, específicamente en las longitudes de onda de (1207-1210 nm), relacionadas con una región de absorción de los lípidos. El infrarrojo permite 100% de segregación de cualquier tipo de cacahuete respecto al resto de los ingredientes alimentarios. La espectroscopia NIR combinada con las técnicas de imagen (hiperespectral o multiespectral) podría por tanto, ser aplicado para detectar trazas de cacahuetes en alimentos en polvo, no influyendo su origen y/o tratamiento, ya que es capaz de separar cualquier cacahuete del resto de los ingredientes alimentarios. Este método podría ser una técnica de cribado previo al método PCR de elevado coste.

Análisis de la distribución espacial de centros eruptivos monogenéticos en las Islas Canarias según el análisis de vecino más próximo de Poisson.

El objetivo principal de este trabajo es estudiar la distribución espacial de los centros eruptivos monogenéticos según el análisis de vecino más próximo de Poisson, propuesto por Clark y Evans (1954), en las Islas Canarias. Se pretende adquirir así unos valores cuantitativos que permitan interpretar si los centros eruptivos monogenéticos se distribuyen de forma aleatoria, concentrada o dispersa en cada isla. La confrontación de estos resultados con la bibliografía ayudará a interpretarlos mediante comparación. Como objetivo secundario y parte fundamental del trabajo se presenta la necesidad y el fin de adquirir conocimientos teóricos y prácticos de análisis espacial, además de destreza en el uso de lenguajes y entornos de programación adecuados para este tipo de estudios. Otro de los objetivos es desarrollar una aplicación que haga extensible este tipo de estudios de forma sencilla y ponga a disposición, en el caso de una publicación final, de la comunidad científica y de los usuarios a nivel universitario, una herramienta eficaz de análisis cuantitativo para hallar los índices requeridos para llevar a cabo el análisis de vecino más próximo de Poisson. El área de estudio son las Islas Canarias que conforman un archipiélago de siete islas mayores (Fig. 1): Tenerife, Fuerteventura, Gran Canaria, Lanzarote, La Palma, La Gomera y El Hierro; cuatro islas menores: Lobos, La Graciosa, Montaña Clara y Alegranza; y varios roques. Queda comprendido entre los paralelos 27 º 37 ' N y 29 º 35 ' N (Punta de La Restinga, en El Hierro; Punta de los Mosegos, en la isla de la Alegranza) y entre los meridianos 13 º 20 ' W y 18 º 10 ' W (Roque del Este; Punta de Orchilla, en El Hierro) y se encuentra a distancias de entre 100 km y 500 km de la costa noroccidental africana. Queda englobado dentro de la región de la Macaronesia, conjunto de cinco archipiélagos de origen volcánico situado en el Atlántico Oriental, a saber: Azores, Madeira, Salvajes, Canarias y Cabo Verde; y está limitada por los paralelos 14 º 49 ' N y 39 º 45 ' N, y por los meridianos 13 º 20 ' W y 31 º 17 ' W, estando separados entre sus puntos norte y sur por 2 700 km y entre sus puntos este y oeste por 1 800 km de distancia (Gosálvez et al., 2010). Sobre el origen del archipiélago y su contexto geodinámico, se han propuesto varias hipótesis, e.g.: Carracedo et al. (1998), Anguita y Hernán (2000), Ancochea et al. (2006), en las que aún no queda completamente claro el origen de la Islas Canarias, ya que algunos dan un protagonismo mayor a la actividad tectónica como causante del ascenso del magma a través de la corteza y otros defienden la existencia de un punto caliente como verdadera causa del volcanismo en Canarias.

Elimination of variability sources in NIR spectra for the determination of fat content in olive fruits

Models for prediction of oil content as percentage of dried weight in olive fruits were comput- ed through PLS regression on NIR spectra. Spectral preprocessing was carried out by apply- ing multiplicative signal correction (MSC), Sa vitzky–Golay algorithm, standard normal variate correction (SNV), and detrending (D) to NIR spectra. MSC was the preprocessing technique showing the best performance. Further reduction of variability was performed by applying the Wold method of orthogonal signal correction (OSC). The calibration model achieved a R 2 of 0.93, a SEPc of 1.42, and a RPD of 3.8. The R 2 obtained with the validation set remained 0.93, and the SEPc was 1.41.

VIS/NIR spectral signature for the identification of peanut contamination of powder foods

Visible-near infrared reflectance spectra are proposed for the characterization of IRMM 481 peanuts variety in comparison to powder food materials: wheat flour, milk and cocoa. Multidimensional analysis of reflectance spectra of powder samples shows a specific NIR band centred at 1200 nm that identifies peanut compared to the rest of food ingredients, regardless compaction level and temperature. Spectral range of 400-1000 nm is not robust for identification of blanched peanut. The visible range has shown to be reliable for the identification of pre-treatment and processing of unknown commercial peanut samples. A spectral index is proposed based on the combination of three wavelengths around 1200 nm that is 100% robust against pre-treatment (raw or blanched) and roasting (various temperatures and treatment duration).

Application of Independent Components Analysis with the JADE algorithm and NIR hyperspectral imaging for revealing food adulteration

In recent years, Independent Components Analysis (ICA) has proven itself to be a powerful signal-processing technique for solving the Blind-Source Separation (BSS) problems in different scientific domains. In the present work, an application of ICA for processing NIR hyperspectral images to detect traces of peanut in wheat flour is presented. Processing was performed without a priori knowledge of the chemical composition of the two food materials. The aim was to extract the source signals of the different chemical components from the initial data set and to use them in order to determine the distribution of peanut traces in the hyperspectral images. To determine the optimal number of independent component to be extracted, the Random ICA by blocks method was used. This method is based on the repeated calculation of several models using an increasing number of independent components after randomly segmenting the matrix data into two blocks and then calculating the correlations between the signals extracted from the two blocks. The extracted ICA signals were interpreted and their ability to classify peanut and wheat flour was studied. Finally, all the extracted ICs were used to construct a single synthetic signal that could be used directly with the hyperspectral images to enhance the contrast between the peanut and the wheat flours in a real multi-use industrial environment. Furthermore, feature extraction methods (connected components labelling algorithm followed by flood fill method to extract object contours) were applied in order to target the spatial location of the presence of peanut traces. A good visualization of the distributions of peanut traces was thus obtained

NIR hyperspectral imaging for detection of nut contamination

NIR hyperspectral imaging for detection of nut contamination

Caracterización de suelos agrícolas de Brasil con un espectrofotómetro VERIS VIS-NIR

La distribución de nutrientes del suelo presenta una gran variabilidad. Algunos estudios indican la interdependencia entre atributos físico-químicos, concluyendo que se necesitan muestreos densos para caracterizar eficientemente la distribución espacial. Para la realización de este trabajo experimental se han empleado datos tanto espectrales, obtenidos con el espectrofotómetro Veris Vis-NIR, como de referencia, mediante análisis de laboratorio, correspondientes a 341 muestras de suelo de 41 ha. Para ambos tipos de datos se ha realizado un análisis de componentes principales (PCA), y un análisis de Conglomerados (Clúster). En las variables de referencia se escogieron aquellos atributos con mayor coeficiente de variación: arcilla, potasio, fósforo, calcio, magnesio, materia orgánica y capacidad de intercambio catiónica efectiva. El objetivo principal es establecer las necesidades mínimas de muestreo comparando los resultados obtenidos con plantillas cartesianas de distinta resolución, y determinar la relación existente entre la cantidad de nutrientes y la reflectancia espectral Vis-NIR.

Evaluación de la relación entre la proporción de los atributos químicos y la reflectancia espectral (Vis-NIR) del suelo

La distribución de nutrientes del suelo presenta una gran variabilidad. Algunos estudios indican la interdependencia entre atributos físico-químicos, concluyendo que se necesitan muestreos densos para caracterizar eficientemente la distribución espacial. Para la realización de este trabajo experimental se han empleado datos tanto espectrales, obtenidos con el espectrofotómetro Veris Vis-NIR, como de referencia, mediante análisis de laboratorio, correspondientes a 341 muestras de suelo de 41 ha. Para ambos tipos de datos se ha realizado un análisis de componentes principales (PCA), y un análisis de Conglomerados (Clúster). En las variables de referencia se escogieron aquellos atributos con mayor coeficiente de variación: arcilla, potasio, fósforo, calcio, magnesio, materia orgánica y capacidad de intercambio catiónica efectiva. El objetivo principal es establecer las necesidades mínimas de muestreo comparando los resultados obtenidos con plantillas cartesianas de distinta resolución, y determinar la relación existente entre la cantidad de nutrientes y la reflectáncia espectral Vis-NIR.