Using an electronic nose to classify properties of natural products by analysing their Volatile Organic Compound (VOC) patterns, allows fraudulent and mis-represented goods to be identified and removed, before they enter the consumer market.

1. III Symposium Nacional de Ingeniería Hortícola
I Symposium Ibérico de Ingeniería Hortícola
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PRELIMINARY RESULTS FROM OLIVE OIL CLASSIFICATION SYSTEM USING A
LOW COST ELECTRONIC NOSE
1
Departamento de Ingeniería, Escuela Politécnica Superior de Orihuela (EPSO-
UMH), Crtra. de Beniel, km 3,2 03312, Orihuela (Alicante),
moates@btinternet.com
2
Voodoometrics. Denmark, mm@voodoometrics.eu
3
Wi-Sen Technology. Spain, oscarcuenca2@hotmail.com
Palabras clave:
Mediante el uso de una nariz electrónica para clasificar las propiedades de productos
agroalimentarios mediante el análisis de sus patrones de sus componentes orgánicos volátiles
(COV) permite identificar y desechar productos fraudulentos y adulterados, antes de que entren
en el mercado de consumo. Resultados preliminares de un estudio aplicado a aceite de oliva
demuestran que una nariz de bajo coste basada en un conjunto de sensores de gas SNO2de la
serie MQ tiene el potencial de clasificar correctamente calidades distintas de aceite de oliva. La
serie MQ son sensores electro-químicos con resistencia variable según la sustancia. Analizando
las respuestas del sensor con la variación temporal de ciclos de voltaje del calentador y usando
un clasificador paramétrico de distancia simple, el dispositivo discriminó perfectamente entre
aceite virgen, mezcla y de hollejo. Cuando se le pedía discriminar el aceite de oliva virgen extra
de una clase específica, los resultados de la discriminación en exceso del 90 % se consiguieron
en todos los punto de la muestra individual dentro del ciclo. Sin embargo, cuando se combinaban
los datos de los tres puntos de la muestra de la onda, el dispositivo actuaba en el 100 %. La
unidad puede ser ensamblada por menos de 50 euros.
Using an electronic nose to classify properties of natural products by analysing their Volatile
Organic Compound (VOC) patterns, allows fraudulent and mis-represented goods to be identified
and removed, before they enter the consumer market. Preliminary results from a study performed
on olive oils demonstrate that a low cost electronic nose device based on an array of MQ-series
SnO2 gas sensors has the potential to correctly classify differing qualities of olive oils. MQ serial
are electro-chemical sensors with a variable resistence depending on the substance. By analysing
sensor responses at specific points within time-varying heater voltage cycles, and using a simple
Ratio-metric Distance Classifier, the unit flawlessly discriminated between virgin, blended and
pomace oils. When asked to discriminate extra virgin olive oil as a specific class, discrimination
results in excess of 90 % were achieved at each individual sample point within the cycle, however
when the data from three sample points from the waveform were combined, the unit performed
without exception. The unit can be assembled for less than 50 Euro.
INTRODUCTION

2. USO DE DRONES Y SATÉLITES EN AGRICULTURA
Lugo, 21-23 de febrero de 2018
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MATERIALS AND METHODS

3. III Symposium Nacional de Ingeniería Hortícola
I Symposium Ibérico de Ingeniería Hortícola
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RESULTS

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Lugo, 21-23 de febrero de 2018
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CONCLUSIONS
REFERENCES