09/04/2015 Jornada de Tecnología Hiperespectral aplicada a la industria agroalimentaria y la agricultura. Proyectos de investigación que demuestran la aplicación de la técnica. Alejandro Bermúdez. AMBLING

2. Proyectos de investigación que demuestran la aplicación
de la técnica
Alejandro Bermúdez Salazar

3. En los últimos años se están estudiando varias tecnologías
como alternativa a las técnicas existentes de evaluación de
la calidad en la industria agroalimentaria, y la visión
hiperespectral se perfila como una solución prometedora,
no sólo para la evaluación objetiva de la calidad de
producto, sino también para la monitorización y control de
los procesos productivos

4.  ¿Robots que controlan un campo de cultivo?
 ¿Sistemas que detectan la madurez de un tomate?
 ¿Máquinas que identifican defectos o enfermedades en
hortalizas o carnes que no se perciben con el ojo
humano?.

5.  Sector agroalimentario: Análisis hiperespectral para la
calidad no superficial de ciruelas

7.  La visión artificial trata de simular el proceso del sentido
de la visión de los seres vivos, según el cual un objeto es
captado mediante los receptores de la retina y es
transformado en impulsos nerviosos que son procesados
por el cerebro.

8. En la actualidad, las principales aplicaciones de la visión espectral que se están utilizando en el
sector agroalimentario son:
 Supervisión de cultivos: Mediante la incorporación de cámaras hiperespectrales en
aeronaves tripuladas o no, es posible obtener información de:
 La evolución natural de las plantas
 Diferentes enfermedades que atañen a los cultivos
 Daños causados por fenómenos meteorológicos como el granizo o el viento
 Control de calidad en producción de alimentos procesados: A través de la aplicación de
sistemas de visión hiperespectral en las líneas de procesado es posible:
 Controlar la calidad de diferentes alimentos como quesos y lácteos
 Detectar tumores en carne de diferentes especies
 Realizar un control de la calidad de la carne de cerdo o ternera
 Medir la humedad y la grasa en productos de panadería y bollería industrial

9. • Control de calidad en alimentos frescos (vegetales): Combinando la visión
convencional con la visión hiperespectral es posible inspeccionar los alimentos frescos
de origen vegetal en las centrales hortofrutícolas para:
• Controlar la madurez de vegetales o de frutas.
• Detectar la podredumbre en cítricos
• Detectar defectos en frutas que no sean detectables en el espectro visible
• Detección de materias extrañas: Mediante la visión espectral es posible detectar
materias extrañas que tengan una composición diferente a la del producto
inspeccionado. Por tanto es posible detectar:
• Plásticos, insectos, cartón o metales en productos a granel como frutos
secos, cereales, etc.

10. Aperitivos Medina implanta un sistema de inspección que
detecta los cuerpos extraños en frutos secos
del agua

11. Un nuevo sistema utilizará sensores para escanear
productos cárnicos en tiempo real.
Determinar la relación entre proteína y grasa, medir la terneza,
estimar el pH, clasificar la carne según su calidad o detectar
materias extrañas de baja densidad, son tareas que a partir de
ahora se van a poder realizar de manera automática
Control de calidad en productos
cárnicos: determinación de grasa,
proteína, humedad…

12. Control de calidad de las patatas

13. Aplicación de imagen hiperespectral para observar el efecto de la salinidad
en hojas de lechuga
La salinidad del suelo y/o del agua de riego es un factor determinante en el
crecimiento de la mayoría de cultivos hortícolas, llegando a causar verdaderos
problemas en la agricultura.

14. Determinación de la calidad y la madurez de la fruta
mediante imagen hiperespectral

15. Imagen hiperespectral para la detección de contaminación
microbiana en espinaca fresca envasada

16. Automatización del proceso de fileteado del pescado para
determinar el tamaño del pez y posicionar el mecanismo de
corte para filetear el pescado.

17. Detección de defectos no visibles en fruta

18. Detección de cuerpos extraños en productos
cárnicos

19. Predicción de la actividad del agua, el pH, y el
color de la carne de cerdo utilizando la técnica
de imagen hiperespectral
Determinación del porcentaje de grasa intramuscular en carne
mediante un sistema de visión hiperespectral en el infrarrojo
cercano

20. AMBLING apuesta por la investigación y el desarrollo como
uno de los pilares importantes para el progreso de la
empresa, y el posicionamiento de la región en la aplicación
de nuevas tecnologías.
ALEJANDRO BERMUDEZ SALAZAR
abermudez@ambling.es

21. GRACIAS
Nuevas tecnologías de inspección: lo que el ojo no ve