Detección de cuerpos extraños en postres gelificados mediante tecnologías ultrasónicas

Abstract

[ES] Los cuerpos extraños representan un tipo de riesgo físico para los consumidores de un alimento. Como cuerpos extraños, puede considerarse cualquier sustancia ajena al alimento, como pueden ser fragmentos de plástico, metal, madera o vidrio provenientes de los envases y embalajes o de las propias líneas de producción o también fragmentos de huesos o partes de vegetales no comestibles, como tallos u hojas. Pero también se consideran cuerpos extraños insectos o pelos que puedan caer al alimento, o incluso defectos internos, como burbujas de aire. Las técnicas de detección de cuerpos extraños a nivel industrial deben de ser capaces de inspeccionar el 100% de la producción para rechazar los productos anómalos. Las técnicas actuales que se utilizan a nivel industrial son principalmente los sistemas de detección de metales y los Rayos-X, que permiten detectar metales, principalmente férricos, y materiales con densidades muy diferentes a las del alimento, como piedras. También, se utilizan los sistemas de visión artificial para la detección de cuerpos extraños en el exterior del producto o en productos transparentes. Sin embargo, no existen tecnologías adecuadas para la detección de otros cuerpos extraños como plásticos o insectos colocados en el interior del producto. Así, el presente trabajo final de grado pretende evaluar la fiabilidad de diferentes tecnologías ultrasónicas para la detección de cuerpos extraños en un postre gelificado comercial. Para alcanzar este objetivo, se realizarán medidas del producto envasado tanto en estado sólido como líquido y se colocarán en su interior diferentes cuerpos extraños: arandelas metálicas de acero inoxidable (5 y 2.5 mm de diámetro), plásticos de material duro y blando de dimensiones 5 x 5 y 2,5 x 2,5 mm y moscas, en total se analizarán 35 objetos (5 para cada tipología de objeto). Las medidas ultrasónicas se realizarán por contacto directo en modo pulso-eco a dos frecuencias (1 y 5 MHz) y sin contacto empleando transductores con acoplamiento por aire (0.28 MHz) en modo transmisión-recepción. Se analizarán diferentes parámetros de la señal ultrasónica tanto relacionados con el nivel de energía, como amplitud, integral y norma, y también con la velocidad ultrasónica. Posteriormente, se utilizarán técnicas estadísticas multivariantes para evaluar la capacidad de detección de las diferentes técnicas ultrasónicas.

CONTRIBUCIÓN A LOS OBJETIVOS DE DESARROLLO SOSTENIBLE: El presente trabajo final de grado está comprometido a contribuir con el siguiente objetivo de desarrollo sostenible de forma principal : 9. Industria, innovación e infraestructuras Se piensa conseguir este objetivo mediante la implementación de tecnologías que favorezcan la mejora de los procesos industriales de elaboración de alimentos. De forma secundaria, se pretende también abarcar los siguientes objetivos de desarrollo sostenible: 3. Salud y bienestar 8. Trabajo decente y crecimiento económico 12. Producción y consumo responsables

[EN] Real-time detection of foreign bodies in food is a challenge for manufacturing 4.0 industries. There is a need to develop non-destructive, non-invasive and low-cost systems for online monitoring of food product quality in these types of industries. Noncontact ultrasound technology is a promising solution as it offers several benefits, including fully non-invasive measurement, high resolution, rapid inspection of the entire production, low cost and versatility. Therefore, the main objective of this work was to evaluate the feasibility of using non-contact ultrasound technology for the detection of foreign bodies in gelatins. For this purpose, commercial gelatins (8 cm diameter, 6 cm height) were characterized in liquid and solid form using non-contact ultrasound (0.28 MHz transducers in transmit-receive mode) and subsequently different foreign bodies (metallic, plastic parts and flies) with dimensions varying between 0.25 to 0.7 cm were inserted. Subsequently, three ultrasonic parameters related to the energy of the ultrasonic signal were obtained and calculated in the time domain (peak-peak distance, norm and integral). The influence of foreign bodies on the energy parameters was analyzed by multifactorial Analysis of Variance (ANOVA). Additionally, a partial least squares regression model-discriminant version (PLS-DA) was calibrated using the ultrasonic signals for assembly with supervised machine learning models in latent structures such as Support Vector Machines (LV-SVM) and Classification Trees (LV-RF). The experimental results showed that the presence of foreign bodies in the gelatins caused alterations in the ultrasonic waves, which was reflected in the energy-related parameters associated with absorption, reflection or refraction effects. Thus, it was observed that the peak-peak distance of the signal, the norm and the integral decreased on average by 23%, 60% and 44%, respectively. Although the differences were dependent (p < 0.05) on the state of the gelatin and the type and size of the foreign body. The LV-SVM model provided the best classification capability for ultrasonic signals, with an overall accuracy of over 99% for both the ultrasonic signals used for training the models and those of the validation set. The results demonstrated the feasibility of using non-contact ultrasound for the rapid and accurate detection of foreign bodies in gelatins and its subsequent industrial application in line.