Clasificación de filetes de merluza fresca y descongelada por sensores y análisis multivariante de datos

El consumidor, demanda cada vez más productos adaptados a sus necesidades, productos saludables, seguros, y de alta calidad organoléptica. Estas características de salud y calidad están normalmente asociadas al producto fresco, por lo que el consumidor prefiere el pescado fresco al congelado, con un 44,2% de consumo en fresco frente a un 11,2% de producto congelado (Martín, 2010), aun siendo el precio mayor para el fresco. La merluza, especie muy apreciada por el consumidor español, se vende tanto congelado como refrigerado. Algunas veces los productos refrigerados proceden de pescado descongelado pero no siempre están correctamente etiquetados y esto puede llevar a confusión a los consumidores, que no se encuentran con la calidad que esperan de un producto fresco de venta asistida o de libre servicio.

La determinación de la calidad del pescado es un reto en todas las etapas de la cadena de valor de este producto, desde el procesado de pescado al supermercado. Sin embargo, su determinación objetiva es difícil. En la bibliografía se pueden encontrar autores que han evaluado diferentes métodos y sensores para la determinación objetiva de la calidad del pescado (Olafsdottir et al., 2004). Existen métodos de evaluación sensorial como el método del índice de calidad o Quality Index Method (QIM) para diferentes especies pesqueras (Abaroa et al., 2008, Nilsen y Esaiassen, 2005, Bonilla et al., 2007) donde se determina la calidad del pescado por expertos humanos que valoran los cambios característicos del pescado (color, olor, textura,..) en base a una escala predeterminada. Recientemente han atraído considerable atención las aplicaciones de los biosensores y sensores químicos y micro-y nanotecnologías para la evaluación frescura ya que pueden ser implementados en dispositivos de bajo costo, resistente y portátil (Baldwin et al., 2011). Sin embargo, muchos de estos métodos son lentos, destructivos o requieren de personal entrenado, por lo que no son aplicables a una línea de proceso.

La espectroscopia Visible / infrarrojo cercano (VIS / NIR) ha mostrado resultados prometedores para evaluar el estado congelado-descongelado y predecir la frescura del bacalao (días de almacenamiento en hielo) con una precisión de 1,6 días (Sivertsen et al., 2011). Además, varios estudios han demostrado el potencial de las técnicas espectroscópicas para la evaluación rápida y no destructiva de frescura en filetes de salmones (Nilsen et al., 2002, Kimiya et al., 2013). Por último, se ha sugerido que la espectroscopía VIS / NIR puede detectar el deterioro de filetes de trucha (Lin et al., 2006). Aunque estas tecnologías aportan ventajas en cuanto a velocidad de tratamiento, no se ha encontrado ninguna solución para clasificar filetes de merluza en función de si es fresco o descongelado.

El área de nuevas tecnologías de AZTI-Tecnalia  ha desarrollado un método basado en sensores, de diferente naturaleza dentro del espectro electromagnético, con el fin de clasificar filetes de merluza en su estado fresco o descongelado. Los sistemas sensóricos utilizados para la toma de datos están compuestos de una fuente de luz, un espectrofotómetro, una sonda de medida y un ordenador que recoge y transforma la señal. Dichos equipos tienen una capacidad de toma de datos muy rápida.

prueba merluza

El conjunto de datos, formado por los espectros de las porciones de merluza, tanto frescas como descongeladas, se trató y analizó estadísticamente mediante técnicas de reconocimiento de patrones, lo que permitió desarrollar un modelo de clasificación ad hoc. Con la metodología de adquisición y el modelo de clasificación desarrollado se obtuvieron unos porcentajes de éxito de en torno al 95% en la clasificación.

Como conclusión general del estudio, se puede decir que, la utilización de los sensores testados en combinación con técnicas de análisis multivariante de datos se presenta como una solución para la clasificación de merluza atendiendo a su estado (fresco o descongelado). La metodología desarrollada para la adquisición y posterior tratamiento de datos permite la clasificación del pescado en tiempo real en una línea de proceso. Al ser un método no destructivo no influye negativamente en la calidad del pescado analizado. Por último, el método puede aplicarse tanto a la diferenciación manual como automática. El método está validado para filetes de merluza si bien es potencialmente aplicable a otras especies pesqueras. Además, esta aplicación podría ser una herramienta útil para el control del etiquetado de productos pesqueros que vayan a ser vendidos directamente en el canal de productos refrigerados, como se recoge en el informe Stevenson, Aprobado por el Parlamento Europeo (12/09/2012), que se integrará en la futura Política Pesquera Común (PPC) 2014-2020.

Extracto del artículo “Clasificación de filetes de merluza fresca y descongelada mediante sensores y análisis multivariante de datos”,  publicado en la revista Ruta Pesquera nº 98, mayo/junio 2013.

Autores: R. Rodríguez, A. Blanco, U. De Juana, I. Olabarrieta, I. Pérez e I. Martínez de Marañón (AZTI- Tecnalia, Unidad de Investigación Alimentaria).

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