Visió artificial per classificar pernil i infraroigs per millorar el dessalat del bacallà

L’IRTA prova eines de baix cost per avançar cap a la transformació digital de les empreses alimentàries catalanes

La introducció d’aquestes tecnologies és en el marc del projecte demostratiu Competent-VIS-NIR per fomentar la competitivitat del sector

Una càmera connectada a una aplicació informàtica s’integra a la línia de producció de llescat de pernil curat per classificar el producte o detectar-ne defectes. S’anomena visió artificial. Un sistema amb infrarojos s’incorpora a la producció de ventresca de porc per catalogar-ne els talls segons la fermesa. Aquest sistema també es fa servir per millorar el procés de dessalat del bacallà. Són tres aplicacions de tecnologia de baix cost que l’Institut de Recerca i Tecnologia Agroalimentàries (IRTA) ha constatat que són factibles d’introduir a les empreses alimentàries en un projecte demostratiu iniciat el 2023.

Sota el nom de Competent-VIS-NIR, aquest projecte ha demostrat que ja és possible introduir eines tecnològiques de preu assequible al control del procés i del producte de les empreses alimentàries per millorar la qualitat i la competitivitat. Fins fa poc temps, el cost d’aquestes tecnologies era elevat,però actualment ja hi ha sistemes molt més barats i fàcilment aplicables en línia. Competent-VIS-NIR vol, en definitiva, contribuir que el sector alimentari català avanci cap al control de processos mitjançant sensors i cap a la transformació digital, que és una de les prioritats de l’IRTA.

Segons explica l’actual responsable del projecte, Josep Comaposada, del Programa de Qualitat i Tecnologia Alimentàries de l’IRTA, “vam decidir centrar-nos en tres àmbits claus del sector alimentari català: el de la carn fresca, el dels productes curats i el del peix processat, i la conclusió és clara: és factible implementar tecnologies de baix cost per determinar el marbrejat del pernil curat i la fermesa i la qualitat del greix en ventresques, així com el contingut de sal en el bacallà”.

Els investigadors esperen que, vistos els bons resultats del projecte, “les empreses puguin avaluar l’interès d’aplicar aquestes tecnologies a les seves indústries”, apunta Comaposada.

Visió artificial per classificar el pernil llescat

La tecnologia de visió artificial permet analitzar paràmetres de qualitat del producte en temps real a partir d’imatges capturades per una càmera. Les imatges es transfereixen a un ordinador que s’encarrega d’analitzar-les mitjançant diferents algoritmes.

En l’aplicació al processat del pernil curat llescat, aquesta tecnologia ha fet possible categoritzar-lo segons el marbrejat, és a dir, el greix intramuscular present al producte, i alhora detectar defectes.

“Hem desenvolupat un software que classifica paquets de llesques de pernil a partir d’imatges capturades amb una càmera fotogràfica. Aquest software es podria adaptar i integrar en línies de producció industrial per caracteritzar individualment els paquets de llesques. Fins i tot, la informació es podria incloure en els envasos i arribar al consumidor, de manera que pugui escollir els productes que s’adapten millor a les seves necessitats i gustos”, explica Israel Muñoz, investigador del programa de Qualitat i Tecnologia Alimentàries de l’IRTA.

Espectroscòpia d’infraroig proper per a la ventresca i el bacallà

Pel que fa al sistema d’infraroigs, la tecnologia s’anomena NIR (espectroscòpia d’infraroig proper) i permet avaluar paràmetres de composició o de qualitat dels productes sense alterar-los o destruir-los. A l’IRTA s’ha utilitzat un sensor que capta la llum que absorbeix o reflecteix l’aliment i la representa gràficament i en temps real en forma d’espectres amb l’ajuda d’un dispositiu mòbil connectat a una base de dades. Aquests espectres s’utilitzen per obtenir informació sobre l’estructura i la composició de la mostra.

El NIR s’ha provat per a la classificació de ventresques de porc en funció de la fermesa i la qualitat del greix, permetent distingir entre ventresca tova, intermèdia o ferma. Alhora, el NIR fa possible detectar problemes tecnològics durant el processat i predir l’anomenat índex de iode, que està relacionat amb el perfil nutricional i la durabilitat de la ventresca.

“Aquesta tecnologia es pot usar tant a la línia de sacrifici com a la de processat per predir de manera no invasiva les característiques de fermesa i d’àcids grassos de la panxeta. Així podem classificar les ventresques de manera objectiva, no invasiva i ràpida per tal de dirigir-les al processat posterior més òptim”, detalla Maria Font-i-Furnols, investigadora també del programa de Qualitat i Tecnologia Alimentàries.

D’altra banda, el NIR s’ha utilitzat per determinar el contingut de sal del bacallà durant el procés de dessalat, tant en processadors com en restaurants, i millorar així aquest procés mitjançant l’aplicació d’un cert moviment d’aigua dins del contenidor. Això, a més, accelera el procés i redueix la quantitat d’aigua necessària.

De fet, com subratlla Comaposada, “la implementació d’aquestes tecnologies també ajuda a reduir l’ús de reactius i la generació de residus, així com el consum d’aigua i d’energia durant el processat dels aliments i el malbaratament alimentari”. Això és rellevant tenint en compte que es poden aplicar en multitud d’empreses, des d’escorxadors i sales de desfer fins a processadors.

Per fer extensius els resultats de Competent-VIS-NIR, els investigadors l’han presentat en una jornada tècnica a l’IRTA i n’han editat un vídeo divulgatiu.

Per a més informació sobre el projecte, consulteu aquest enllaç de RuralCat.

Activitat finançada a través de l’Operació 01.02.01 de Transferència Tecnològica del Programa de desenvolupament rural de Catalunya 2014-2022.