Incorporación de Sensores Ópticos al Procesado de Alimentos

14/5/2010                                                                   Imprimir

En el marco de la Jornada Técnica sobre Tecnologías transversales de interés para la Industria Alimentaria, Farmacéutica y Cosmética, el Dr. Manuel Castillo Zambudio pronunció la ponencia Incorporación de Sensores Ópticos al Procesado de Alimentos.

Las exigencias de los consumidores por tener cada vez productos de mejor calidad a menor precio, junto con la necesidad de garantizar los beneficios empresariales en un ambiente cada vez más competitivo y las exigencias legales incorporadas por las autoridades sanitarias para garantizar la seguridad nos obliga a mejorar continuamente el control de procesos. Esto se hace con dos objetivos principales: la reducción de la variabilidad de los productos finales que va redundar en la calidad y seguridad de los mismos y, en segundo lugar, en la mejora de la productividad mediante ahorro de materias primas y energía, y reducción de residuos y costes.

Esta mejora del control de procesos implica también el desarrollo continuo de sensores que son capaces de responder a los cambios físico-químicos que tiene el alimento durante el procesado.

Sensores

Los sensores son instrumentos que responden a una o varias propiedades de los alimentos (parámetros físicos, químicos o biológicos) y transforman la respuesta en una señal, generalmente de naturaleza eléctrica.

Los sensores permiten:

- Activar y desactivar mecanismos automáticos.

- Implementar sistemas de alarma.

- Aplicar medidas correctoras.

Tipos de sensores

Hay muchos tipos y muchas clasificaciones. Usaremos la que se basa en el procesado de la señal. Según esta clasificación habría dos tipos de sensores:

- Sensor primario: mide una determinada característica, por ejemplo un termómetro o un peachímetro.

- Sensor analítico o inteligente: que más que una repuesta individual nos proporciona una respuesta que cambia con el tiempo, y cuyos datos debidamente procesados y en combinación con unos algoritmos nos permiten obtener los parámetros de control que intentamos mejorar.

Desarrollo de las tecnologías ópticas de control

Los sensores ópticos presentan una serie de ventajas cuando se comparan con otro tipo de sensores primarios como los sensores de temperatura o presión que proporcionan medidas simples, y la ventaja principal es que son muy versátiles. Podemos obtener medidas a diferentes longitudes de onda, podemos establecer diferentes configuraciones de medida (absorción, dispersión, transmisión, etc.) o, incluso, podemos realizar medidas ópticas de diferente naturaleza (fluorescencia, color, rotación de la luz polarizada.).

Además, durante las últimas décadas se vienen desarrollando una serie de avances tecnológicos muy importantes que nos ayudan al desarrollo de estas tecnologías de control:

- Detectores ópticos más pequeños y más sensibles.

- Fibras ópticas que proporcionan recubrimientos nuevos o sistemas de conexión entre fibras más eficientes.

- Mejoran las fuentes de luz. Diodos de emisión de luz (LEDS) con longitudes de onda no disponibles hasta ahora, más baratos y más potentes.

- Los avances en microelectrónica permiten la introducción de procesadores insertados que se instalan en la cabeza del sensor y no dependen del controlador para actuar sobre las válvulas o sobre las bombas. Los PC y PLC (Programmable Logic Controllers) también se están desarrollando enormemente y son cada vez más pequeños y potentes.

Cuando nos planteamos desarrollar una tecnología óptica lo primero que necesitamos es identificar un problema de control que sea de interés para la industria. A partir de ahí hay que recopilar el conocimiento necesario para el diseño y desarrollo de dicho sensor. También será necesario que empleemos los conocimientos de química de los alimentos y de cinética de los procesos involucrados en aquel proceso general que pretendemos controlar. Todo ello es lo que nos va a permitir desarrollar por una parte los sensores y, por otra los algoritmos que luego nos ayudarán a obtener los parámetros de control.

La configuración óptica de medida es importante, pero también lo es el tipo de medida que queremos realizar. Pueden ser de dos tipos:

- Cuantitativa: la señal es proporcional a la concentración, densidad, viscosidad u otras propiedades físico-químicas de interés.

- Cualitativa: la señal no tiene interpretación física o química directa. La experiencia demuestra que este tipo de medidas son las más prácticas.

Fibras ópticas

Uno de los componentes más importantes a la hora de diseñar sensores ópticos son las fibras ópticas. Podemos definirlas como cilindros de diámetro reducido, de material transparente-normalmente dióxido de silicio, también de plástico-, capaces de confinar y transportar ondas luminosas mediante el fenómeno que se conoce como reflexión total interna.

En un esquema podemos ver que hay un eje perpendicular a la fibra y diferentes radiaciones luminosas que inciden sobre la superficie. El ángulo que se forma con el eje es importante, ya que cuando es muy grande la radiación se refleja en la superficie de la fibra y no penetra en ella, y conforme va disminuyendo el ángulo parte de las radiación es capaz de penetrar en el núcleo y una gran parte de la radiación se pierde transmitida en el interior del revestimiento. Sin embargo, cuando el ángulo disminuye lo suficiente y se alcanza el ángulo máximo de acoplamiento, la radiación luminosa es capaz de reflejarse totalmente en la superficie que separa el revestimiento y el núcleo, de forma que no se transmite hacia el interior del revestimiento y la radiación queda confinada en el interior del núcleo de la fibra óptica. Si imaginamos este ángulo máximo de acoplamiento en tres dimensiones podríamos observar un cono de aceptación en el que cualquier radiación que consideremos va a ser capaz de introducirse en la fibra óptica y viajar hasta el otro extremo de la misma.

Interacción de radiaciones luminosas con partículas esféricas

Si consideramos una única partícula esférica de los alimentos- a modo de ejemplo- y observamos radiación incidiendo sobre ella, podemos distinguir diversos fenómenos: parte de la radiación va a ser absorbida por la partícula, otra parte va a reflejarse sobre la superficie, otra va a transmitirse en el interior y refractarse, y aquella parte de la radiación que pasa muy cerca de la partícula pero no incide sobre ella va a sufrir un cambio de dirección que llamamos difracción. De modo que, además de absorción, tenemos toda una serie de procesos: difracción, refracción y reflexión, que conducen a la dispersión en todas las direcciones. Si consideramos dos o más partículas, como es el caso de los alimentos, tenemos que introducir un factor importante que sería el clearance, la distancia entre dos partículas, que es proporcional a la concentración de partículas en la muestra.

La intensidad de la dispersión depende de varios factores: la forma de la partícula; el índice de refracción de la partícula en relación con el del medio; el parámetro de tamaño, que es la relación entre el tamaño de la partícula y la longitud de onda; y la distancia entre partículas- el clearance- dividido por la longitud de onda.

Los modelos que se emplean para describir estos procesos de dispersión son muy complejos y numerosos, aunque básicamente hablamos de tres que dependen del parámetro de tamaño:

-Si el parámetro de tamaño es muy pequeño-inferior a 1- se producen fenómenos de dispersión Rayleigh, que son por ejemplo los responsables del color azul del cielo.

-Si el diámetro de la partícula es muy parecido a la longitud de la onda se usa el modelo de Lorenz-Mie.

-Si el parámetro de tamaño es mucho mayor de 1 tenemos que recurrir a la óptica geométrica.

Sensores de longitud de onda única basados en medidas de dispersión

Hablaremos de:

- Sensor de coagulación de la leche

- Sensor de sinéresis

- Sensor de control de efluentes

- Sensor de estabilidad de emulsiones cárnicas

Sensor de coagulación

El objetivo es determinar automáticamente los tiempos de coagulación y de corte en la elaboración de queso y la finalidad principal sería la mejora del rendimiento, aunque también contribuye al control de la humedad de la cuajada, de la homogeneidad y de la calidad del producto final.

Los tiempos de corte bajos producen un efecto significativo en el rendimiento, con disminución del mismo. De igual forma que cuando el tiempo de corte es bastante más alto, si se dan condiciones como alta concentración de calcio, también tenemos pérdidas de rendimiento por excesiva pérdida de grasa.

Por ello nos propusimos diseñar un sensor para monitorizar la coagulación y predecir el parámetro tiempo de corte. Utilizamos una estructura que determina dispersión NIR. La fuente de radiación es 880 nanómetros. La radiación circula a través de una fibra óptica hasta que alcanza la muestra de leche. Y una vez que interacciona con las partículas, principalmente los glóbulos grasos y la micelas de caseína, la dispersión tiene lugar en todas las direcciones y determinamos aquella fracción de la dispersión que viaja a través de una segunda fibra a 180 grados hasta un fotodetector de silicio que nos proporciona un voltaje proporcional a la intensidad luminosa. Este voltaje se puede utilizar para calcular un ratio de dispersión que tiene una forma sigmoidal, y mediante análisis de primera y segunda derivada podemos determinar un parámetro de gran importancia para la predicción del tiempo de corte, que es Tmax. Este parámetro coincide con el punto de inflexión de la curva de reflectancia o con el máximo de la primera derivada.

A través de una serie de experimentos que hemos realizado durante los últimos años hemos podido aprender bastante sobre la interpretación química de este tipo de perfiles y lo que ocurre durante la coagulación. Básicamente sabemos que a tiempo Tmax prácticamente el 80 por ciento de la hidrólisis de la capa caseína ya ha tenido lugar. La parte del perfil en relación directa con el primer pico de la primera derivada nos aporta información sobre la agregación micelar, mientras que la parte siguiente -más en relación con el segundo pico de la primera derivada- nos informa sobre el endurecimiento de la cuajada. Así, no es sorprendente que se pueda describir perfectamente el aumento de dispersión de la luz a partir de Tmax durante la coagulación siguiendo un modelo cinético que combina dos expresiones: una de segundo orden para la agregación micelar y una de primer orden para el endurecimiento de la cuajada.

Este modelo arroja estimaciones de parámetro cinético que responden perfectamente a los factores que afectan a la coagulación, como temperatura y proteína. Como ejemplo, observamos que el tiempo de vida media del endurecimiento y de la agregación disminuye de forma significativa con el aumento de la temperatura. Y este efecto es más marcado en el caso de la agregación ya que este proceso presenta un Q10 mayor.

Con estos resultados se puede predecir el tiempo de corte y de coagulación a partir de Tmax con errores estándar de predicción entorno a un minuto -esto es siempre y cuando la concentración de proteína en las muestras de leche no cambie-. Si se producen cambios en el contenido de proteína de la leche la correlación entre tiempo de corte y tmax cambia, dependiente de forma significativa con el aumento de la proteína, lo que nos obliga a introducir un corrector en los algoritmos de predicción.

Sensor de coagulación para determinar la actividad coagulante

La óptica de este sensor es la misma pero el diseño de la unidad es diferente. Se pretende la determinación de la actividad coagulante del cuajo.

La actividad coagulante se determina siguiendo los estándares de la IDF que utilizan el tiempo de coagulación de Berridge (TCB) para la determinación de la coagulación de la leche. Cuando aparecen los primeros grumos de micelas que se van adhiriendo a la pared del vidrio o tubo en rotación nos indica que la coagulación está empezando. Este es un método muy subjetivo. Tiene buena repetibilidad siempre y cuando el operario esté bien entrenado y cuando se cambia de operario y/o de laboratorio la reproducibilidad es bastante baja. Si a esto añadimos que es un método muy tedioso, creemos que está justificado que propongamos un método de dispersión NIR como alternativa objetiva, precisa y sencilla al TCB para la determinación de la actividad coagulante.

En las cubetas de coagulación monitorizamos temperatura, perfil NIR y pH. Para verificar el instrumento CoAguLab y su funcionamiento se realizó un diseño experimental con 29 réplicas, de forma que pudimos establecer la actividad coagulante de un enzima problema. Para ello utilizamos los protocolos de la IDF y realizamos una pequeña modificación en el protocolo para poder comparar la actividad coagulante determinada de forma óptica con aquella determinada visualmente.

Los resultados del estudio demuestran que cuando se emplea el tiempo de coagulación de Berridge, como indicador de la coagulación, la actividad coagulante no es significativamente diferente de la que se obtiene con los indicadores ópticos.

Como conclusión podemos decir que este equipo y la dispersión de radiación de infrarrojo próximo (880nm) representa una alternativa sencilla, precisa y objetiva al empleo del TCB para la determinación de la actividad coagulante.

Sensor de sinéresis: control de desuerado

El objetivo es la optimización de la duración de la operación de desuerado en cuba.

La finalidad es múltiple:

- Control de la humedad de la cuajada. Con esto se mejora también el control de la maduración y de la homogeneidad del producto final.

- Permite la disminución de las pérdidas de grasa con una mejora del rendimiento.

- Racionalización del proceso productivo al disminuir los tiempos muertos.

La cinética de la sinéresis afecta al contenido de humedad de la cuajada, pero de forma menos obvia también afecta al contenido de minerales y de lactosa. El efecto sobre la humedad de la cuajada incide directamente sobre la humedad final del queso. Y la humedad de la cuajada junto con el contenido de minerales y de lactosa interacciona de forma relativamente compleja afectando a los procesos de maduración: crecimiento microbiano, producción de enzimas, pH, etc.. De forma que estamos teniendo un efecto doble de la sinéresis sobre la humedad del queso y el afinado. Esto se traduce en un cambio de rendimiento y en las características organolépticas que también se ven influidas, de forma que cuando hablamos de cinética de sinéresis realmente estamos hablando de calidad, de homogeneidad y de beneficio.

La sinéresis es una de las etapas más importantes en la elaboración del queso y una mejora del control de la sinéresis disminuye la incidencia de defectos de maduración y mejoraría la homogeneidad y calidad del queso. Pero, sorprendentemente, no existe en la actualidad ninguna tecnología que nos ayude a monitorizar el proceso. El control se realiza de forma empírica en la mayoría de los sitios.

La interpretación química de ambos sensores durante la coagulación es muy similar, estamos viendo los mismos procesos y a nivel práctico indica que con el sensor de sinéresis también podemos predecir el tiempo de corte y de coagulación. Ésta es una situación única, porque este tipo de sensor nos permite monitorizar todos los procesos de importancia química que tienen lugar en una cuba de cuajar desde que se añade la leche a la cuba hasta que se vacía la cuba al final del desuerado.

Pero, recordemos que este sensor tenía como objetivo la determinación de la humedad en la cuajada. Para poder monitorizar y predecir este proceso, tenemos que analizar cómo cambia la humedad de la cuajada en función del tiempo y vemos que disminuye de forma logarítmica, siguiendo una cinética de primer orden. Estos resultados los hemos confirmado ampliamente durante años en distintas condiciones de coagulación y de desuerado, y además responden perfectamente al efecto de la temperatura.

Modelo de predicción de la humedad de la cuajada durante la sinéresis

Lo que intentamos es predecir la constante cinética de sinéresis a partir de parámetros ópticos y empleamos 2: uno que caracteriza la parte de coagulación y otro la parte de sinéresis que se obtiene 15 minutos tras el corte -tiempo suficiente para poder emplear los algoritmos en estimar la humedad-.

Combinado dos ecuaciones obtenemos otra que nos permite describir y modelizar todos los cambios de humedad que tienen lugar en cada uno de los 60 experimentos que componen este estudio, que se realizó a 3 niveles distintos de temperatura, 3 niveles distintos de concentración de calcio y 3 tiempos de corte diferentes, a lo largo de los 9 puntos de muestreo de cada ensayo. De forma que disponemos de un número de observaciones de 540 con un R cuadrado de 0,96 y un error estándar de predicción de 1,72 por ciento de humedad.

Por tanto, se puede concluir que le sensor de sinéresis proporciona una información útil para el control conjunto de la coagulación y la sinéresis, lo que contribuiría a mejorar el control de humedad en la cuajada, de las pérdidas de grasa en suero- a disminuirlas- y a mejorar el rendimiento quesero.

Sensor de control de efluentes

El objetivo es determinar la medida de la concentración de partículas en los efluentes de quesería (caseína y glóbulos grasos). La finalidad sería localizar pérdidas y establecer medidas correctoras, e identificar deficiencias en el proceso de elaboración.

Este sensor funciona mediante dispersión. Se emplea longitud de onda de 470 nm y la intensidad de luz es proporcional a la concentración de partículas para una gama de producto y sus diluciones. Hablamos de productos que van desde la leche desnatada hasta la nata, pasando por leche con distintos contenidos de grasa.

Sensor de emulsiones cárnicas

El objetivo es la estimación óptica del grado de emulsificación en salchichas para determinar la duración óptima del picado. La finalidad es mejorar la estabilidad de la emulsión e, indirectamente, mejorar el rendimiento, la textura y la homogeneidad del producto final.

Este sensor se encuentra en una fase preliminar de trabajo. Hemos estudiado diferentes factores: ratio de magra y grasa, duración del picado, distancia entre fibras, aditivos. Los resultados han sido bastante alentadores. Los datos nos permiten decir que las pérdidas por cocinado si que se pueden predecir a partir de las medidas ópticas obtenidas en la emulsión en fresco y, de forma sorprendente, también hemos obtenido predicciones de la tendencia a la oxidación de las salchichas una vez cocinadas y de la fuerza de fractura del producto cocinado a partir de parámetros ópticos obtenidos de la emulsión en fresco.

Sensor de transmisión. Sensor de transición

El objetivo es determinar la interfase entre dos productos diferentes que fluyen por una conducción durante el procesado de alimentos, por ejemplo la transición agua-leche o leche-agua durante la pasterización.

La finalidad es la automatización del proceso, disminución de las pérdidas y mejora del control sobre el proceso.

Las ventajas:

-Empleo de un sensor de transmisión para detección de líquidos con y sin turbidez.

-Detección del punto de transición y del tiempo de transición se realiza mediante el análisis de derivadas de la señal para eliminar la necesidad de calibración.

Sensor de extinción

El objetivo es determinar la concentración de grasa en leche y en crema. Y la finalidad es el control de las operaciones de desnatado.

Sensor dual de dispersión

El objetivo es la estimación óptica del porcentaje de proteínas solubles desnaturalizadas por acción del calor durante el tratamiento térmico de la leche.

La finalidad es mejorar el control del tratamiento térmico, seleccionar la leche tratada térmicamente en base a sus propiedades funcionales y mejorar la calidad del queso y del yogur.

El tratamiento térmico a 90 grados durante 10 minutos desnaturaliza por completo las proteínas del suero. La desnaturalización térmica tiene una influencia directa sobre las propiedades funcionales de las proteínas séricas y en el caso de la producción de queso, básicamente, produce un aumento del tiempo de gelificación, una disminución de la dureza del gel, un aumento de la humedad y un aumento del tamaño micelar entre 30 y 35 nm. Este aumento tal vez esté en relación con el aumento de beta lactoglobulina desnaturalizada sobre la capa caseína en la superficie de la micela y probablemente es, en parte, responsable de los resultados que estamos obteniendo.

Lo que se observó en Cabot Cheese, Vermont(EE.UU) es que la dispersión NIR a 180nm era mayor en algunos lotes de leche y que probablemente estos lotes también presentaban un tiempo de coagulación más largo. Esto nos anima a estudiar este proceso. Los resultados de los estudios demuestran que las proteínas a 80º C se van degradando en función de la duración del tratamiento siguiendo una cinética de primer orden. Y de forma paralela también se observa que los perfiles de dispersión que se obtienen van aumentando de forma logarítmica con el tratamiento térmico, así se han podido obtener 2 ratios a distintas longitudes de onda que varían siguiendo también una cinética de primer orden con el tiempo de tratamiento. Ambos ratios están claramente correlacionados con el porcentaje de proteínas que se van desnaturalizando.

Por tanto, la desnaturalización de las proteínas séricas y el método óptico propuesto presentan una respuesta de primer orden a la intensidad de tratamiento térmico a 80º. La respuesta de método óptico propuesto se correlaciona significativamente con la desnaturalización de las proteínas séricas, y ello nos anima a seguir desarrollando este sensor on line.

Sensor dual de transmisión

El objetivo es determinar la concentración de grasa en suero. Y la finalidad es el control de las pérdidas de grasa durante la elaboración de queso.

El análisis de los datos nos permite identificar un ratio de dos longitudes de onda que se correlaciona perfectamente con la concentración de grasa en suero. Cuanto mayor es la concentración de grasa, menor es la transmisión. Los resultados indican que podemos predecir la concentración de grasa. Este método se puede instalar on line en la cuba, ya que no requiere un pretratamiento de la muestra, excepto retirar la cuajada, filtrando la muestra por una criba de acero inoxidable.

Conclusiones

-Las mejoras de los sistemas de control dependen de la disponibilidad de sensores capaces de evaluar las modificaciones físico-químicas de los alimentos durante el procesado.

-Los sensores de fibra óptica representan una alternativa de control ideal porque son medidas no destructivas, a tiempo real, de fácil manejo, instalación y mantenimiento. Nos permiten la determinación cuantitativa de componentes químicos en los alimentos, y también la estimación cualitativa de parámetros de gran interés tecnológico.