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Aplicando la imagen hiperespectral, el Servicio de Investigaciones Agrícolas de Estados Unidos ha desarrollado una tecnología capaz de detectar un patógeno intestinal como la Salmonella en menos de 24h.
La innovación es realmente importante en materia de seguridad alimentaria. Hasta hoy, distinguir un microorganismo Campylobacter de un no-Campylobacter era difícil al ser muy parecidos. Por eso, son una de las principales causas de intoxicación bacteriana en personas.
Gracias a la tecnología hiperespectral, que puede trabajar en el rango de espectros ultravioleta hasta el infrarrojo-cercano, pasando por el visible para el ojo humano, evitamos utilizar complicados y largos tests de laboratorio para detectar este tipo de microorganismos.
La tecnología de visión hiperespectral es capaz de detectar diferentes tipos de cuerpos extraños. En el espectro electromagnético, todos los microorganismos tienen una huella única. Por tanto, empleando la tecnología desarrollada, se puede distinguir un microorganismo como el Campylobacter de otros.
Esta tecnología es capaz de obtener un espectro de absorbancia por cada píxel de la imagen. Clasificando estos píxeles por su perfil composicional podemos agruparlos en diferentes categorías, por ejemplo, producto o cuerpo extraño.
En ainia somos especialistas en nuevas tecnologías aplicadas al sector alimentario y afines. En concreto, vemos en la imagen hiperespectral una técnica con grandes implicaciones porque combina la espectroscopia con el análisis de imagen. En estos momentos estamos trabajando con esta tecnología para la detección de cuerpos extraños en los productos alimenticios; detección de fragmentos de plástico en frutos secos, uno de los principales problemas no resueltos con las tecnologías convencionales.
Los estudios que llevamos a cabo nos permiten comprobar las diversas aplicaciones de esta tecnología en la detección de cuerpos extraños en diversos productos alimenticios, contribuyendo a la eficiencia de los procesos de control de calidad donde es clave conocer este tipo de factores en tiempo real. ¿Te interesa conocer más sobre esta tecnología? Cuenta con nosotros.
AINIA (1442 artículos)
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