Sensores de Espectroscopía de Infrarrojo Cercano como dispositivos IoT para la lucha contra el fraude en el sector del aceite de oliva virgen

• María del Mar Garrido Cuevas ^[1] ; Dolores C. Pérez Marín ^[1] ; Ana M. Garrido Varo ^[1]
  1. [1] Universidad de Córdoba

     Universidad de Córdoba

     Cordoba, España

     
• Localización: El arte de investigar: Córdoba, del 3 al 6 de mayo de 2022 / Inmaculada Luque Moreno (dir. congr.), 2022, ISBN 978-84-9927-712-7, págs. 633-637
• Idioma: español
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • español

    La adulteración de aceites de oliva virgen (AOVs) sigue siendo un gran problemainternacional. Los métodos oficiales para el control de calidad del aceite son lentosy de alto coste. La tecnología NIRS se considera ideal para dar respuesta a lasnecesidades de control de la industria oleícola por su alta velocidad de análisis yde respuesta en tiempo real. Sin embargo, a pesar de la abundante informacióncientífica existente, la adopción de esta tecnología por la industria y los organismosde inspección es muy limitada. Esta tesis contribuirá a demostrar el potencialde uso de sensores NIRS (portátiles y adaptados al análisis en línea) para la lucha contra el fraude. La investigación aborda el uso de NIRS como sensor de respuestadigital capaz de combinarse con técnicas de big data e inteligencia artificial. Paraalcanzar ese objetivo, el trabajo de tesis evaluará diferentes algoritmos matemáticospara la construcción de modelos predictivos utilizando software de quimiometríatradicional y software de código libre. La investigación también incluirá eldiseño y desarrollo de protocolos de comunicación, gestión de datos e interfacesgráficas para proporcionar un fácil acceso a la información analítica, a través detabletas y móviles, de usuarios no expertos.

  • English

    The adulteration of virgin olive oils (VOOs) with other oils remains a major internationalproblem. Regulated methods for quality control of VOOs are slow, too costlyand have large response time. Near Infrared Spectroscopy (NIRS) is one of the leadinganalytical olive oil chain. However, despite the existence of abundant publicationsrelated to the use of NIRS for quantitative and qualitative analysis of oils, the uptakeof NIRS by the olive oil industry and inspection bodies is rather limited. This PhDthesis will contribute to demonstrate the ability of NIRS sensors (handheld and inlinedevices) for increasing sampling and analysis of VOOs. The research will exploitthe potential of NIRS as a digital technology able to be intelligently combined withbig data and artificial intelligence methods. In order to reach that goal, the thesiswork will evaluate different mathematical and statistical algorithms for building multivariatepredictive models using traditional chemometrics software and open sourcesoftware. The research will also include the design and development of communicationprotocols, data curation and graphical interfaces to provide easy access to theanalytical information– through tablet and mobiles- to non-experts NIRS users.