El proyecto de investigación PRISMA, liderado por Vitartis (Asociación de la Industria Alimentaria de Castilla y León) y el Instituto Tecnológico de Castilla y León (ITCL), busca aplicar la imagen hiperespectral para automatizar y optimizar el control de calidad y la seguridad alimentaria en productos cárnicos en tiempo real.
Un proyecto del que la pasada semana se presentaron sus resultados en las instalaciones del Campus del Jamón de Monte Nevado (Segovia), entre los que destaca especialmente la aplicación de la tecnología hiperespectral para mejorar la seguridad alimentaria y el control de calidad en la industria cárnica, y que ha contado con la colaboración de tres empresas socias en el proyecto, Guijuelo Gourmet (Salamanca), Malvasía (Soria) y Monte Nevado (Segovia).
Tecnología de imagen hiperespectral
Para ello, el equipo investigador ha explorado cómo la imagen hiperespectral, una tecnología que combina fotografía y espectroscopía para capturar información detallada sobre la composición interna de los alimentos, hace posible analizar cada producto en múltiples longitudes de onda y detectar características invisibles al ojo humano, como la proporción de grasa, la presencia de contaminantes o pequeñas imperfecciones en el tejido, sin necesidad de destruir la muestra.
Durante la investigación, la tecnología se aplicó directamente a los productos del anfitrión de este encuentro, Monte Nevado, con resultados muy prometedores: en jamón curado loncheado, la imagen hiperespectral permitió diferenciar con precisión entre tejido magro y grasa, detectar posibles defectos y estimar el nivel de infiltración, lo que ayuda a garantizar un aspecto final uniforme y una calidad óptima en cada loncha. Además, el sistema permite identificar con gran fiabilidad pequeñas irregularidades que podrían afectar a la seguridad alimentaria, reforzando los controles de forma más eficaz que los métodos tradicionales y asegurando que cada pieza cumpla con los estándares más exigentes.
Todos los datos se procesaron mediante redes neuronales y algoritmos de inteligencia artificial, lo que permitió clasificaciones automáticas rápidas y precisas, acercando esta tecnología a una implementación industrial escalable en el sector cárnico.
