Empleo de tecnologías no invasivas para la detección de contaminantes en hojas de olivo y aceitunas
2025
Pacheco Braga, Guilherme Felipe | Martínez Gila, Diego Manuel | Satorres Martínez, Silvia María | Universidad de Jaén. Ingeniería Electrónica y Automática
La contaminación accidental de las aceitunas por hidrocarburos minerales de la maquinaria agrícola es una preocupación creciente para la industria del aceite de oliva, impulsando a los organismos reguladores europeos a establecer nuevas normativas. Este estudio evaluó dos métodos no invasivos para su detección. Primero, se exploró la viabilidad de sensores de gas MOS para identificar contaminantes en aceitunas (verdes y negras) y hojas de olivo. Se diseñaron escenarios controlados para optimizar su respuesta. Segundo, se investigó el potencial de la visión hiperespectral, analizando la reflectancia en un amplio rango para detectar huellas distintivas de hidrocarburos en ambas superficies. La metodología incluyó la caracterización espectral de muestras controladas y contaminadas. Ambas tecnologías ofrecen potencial para el desarrollo de sistemas de detección eficientes, esenciales para el control de calidad y la seguridad alimentaria en la producción de aceite de oliva, garantizando la inocuidad del producto final.
显示更多 [+] 显示较少 [-]Accidental olive contamination by mineral hydrocarbons from agricultural machinery is a growing concern for the olive oil industry, prompting European regulatory bodies to establish new regulations. This study evaluated two non-invasive detection methods. First, the feasibility of MOS gas sensors was explored to identify contaminants on olives (green and black) and olive leaves. Controlled scenarios were designed to optimize their response. Second, the potential of hyperspectral imaging was investigated, analyzing reflectance across a broad range to detect distinct hydrocarbon signatures on both surfaces. The methodology included the spectral characterization of controlled and contaminated samples. Both technologies offer potential for developing efficient detection systems, essential for quality control and food safety in olive oil production, ensuring the final product's harmlessness.
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