Facultad de Ingeniería de Industrias Alimentarias
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Item Open Access Detección de fraude en pasta de tomate usando imágenes hiperespectrales de transmitancia y aprendizaje automático(Universidad Nacional de Frontera, 2023-07-25) Lee Rivas, Renato Alexander; Seminario Sanz, Roberto SimónEl presente estudio determina la capacidad de las imágenes hiperespectrales de transmitancia y el aprendizaje automático para detectar la adulteración de pasta de tomate con fécula de maíz. Las muestras de tomate se adquirieron en el mercado local de Sullana, se seleccionaron frutos maduros, firmes e intactos, y se procesaron para obtener pulpa de tomate. Luego, las muestras de pasta de tomate se adulteraron con diferentes concentraciones de fécula de maíz (2, 4, 6, 8 y 10%). Se adquirieron imágenes hiperespectrales en modo transmitancia en el rango espectral de 400 a 1000 nm. Asimismo, paralelamente se realizaron análisis de referencia de pH y color. Los espectros se pretrataron con SNV, Baseline y MSC y luego se utilizaron para modelar los datos con PLSR. El modelo PLSR se implementó con los espectros completos y luego con los espectros optimizados, que se seleccionaron en función de los coeficientes beta (6 longitudes de onda). Se evidenció que el modelo PLSR optimizado utilizando datos sin preprocesar obtuvo el mejor rendimiento (R2= 0,943; RMSE= 0.412), seguido del modelo PLSR optimizado utilizando datos preprocesados con la línea base (R2= 0,942; RMSE= 0,413). Estos resultados sugieren que las imágenes hiperespectrales de transmisión y el aprendizaje automático pueden ser efectivos para detectar la adulteración de pasta de tomate con fécula de maíz.Item Open Access Efecto de la proporción de mezcla de tres variedades de Coffea arabica en el perfil espectral(Universidad Nacional de Frontera, 2024-01-31) Alvarado Farias, Cristhian Jhonatan; Seminario Sanz, Roberto SimónEl grano de Coffea arabica, representa el 30% de la producción mundial de café, apreciado por su alta calidad, es pasible de adulteración con sucedáneos u otras variedades de menor costo de producción. Esta investigación propuso determinar el efecto en el perfil espectral en la proporción de mezclas de variedades de Coffea arabica: Tipica, Bourbon y Caturra. Las muestras de grano tostado y molido fueron adquiridas en la empresa Aromas del Café de San Ignacio, y transportadas al Laboratorio de Investigación en Inocuidad de Alimentos de la Universidad Nacional de Frontera. Se formularon mezclas binarias de las variedades Tipica - Bourbon y Tipica - Caturra, generando 11 combinaciones. A las cuales se midió el valor pH, humedad, color y el perfil espectral mediante espectrometría de infrarrojo cercano (NIR), regresión multivariada, Regresión por Mínimos de Cuadrados Parciales (PLSR), usando variables latentes obtenidas por beta-coeficientes, mediante las métricas de coeficiente de determinación (R²) y error cuadrático medio (RMSE). Los perfiles espectrales obtenidos de Coffea arabica Tipica adulterada con Bourbon, tratados mediante Variable Normal Estándar (Standard Normalsated Variable - SNV), obtuvo el mejor modelo predictivos PLSR optimizado, con un R2 de 0.99 y RMSE de 0.01. Mientras, Tipica adulterada con Caturra, tratado mediante SNV y Corrección de Línea Base, fueron los mejores modelos predictivos PLSR optimizados, con sus R2 de 0.96 y RMSE de 0.01. Determinándose que el uso de NIR, acoplados a modelos predictivos PLSR puede detectar la adulteración del Coffea arabica con un nivel de ajuste mayor del 96%.Item Open Access Efecto de proporción de Oryza sativa como adulterante de Curcuma longa en el perfil espectra(Universidad Nacional de Frontera, 2024-02-26) Criollo Miñan, Karla Marita; Seminario Sanz, Roberto SimónLa tesis tuvo como objetivo determinar el efecto en el perfil espectral de la proporción de Curcuma longa adulterado con Oryza sativa, mediante espectroscopia NIR en modo reflectancia y quimiometría. La investigación fue cuantitativa, de diseño cuasiexperimental, correlacional, transversal y aplicada, con muestreo no probabilístico a conveniencia del investigador. Las unidades de análisis se formularon a partir de la mezcla de Curcuma longa con Oryza sativa en polvo, a concentraciones de 0, 20, 40, 60, 80 y 100% de adulterante y cinco repeticiones, caracterizándose mediante análisis de humedad, pH y espacio de color CIELab. Se extrajeron veinte perfiles espectrales por unidad de análisis, generando 100 por mezcla porcentual, totalizando 600 perfiles en un rango de 900 a 2100 nm. Posteriormente, fueron pretratados y modelizados mediante software Unscramble X. La predicción de la adulteración de Cúrcuma longa con Oryza sativa, mediante regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) optimizado, obtuvo como coeficiente de determinación (R2) de 0.995, y como suma del error cuadrático medio (RMSE) optimizado valores menores de 0.01. De esta manera. se evidenció que existe un efecto en proporción en la mezcla de Cúrcuma longa y su adulterante Oryza sativa en el perfil espectral, siendo factible la aplicación de espectroscopia NIR para detectar este tipo de fraude.