Visible-near infrared spectroscopy and hyperspectral imaging for ensuring meat quality and authenticity

• Autores: Sara León Ecay
• Directores de la Tesis: Kizkitza Insausti Barrenetxea (dir. tes.), Ainara López Maestresalas (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Pública de Navarra ( España ) en 2025
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 193
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Agroalimentación por la Universidad Pública de Navarra
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Academica-e
• Resumen
  • español

    El comercio ético se sustenta en la transparencia como principio fundamental, exigiendo, por ende, la declaración clara y precisa de los atributos de un producto: especie animal que lo compone, el origen geográfico, y el listado detallado y cuantificado de los ingredientes que contiene, entre otros aspectos. Dada la naturaleza heterogénea de los productos cárnicos, los ingredientes que los componen no pueden identificarse a simple vista. Por ello, en los procesos productivos pueden darse prácticas fraudulentas, ya sean realizadas de manera intencionada o no. Este hecho puede generar alertas de salud pública, atentar contra las tradiciones culturales de las personas, o simplemente suponer una no conformidad con la información de la etiqueta. La confianza de los consumidores en los alimentos en general, y en los productos de origen animal en particular, está sujeta a las garantías de calidad que se ofrecen. Tradicionalmente, la evaluación de la calidad de la carne se ha llevado a cabo mediante protocolos de naturaleza destructiva, costosos y que además precisaban de reactivos químicos. Así, las tecnologías basadas en espectroscopía emergen como una alternativa inteligente que no requiere la destrucción y/o contacto con la muestra. Por lo tanto, este proyecto de Tesis Doctoral se centra en la aplicación de técnicas espectroscópicas en las regiones del espectro visible e infrarrojo cercano, ya sea individualmente o combinadas con imágenes hiperespectrales, para diferenciar carne y productos cárnicos en base a parámetros de calidad ante y postmortem. La estructura de la presente memoria está organizada tal y como se detalla. En primer lugar, se incluye una breve introducción a los fundamentos e instrumentación Vis-NIRS y HSI. Posteriormente, se presenta una revisión bibliográfica que incluye los estudios más relevantes publicados en la última década en relación con el tema de estudio. En ella, se discuten las principales aplicaciones de la espectroscopia Vis-NIR y la técnica HSI en carne y productos cárnicos. A continuación, se presentan 4 estudios concretos de aplicación práctica. Para el desarrollo de estos, los datos espectrales se tomaron con diversos espectrofotómetros, incluyendo equipos portátiles y miniaturizados NIRS, y una cámara hiperespectral de sobremesa sensible en el rango NIR. El tratamiento de datos se realizó mediante análisis multivariante (quimiometría) empleando el software MATLAB®. Se probaron tanto algoritmos no supervisados para explorar el comportamiento de los datos espectrales (análisis de componentes principales, PCA), como análisis cualitativos supervisados (análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales, PLS-DA y máquinas de vectores de soporte, SVM) para discriminar las muestras cárnicas en sus correspondientes categorías. El objetivo general del presente proyecto de Tesis Doctoral gira en torno a la aplicación y evaluación de técnicas espectroscópicas para discriminar canales, carne, grasa o productos cárnicos según diversos parámetros (sistema de alimentación, calidad de carne y declaración en el etiquetado). En los dos primeros estudios se analizó cómo las tecnologías Vis-NIR o HSI pueden implementarse para diferenciar canales y carne de vacuno según la alimentación proporcionada a los animales. Para ello, se estudió el potencial individual de cada región (Vis/NIR) así como la combinación de las propiedades texturales y espectrales de las imágenes HSI. En el tercer estudio, las muestras de carne se clasificaron según los valores de terneza instrumental. Finalmente, en el último estudio se propuso un método de cribado para garantizar que las hamburguesas de vacuno “Burger meat” cumplían la normativa vigente en cuanto a los valores permitidos de proteína vegetal añadida. Los altos ratios de muestras bien clasificadas que se alcanzaron en los mencionados estudios demostraron que las técnicas basadas en espectroscopía pueden integrarse en línea para controlar y garantizar la calidad y autenticidad de la carne, a pesar de que el salto a escala industrial todavía está por realizarse.

  • English

    The cornerstone of fair trade relies on the transparency as a fundamental principle, therefore, requiring a clear and accurate declaration of the attributes associated to a product: animal species, geographical origin or even the ingredients that have been added to a meat product, among others. Nevertheless, due to the lack of homogeneity in meat matrixes, fraudulent practices cannot be detected at first glance with the consequent risk to public health and cultural customs. Consumers’ confidence in food products in general, and in products of animal origin in particular, is highly subjected to the quality guarantees offered by the manufacturing and retail industries. Traditionally, meat quality evaluation has been conducted through destructive, time-consuming and chemical-dependent protocols. Smart methodologies based on the non-destructiveness and/or contactless with the samples, such as spectroscopy-based technologies, arise as an alternative promising tool. Therefore, this PhD thesis project is focused on applying spectroscopy-based techniques in the visible (Vis) and near-infrared (NIR) regions of the spectrum (Vis-NIR), either individually or combined with imaging (hyperspectral imaging, HSI), to classify meat and meat products based on ante or postmortem factors. The structure of this memory is organized as follows. First, a brief introduction to the fundamentals and instrumentation of Vis-NIRS and HSI are included. Then, a comprehensive bibliographic review is presented, including the most relevant studies published in the last decade concerning the topic under study. In it, the main applications of Vis-NIR spectroscopy and HSI technologies for meat qualitative purposes are discussed. Right after, 4 applied studies are presented. For their development, spectra were acquired with various Vis-NIR measurement spectrophotometers (portable and handheld devices) and a benchtop hyperspectral imaging (HSI) camera sensitive in the NIR range (900 – 1,700 nm). Data processing was performed in terms of chemometrics using MATLAB®. Unsupervised algorithms were carried out to explore the behaviour of the spectral data and detect preliminary groupings (Principal component analysis, PCA), followed by supervised qualitative analysis (Partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA; support vector machines, SVM) to classify samples in the target categories. The general aim of this PhD project was to implement non-destructive spectroscopic techniques to distinguish carcasses, intact meat, fat and/or meat products according to diverse parameters (feeding system, meat quality and label claims). The first two studies analysed how either Vis-NIRS or HSI could satisfactorily differentiate meat from cattle fed different diets. For that, the advantages of each individual region (Vis/NIR) were studied for point-by-point spectroscopy as well as the combination of textural and spectral properties of HSI images. In the third study, beef steaks were classified according to the instrumental tenderness values by using the HSI system. Finally, the last study proposed a screening method to check whether a set of meat patties comply with the current legislation limit in terms of plant-protein added. The successful classification rates achieved in the studies demonstrated how spectroscopy-based techniques could be integrated in-line to monitor and ensure meat quality and authenticity. However, a gap remains to be covered up to a real-time implementation in industrial line quality control.

  • euskara

    Merkataritza etikoa gardentasunean oinarritzen da funtsezko printzipo gisa, eta, beraz, produktu baten ezaugarriak argi eta zehatz adieraztea eskatzen du: osatzen duen animalia-espeziea, jatorri geografikoa eta osagaien zerrenda xehatua eta kuantifikatua, besteak beste. Haragi-produktuen izaera heterogeneoa dela eta, osagaiak ezin dira begi hutsez identifikatu. Hori dela eta, ekoizpen-prozesuetan iruzurrezko praktikak gerta daitezke, nahita edo nahi gabe egindakoak. Horrek, osasun publikoko alertak sor ditzake, pertsonen kultura-tradizioen aurka egin dezake edo, besterik gabe, etiketako informazioarekin ados ez egotea ekar dezake. Kontsumitzaileek elikagaietan, oro har, eta animalia-jatorriko produktuetan bereziki, duten konfiantza eskaintzen diren kalitate-bermeen mende dago. Tradizioz, haragiaren kalitatearen ebaluazioa protokolo suntsitzaile eta garestien bidez egin izan da, eta, gainera, erreaktibo kimikoak behar izaten zituzten. Horrela, espektroskopian oinarritutako teknologiak hautabide adimendun gisa azaleratzen dira, lagina suntsitzea eta/edo harekin kontaktua izatea eskatzen ez duena. Beraz, Doktorego-tesiaren proiektu honen ardatza da espektro ikusgaiaren eta infragorri hurbilaren eskualdeetan teknika espektroskopikoak aplikatzea, bai banaka, bai irudi hiperespektralekin konbinatuta, ante eta postmortem kalitate-parametroetan oinarrituta haragi eta haragizko produktuak bereizteko. Memoria honen egitura zehazten den moduan antolatuta dago. Lehenik eta behin, Vis-NIRS eta HSI oinarriei eta tresneriari buruzko sarrera labur bat egin da. Ondoren, berriskupen bibliografiko bat aurkezten da, azken hamarkadan azterlanari buruz argitaratutako azterlan garrantzitsuenak barne hartzen dituena. Bertan, Vis-NIR espektroskopiaren aplikazio nagusiak eta HSI teknika haragian eta haragi-produktuetan eztabaidatzen dira. Jarraian, aplikazio praktikoari buruzko 4 azterlan zehatz aurkezten dira. Horiek garatzeko, espektro-datuak hainbat espektrofotometrorekin hartu ziren, NIRS ekipo eramangarri eta miniaturizatuekin, eta mahai gaineko kamera hiperespektral sentikor batekin, NIR tartean. Datuen tratamendua aldagai anitzeko analisien bidez egin zen (kimiometria), MATLAB® softwarea erabiliz. Datu espektralen portaera aztertzeko gainbegiratu gabeko algoritmoak (osagai nagusien analisia, PCA) zein gainbegiratutako analisi kualitatiboak (gutxieneko karratu partzialen azterketa diskriminatzailea, PLS-DA eta euskarri-bektoreen makinak, SVM) probatu ziren, haragi-laginak dagozkien kategorietan bereizteko. Doktorego-tesiaren proiektu honen helburu orokorra kanalak, haragia, koipea edo haragi-produktuak hainbat parametroren arabera (elikadura-sistema, haragiaren kalitatea eta etiketako adierazpena) bereizteko teknika espektroskopikoak aplikatzea eta ebaluatzea da. Lehenengo bi azterketetan, Vis-NIR edo HSI teknologiak animaliei emandako elikaduraren arabera, kanalak eta behi-haragia bereizteko nola inplementatu daitezkeen aztertu zen. Horretarako, eskualde bakoitzaren (Vis/NIR) potentzial indibiduala aztertu zen, baita HSI irudien propietate testuralen eta espektralen konbinazioak ere. Hirugarren azterketan, haragi-laginak samurtasun instrumentalaren balioen arabera sailkatu ziren. Azkenik, azken azterlanean, behaketa-metodo bat proposatu zen, “Burger meat” behi-hanburgesek landare-proteina erantsiaren balio baimenduei buruz indarrean zegoen araudia betetzen zutela bermatzeko. Aipatutako azterlanetan ondo sailkatutako laginen ratio altuek frogatu zuten espektroskopian oinarritutako teknikak linean txerta daitezkeela haragairen kalitatea eta benetakotsauna kontrolatzeko eta bermatzeko, nahiz eta, industria-eskalarako jauzia oraindik egiteko egon.