I sistemi di ispezione computerizzati (CIS) si basano sulla modifica della natura di un’immagine con opportuni software in modo da migliorare l’informazione per l’interpretazione degli operatori e renderla più adatta alla percezione autonoma delle macchine. Le reti neurali artificiali (ANNs) sono, invece, composte da elementi semplici in grado di operare in parallelo come i sistemi nervosi biologici. In uno studio recente, effettuato da un gruppo di ricercatori turchi (Velio-lu et al., 2011), questi due strumenti sono stati utilizzati per determinare le caratteristiche colorimetriche (nel formato CIE L*, a* e b*) e le macchie scure (dimensioni e numero) in campioni di concentrato di pomodoro. In particolare, nella maggior parte dei casi, l’identificazione di tali macchie viene ancora effettuata impiegando la semplice ispezione visiva degli operatori. I risultati dimostrano che mentre questi ultimi difficilmente sono in grado di determinare le macchie con un diametro inferiore a 0.2 mm, il sistema CIS è efficace nel rilevare tutte le macchie presenti nei campioni, determinando in modo corretto le dimensioni. Su un totale di 99 campioni, la metodologia CIS ha permesso di identificare 22 macchie con un diametro inferiore a 0.2 mm, mentre secondo il metodo convenzionale tali macchie sono solamente 4. Per quanto riguarda la valutazione delle caratteristiche colorimetriche del prodotto, sono state determinate correlazioni significative tra i risultati forniti dalla combinazione ANNCIS e quelli ottenuti con un colorimetro standard. Tali correlazioni sono, infatti, caratterizzate da valori di R (coefficiente di correlazione) pari a 0.889, 0.958, 0.907 e 0.987, rispettivamente, per L*, a*, b* ed a*/b*. Entrambe le metodiche proposte sono state adattate ad un’interfaccia grafica utente (GUI) facilmente utilizzabile anche da operatori non esperti. Concludendo, gli autori evidenziano che mentre i metodi convenzionali richiedono circa 5 minuti per determinare il colore e la presenza delle macchie, attraverso l’utilizzo del sistema GUI tale determinazione avviene in soli 20-25 secondi.
Sistemi basati sulla misurazionedella velocità del suono
I processi ad elevata pressione sono una tecnologia in rapida espansione nel settore alimentare. Per modellizzare tali processi è fondamentale conoscere in modo accurato le caratteristiche termodinamiche dei prodotti. Tuttavia, i dati disponibili in letteratura, soprattutto nel caso dei derivati del pomodoro, sono decisamente limitati. La misura della velocità del suono è un metodo comune per caratterizzare prodotti liquidi. Infatti, attraverso tale misura è possibile ottenere informazioni riguardo differenti caratteristiche termodinamiche come il calore specifico (Cp, J/kg °C), il coefficiente di dilatazione termica (α, 1/°C) ed il coefficiente di comprimibilità isoentropica (Ks, 1/MPa). Tuttavia, questi dati sono facilmente reperibili solo nel caso dell’acqua. In uno studio recente, effettuato da un gruppo di ricercatori spagnoli (Aparicio et al., 2011), sono state valutate le principali caratteristiche termodinamiche di campioni di concentrato di pomodoro in un ampio intervallo di pressione (0.1-350 MPa) e di temperatura (0-50°C) utilizzando una cella acustica. I risultati evidenziano che ad un aumento della pressione e della temperatura corrisponde un incremento della velocità del suono attraverso il prodotto. Utilizzando tale velocità e la densità del campione è stato possibile calcolare il coefficiente Ks impiegando l’equazione di Newton-Laplace. Questo parametro diminuisce all’aumentare sia della pressione, sia della temperatura e, in generale, i suoi valori sono minori nel caso del concentrato di pomodoro in confronto con quelli dell’acqua. È stato, inoltre, osservato che il calore specifico diminuisce all’aumentare della pressione ed al diminuire della temperatura. Infine, il comportamento del coefficiente a è decisamente più complesso: fino ad una temperatura di 20°C il suo valore aumenta con la pressione, ma per temperature superiori il suo valore diminuisce con la pressione. Concludendo, gli autori evidenziano che la metodologia proposta non è solo non distruttiva e non invasiva, ma è anche caratterizzata da un’elevata accuratezza.
Riferimenti bibliografici
H.M. Veliogˇlu et al., Computers and Electronics in Agriculture, 77, 2011, 147-154
C. Aparicio et al., Journal of Food Engineering, 104,2011, 341-347