I sensori non distruttivi in grado di fornire informazioni senza necessità di contatto, ed in modo istantaneo, sono decisamente interessanti per il controllo qualità degli alimenti. Ad esempio, le cosiddette onde millimetriche sono particolarmente adatte a monitorare le caratteristiche che risultano opache per le frequenze ottiche ed infrarosse.
Questa capacità è dovuta al fatto che non subiscono i processi di assorbimento atomico ed intermolecolari che avvengono nello spettro elettromagnetico di tali frequenze. Le onde millimetriche garantiscono, inoltre, una maggiore profondità di penetrazione nei prodotti contenenti acqua rispetto alle tecnologie ad infrarossi, risultando meno perturbate da elementi ionici se confrontate con le microonde. In questo contesto, in uno studio recente, effettuato da un gruppo di ricercatori belgi [Pandey et al., 2018], viene proposto l’utilizzo di questo tipo di onde per monitorare la qualità degli alimenti durante i processi di essiccamento e surgelamento.
In particolare, durante la sperimentazione è stato sviluppato un modello analitico, validato mediante test su campioni di patate. Prima dei test, questi ultimi sono stati tagliati a fettine quadrate di dimensioni pari a circa 60 mm x 60 mm, con uno spessore pari a circa 6 mm. I risultati evidenziano che una variazione del segnale di circa 71 dB corrisponde ad una variazione del 70% del contenuto di umidità del prodotto.
Durante il surgelamento è stato, invece, possibile determinare una sensibilità pari a 12.5 dB/°C mentre la temperatura al centro del prodotto diminuisce da -1 a -3°C. Le onde si sono dimostrate in grado di rilevare anche la parte finale del processo, quando il rapporto tra la quantità di ghiaccio e la quantità di acqua aumenta dal 97 al 99%. Gli autori sostengono, però, che il modello analitico ad oggi sviluppato non considera i gradienti di umidità che si generano lungo la profondità del prodotto durante il processo di essiccamento.
Di conseguenza, ulteriori approfondimenti sono ancora necessari per implementare gli effetti di tali gradienti, migliorando ulteriormente la performance dello strumento proposto.
Riferimenti bibliografici, Pandey et al., Journal of Food Engineering, 226, 2018, 1-8
