Evaluación de la tecnología de infrarrojo Cercano en la detección de adulterantes en la miel

Abstract

La industria agroalimentaria en general y el sector de producción de la miel en particular se enfrenta constantemente al gran reto de ofrecer productos de calidad y seguros para el consumidor. El presente trabajo evalúa la tecnología de infrarrojo cercano (NIR) en combinación con técnicas quimiométricas para la detección de adulterantes en la miel. Se analizaron 180 muestras de miel adulteradas con dos adulterantes diferentes: mezcla de azucares fructosa:glucosa (en proporción 1:0,85 p/p) y miel de baja calidad. Se analizó para cada adulterante 4 niveles de adulteración: 0%, 1%, 5% y 10%. Se tomaron los espectros de infrarrojo cercano de todas las muestras y estos se procesaron mediante el empleo de técnicas quimiométricas. El modelo PLS-DA desarrollado clasificó correctamente el 90,63% de las muestras de miel adulteradas con fructosa:glucosa y el 79,63% de las muestras de miel adulteradas con miel de baja calidad. Los resultados obtenidos demuestran que la tecnología de infrarrojo cercano es una herramienta efectiva en la detección de los adulterantes en la miel y por lo tanto puede ser empleada como método de control rutinario por la industria agroalimentaria para la lucha contra el fraude de la miel.

The agri-food industry in general and the honey production sector in particular are constantly facing the great challenge of offering quality and safe products to consumers. The present work evaluates near infrared (NIR) technology in combination with chemometric techniques for the detection of adulterants in honey. With this purpose, 180 samples of honey adulterated with two different adulterants were analysed: with a fructose: glucose mixture (in the ratio: 1:0.85 w/w) and, with low quality honey. Four levels of adulteration were analysed for each adulterant: 0%, 1%, 5% and 10%. The near-infrared spectra of all the samples were acquired and processed using chemometric techniques. The PLS-DA model developed was able to correctly classify 90.63% of the honey samples adulterated with the fructose: glucose mixture and 79.63% of the samples adulterated with low quality honey. The results obtained show the potential of the near-infrared technology as an effective tool for detecting adulterants in honey and therefore, it could be used as a routine control method by the agri-food industry to deal with honey fraud.