Estimación del umbral de daños internos en patata mediante tecnología NIRS

Este estudio se realizó con el objetivo de establecer, por un lado, un umbral de daños en patata mediante la evaluación de una línea real de clasificación y envasado, y, por otro, de identificar los daños internos originados en los tubérculos utilizando un sistema no destructivo, rápido y fiable de análisis en el infrarrojo cercano (NIR). En primer lugar, se identificaron y describieron un total de 30 puntos en la línea de manipulación estudiada susceptibles de provocar daños mecánicos en los tubérculos, que más tarde se evaluaron utilizando los frutos electrónicos IRD (de Techmark Inc.) y Smart Spud (de PEI Innovations Inc.) con el fin de caracterizar los impactos producidos en cada uno de ellos. Los datos registrados por ambos frutos sirvieron para identificar los puntos críticos de la línea de manera objetiva, estableciéndose un total de 9 puntos críticos. Tras identificar dichos puntos, se procedió a la recogida de muestras en los mismos (90 tubérculos de la variedad Baraka) para determinar el porcentaje de daños reales producidos en los tubérculos a su paso por la línea, lo que sirvió para establecer el umbral de daños correlacionando los datos registrados por los frutos electrónicos con la aparición real del daño. El siguiente paso consistió en reproducir en laboratorio y bajo condiciones controladas los impactos y compresiones a los que son sometidos los tubérculos en la línea. Los ensayos de impacto (6 y 9 cm de altura de caída) y compresión (2 y 3 mm) se llevaron a cabo utilizando un impactador vertical (de caída libre) y un texturómetro TA-XT2 (de Stable Micro Systems), respectivamente, y empleando los mismos 100 tubérculos de la variedad Kennebec en ambos ensayos. Una vez aplicada la carga mecánica, se analizaron las muestras (sin pelar) con un espectrofotómetro AOFT-NIR Luminar 5030 (de Brimrose) para obtener los espectros de reflectancia de las mismas, estableciéndose dos grupos: el control (tubérculos antes de aplicar la carga mecánica) y el grupo dañado (tubérculos transcurridas 1, 5, 9 y 24 horas de la aplicación de la carga). Por último, se realizó un análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) con los datos espectrales de estos dos grupos, aplicando los pretratamientos espectrales SNV y MC de manera simultánea. La precisión global del modelo se determinó por el porcentaje de muestras clasificadas correctamente, y por la sensibilidad y especificidad de cada clase. Los resultados indicaron que combinando la espectrometría NIR con el método multivariante PLS-DA, considerando los datos espectrales de impacto a 6 y 9 cm de altura de caída, es posible diferenciar de forma clara los tubérculos dañados de los sanos con unos porcentajes de clasificación en la validación del modelo superiores al 85%. Sin embargo, los modelos desarrollados para diferenciar los daños que aparecen en los tubérculos transcurridas 1, 5, 9 y 24 horas desde la aplicación de los impactos, indicaron que, para este caso concreto, no se consigue una clara diferenciación de los daños en función de la hora de estudio. Los resultados obtenidos en este estudio plantea la posibilidad de introducir estas técnicas en las líneas de clasificación y envasado de patata, con el fin de identificar y gestionar de forma adecuada los tubérculos dañados antes de su venta, reduciendo así las pérdidas económicas asociadas a estos daños.