Near-infrared spectroscopy and hyperspectral imaging for non-destructive quality inspection of potatoes

Abstract

La patata (Solanum tuberosum L.) es uno de los cultivos más importantes en el mundo, ocupando el quinto puesto en términos de producción. España es uno de los países europeos con mayor producción y consumo de estos tubérculos. Sin embargo, a pesar de ser un producto altamente valorado, la industria de la patata se enfrenta a la demanda cada vez más creciente de productos de calidad, sanos y libres de daños por parte de consumidores y organismo reguladores. La aceptación en el mercado de estos alimentos depende de varios factores, como son, el aspecto general, textura, color, ausencia de defectos físicos, etc. Resulta imprescindible por tanto suministrar productos de gran calidad que gusten al consumidor final. Con este objetivo, la presente tesis doctoral se centra en ofrecer herramientas para un mayor control de la calidad de manera no destructiva, eficaz y sostenible. Para ello, se presentan diferentes estudios en los cuales se han diseñado, desarrollado y evaluado técnicas espectroscópicas no destructivas para el análisis de calidad en tubérculos de patata. Se ha llevado a cabo en primer lugar una caracterización óptica de los tejidos de patata en el rango visible e infrarrojo (500-1900 nm) mediante el uso de Dobles Esferas Integradoras, para entender los efectos de absorción y dispersión que se producen en los tejidos biológicos y así poder diseñar sensores más eficientes para la evaluación de la calidad de forma no destructiva. Además, se ha realizado una clasificación y determinación de compuestos químicos en patata mediante espectroscopía NIR y el uso de técnicas quimiométricas de análisis multivariante. Por último, se ha diseñado y evaluado un sistema de detección de daños internos en patata, no apreciables a simple vista, mediante análisis de imágenes hiperespectrales obtenidas en el rango visible, de 400 a 1000 nm, e infrarrojo (1000-2500 nm) del espectro. Los resultados obtenidos en estos estudios muestran, por un lado, cómo los espectros de absorción están fuertemente influenciados por la alta concentración de agua de las muestras y, por otro, cómo los tejidos de patata son altamente dispersivos, con unos valores del factor de anisotropía muy cercanos a 1 a lo largo de todo el rango espectral estudiado. Además, se ha conseguido clasificar una colección de 18 cultivares de patata de acuerdo a su contenido en polifenoles, antocianinas y capacidad antioxidante, mediante el empleo de un equipo NIRS con tecnología AOTF, con una precisión de 86.1%. Esto permite la incorporación de estas metodologías en la selección de líneas con alta concentración de los compuestos químicos deseados en programas de mejora genética. De forma similar, se ha logrado estimar la concentración de proteína bruta (R2: 0.86; SEP: 0.68), nitrógeno (R2: 0.86; SEP: 0.11) Resumen iv | Ainara López Maestresalas y polifenoles (R2: 0.83; SEP: 1.33), en un grupo de muestras con alta variabilidad, de manera no destructiva empleando el mismo equipo combinado con análisis de regresión por mínimos cuadrados parciales. Finalmente, los resultados obtenidos en el análisis de imágenes hiperespectrales han permitido discriminar patatas sanas de aquéllas con daño interno con una fiabilidad superior al 98% mediante un análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales. Al mismo tiempo, se ha logrado identificar la presencia de daño interno en tubérculos 5 horas después de haberlo inducido, con una precisión de 97.12%. Esto permite localizar tubérculos afectados en las primeras fases de desarrollo del daño y por tanto evitar que lleguen al consumidor final. Los resultados obtenidos en esta tesis doctoral podrían emplearse para una futura implementación de estas técnicas espectroscópicas no destructivas en líneas reales de manipulación y envasado de patata.

Ekoizpenaren arabera patata bosgarren postuan kokatuta dagoenez gero, mundu mailako labore nagusienetariko bat da. Europa mailan Espainiako ekoizpena eta kontsumoa handia bada ere, industria behartuta dago produktu osasuntsu eta kalitatezkoak lortzera, kontsumitzaile eta erakunde erregulatzaileen eskaeren eraginez. Produktu hauek merkatuan onartu ahal izateko hainbat ezaugarri bete behar dituzte: itxura orokorra, kolorea, testura eta kalte fisikorik eza, beste hainbaten artean. Laburbilduz, derrigorrezkoa da kalitate altuko produktuak ekoiztea. Helburu honi jarraiki, doktorego-tesi honen xedea patata laborearen kalitate-kontrolerako tresnak eskaintzea da. Horretarako, espektroskopian oinarrituta hainbat ikerketa diseinatu, garatu eta aztertu dira, teknika hau erabiltzen duten tresnak ez baitira suntsitzaileak, eraginkorrak eta jasangarriak baizik. Lehen ikerketa patataren ehuneko propietate optikoetan ardazten da, neurketak 500-1900 nm tartean egiten dira, hurbileko infragorri-ikusgai espektroan. Esfera bikoitzak erabiltzen dira ehun biologikoetan sortzen diren absortzio eta dispertsio efektuak ulertzeko, ondoren sentsore ez-suntsitzaile eta eraginkorragoak diseinatzeko. Bestalde, patatak sailkatzen dira eta hauen konposatu kimikoak aztertzen dira, hurbileko infragorri-espektroskopia (NIRS) eta kimiometria teknikako aldagai anitzeko analisiarekin konbinatuz. Azkenik, ikusgai ez dauden barruko kalteak detektatzeko sistema bat diseinatu eta aztertu da, 400-1000 nm (VIS) eta 1000-2500 nm (NIR) tarteetan hartutako irudi hiperespektralen bidez. Lortutako emaitzek agerian uzten dute laginen ur-kontzentrazioak eragin handia duela absortzio espektroan eta horrez gain, patataren ehunak oso dispertsiboak direla, anisotropia faktoreko balioak 1etik gertu baitaude. Azkenik, 18 patata ekoizpen desberdin sailkatu dira NIRS teknologiaren bidez, polifenol, antoziania eta antioxidatzaile gaitasunaren arabera (%86ko zehaztasunarekin). Hobekuntza genetikoen programetan kontzentrazio handiko ekoizpenak aukeratzen laguntzen digu emaitza honek, eta teknologia bera erabiliz, proteina, nitrogeno eta polifenol kontzentrazioa iragartzeko ereduak garatu daitezke. Era berean, proteina, nitrogenoa eta polifenolak kalkulatzea lortu da, aldakortasun handiko laginetan modu ez-suntsitzailean, ekipamendu berarekin karratu txiki partzialen (PLS) erregresioarekin konbinatuz. Azkenean, irudi hiperespektralen emaitzei esker barruko kalteak dituzten patatak aldendu ditzakegu (%98ko zehaztasunarekin), PLS-DA (karratu txiki partzialen analisi diskriminatzailea) erabiliz. Horretaz gain, posible izan da kaltea sortu eta 5 ordu pasa ondoren hauek identifikatzea. Honek kaltetutako patatak aldentzen laguntzen digu kontsumitzailearengana ailegatu baino lehen. Etorkizunean doktorego-tesiaren emaitzak erabil daitezke, espektroskopian oinarrituta teknika hauek benetako manipulazio eta ontziratze prozesuetan inplementatzeko.

Potato (Solanum tuberosum L.) is one of the most important crops in the world, occupying the fifth position in terms of production. Spain is one of the European countries with higher production and consumption of these tubers. Despite of being a highly appreciated product, potato industry faces the continuously growing demand of quality products, healthy, and free of damage, from consumers and regulatory bodies. The acceptance of these products in the market depends on several factors as the general aspect, texture, colour, absence of physical defects, etc. Therefore, it is essential to supply high quality products that result attractive to the final customer. With this aim, the present doctoral thesis is focused on offering tools for a quality control of potatoes in a non-destructive, effective and sustainable way. Different studies are presented where non-destructive spectroscopic techniques have been designed, developed and evaluated for the quality control of potato tubers. An optical characterization of potato flesh in the visible and near-infrared spectral range (500-1900 nm) was carried out using double integrating spheres, in order to understand the effects of light absorption and scattering in biological tissues to design more efficient sensors for the non-destructive evaluation of quality. A classification and determination of chemical compounds of potatoes by NIR spectroscopy and chemometric techniques was also accomplished. A system for the identification of internal damage in potato, invisible to the naked eye, was developed and evaluated using hyperspectral imaging systems in the visible, from 400 to 1000 nm, and near infrared (1000-2500 nm) spectral range. The results obtained in these studies show that absorption spectra of potato flesh are highly influenced by the water content of samples and also, that these tissues are highly scattering with anisotropy values close to 1 for the whole spectral range analysed. Moreover, an accurate classification of 18 different cultivars based on their phenolic and anthocyanins content, and hydrophilic antioxidant capacity was achieved with a precision of 86.1% by using an AOTF-NIR equipment. This would allow the incorporation of these methodologies to the selection of lines with high concentration of the desired compounds in breeding programs. Similarly, crude protein, nitrogen and phenolic content of a wide set of samples was successfully predicted by using the same non-destructive technique combined with a partial least square regression statistic method obtaining R2 values of 0.86, 0.86 and 0.83 and SEP values of 0.68, 0.11 and 1.33 respectively. Finally, the results obtained with the hyperspectral imaging analysis allow a discrimination of healthy tubers from those with internal damage with an accuracy above 98% by applying a partial least squares discriminant analysis. In the same way, a precise identification of internal damage in tubers 5 hours after bruising was achieved with 97.12% of bruised potatoes correctly classified. This allows the identification of damage at early stages of development, permitting these tubers to be driven to other industrial uses. The results obtained in this doctoral thesis could be used for a future implementation of these non-destructive spectroscopic techniques in real potato handling and packaging lines.