[en] The general aim of this Doctoral Thesis was to evaluate the potential of Near Infrared Spectroscopy (NIRS) as an analytical tool for the real-time characterization and quality control of intact olives. This work arose as a response to the current needs of the olive oil sector, where there is a demand for an analytical method which could allow them to instantly measure on the production line (on-line) the main aspects of quality control of the fruit. To achieve this objective, a number of projects were planned in which, using a portable NIR diode-array device coupled to a set of conveyors, the analysis of whole olives was performed in dynamic measurement conditions. Although there are many issues still to be solved before this technology is finally deployed at the mills, we have attempted to solve, in the studies planned and carried out as part of this thesis, some of the scientific challenges that this process poses. In the first study (addressed in Chapter V, Studio 5.1.), we aimed to evaluate, fine-tune and optimize the operating conditions and suitability of the instrument to analyse olives during the processing stage. Once we had established the measurement conditions, the second work (Studio 5.2.) was performed, in which we constructed quantitative models to predict the main parameters of control (moisture) and quality (free acidity and fat content) in samples of intact olives. Later, in order to validate the results obtained using this on-line analysis system, we conducted a comparative study to assess the predictive equations obtained by using this portable NIR device and a laboratory spectrophotometer (off-line) (Studio 5.3.). Finally (Studio 5.4.), we explored the possibility of transferring calibration models between both types of spectrophotometer, since this is an essential aspect to take into account if the applications developed in the laboratory are to be transferred and implemented on an industrial scale...

[es] El objetivo general de la presente Tesis Doctoral fue la evaluación del potencial de la Espectroscopía de Infrarrojo Cercano (NIRS) como herramienta de análisis para la caracterización y control de la calidad en tiempo real de aceitunas intactas. Este trabajo surge como respuesta a las actuales necesidades del sector oleícola, que demanda un sistema analítico que les permita determinar de forma instantánea en línea de producción (on-line) los principales atributos de control y calidad de estos frutos. Para la consecución de dicho fin, se plantearon una serie de trabajos, en los que, mediante la utilización de un dispositivo NIR portátil de red de diodos que fue acoplado a un conjunto de cintas transportadoras, se llevaron a cabo el análisis de las aceitunas íntegras en condiciones de medición dinámicas. Si bien son muchas las cuestiones a solucionar hasta una implementación definitiva de esta tecnología a nivel de almazaras, únicamente algunas de estas dudas científicas que este proceso plantea, han tratado de solventarse con los estudios programados y desarrollados en el seno de esta Tesis Doctoral. Con el primer estudio (abordado en Capítulo V, Estudio 5.1.) se pretendió evaluar, poner a punto y optimizar las condiciones óptimas operacionales del instrumento para el adecuado análisis de aceitunas en proceso. Una vez establecidas las condiciones de medición, se llevó a cabo en un segundo trabajo (Estudio 5.2.), la construcción de modelos cuantitativos para la predicción de los principales parámetros de control (humedad) y calidad (acidez y rendimiento graso) en muestras de aceitunas intactas. Posteriormente, con el fin de poner en valor los resultados obtenidos mediante este sistema on-line de análisis, se realizó un estudio comparativo en el que se evaluaron las ecuaciones predictivas obtenidas mediante el empleo del equipo NIR portátil y de un espectrofotómetro de laboratorio (off-line) (Estudio 5.3.). Por último (Estudio 5.4.), se exploró la posibilidad de transferir los modelos de calibración entre ambos espectrofotómetros, ya que éste es un aspecto esencial a considerar para la...