[en] With the current growing need for low production costs and high efficiency, the food industry is faced with a number of challenges, including maintenance of high-quality standards and assurance of food safety while avoiding liability issues. Meeting these challenges has become crucial in regards to grading food products for different markets. Food companies and suppliers need efficient, low-cost, and non-invasive quality and safety inspection technologies to enable them to satisfy different markets. With recent advancements in computer technology and instrumentation engineering, there have been significant advancements in techniques for assessment of food quality and safety. Machine vision and NIR spectroscopy are two of the more extensively applied methods for food quality and safety assessment and nowadays a new technique, combination of the two previous ones called Hyperspectral imaging, has become more and more popular. The aim of this work has been to analyze the capability of different optical systems in the NIR wavelength range for its possible implementation at line in a production chain for the food quality control in terms of adulteration detection. In order to do that, three different experiments with different analytical techniques have been performed: Detection of colt meat adulteration with beef using Hyperspectral imaging, detection of alcohol beverages adulteration with methanol using conventional NIR and finally, detection of fraud in the yogurts fat content using a NIR handheld device powered by IRIS. The prediction models for detection and quantification of different types of food adulteration that have been generated presents, in all cases good regression results, with a R2 values near to 1, and little calibration (RMSEC, RMSECV), and prediction (RMSEP) errors. Hyperspectral imaging technique seems to be an attractive solution for detecting adulterations in food industry. Therefore, the laborious and time-consuming conventional analytical techniques could be replaced or complemented by spectral data to provide a rapid and non destructive testing technique in the food industry.

[es] Con la creciente necesidad actual de reducir los costos de producción y aumentar la eficiencia, la industria alimentaria se enfrenta a una serie de desafíos, incluyendo el mantenimiento de los estándares de calidad, garantía de la seguridad alimentaria y a evitar problemas de responsabilidad. Las compañías alimentarias y los proveedores necesitan nuevas tecnologías no invasivas para el control de calidad e inspección de la seguridad que puedan satisfacer las necesidades de los distintos mercados. Con los recientes avances en tecnología informática e ingeniería de la instrumentación, se han producido importantes avances en las técnicas de evaluación de la calidad y seguridad alimentaria. La visión artificial y la espectroscopia NIR son dos de los métodos más ampliamente usados para este fin en la actualidad y recientemente, una nueva técnica óptica, combinación de los dos anteriores, llamada análisis de imágenes hiperespectrales (HSI, en inglés), ha ganado interés El objetivo de este trabajo ha sido analizar la capacidad de diferentes sistemas ópticos en el rango de longitudes de onda NIR para su posible aplicación en una cadena de producción para el control de calidad de los alimentos en términos de detección de adulteraciones. Se han realizado tres experimentos diferentes con distintas técnicas ópticas analíticas: Detección de adulteración en carne de potro con carne de ternera utilizando imágenes hiperespectrales (HSI), detección de adulteraciones en bebidas alcohólicas con metanol usando NIR convencional y por último, la detección de fraude en el contenido de grasa de los yogures utilizando un dispositivo NIR de mano diseñado por IRIS. Los modelos de predicción para la detección y cuantificación de los diferentes tipos de adulteración que se han generado presentan, en todos los casos, buenos resultados de regresión, con unos valores de R2 cercanos de 1, y errores de calibración (RMSEC, RMSECV), y de predicción (RMSEP) pequeños. La técnica de imagen hiperespectral parece ser una solución atractiva para detectar adulteraciones en la industria alimentaria. Por lo tanto, las laboriosas técnicas analíticas convencionales que consumen mucho tiempo podrían ser sustituidas o complementadas por datos espectrales proporcionando, de este modo a la industria alimentaria de técnicas rápidas y no destructivas.