La tecnologia Near-Infrared (NIR) rappresenta un’innovazione significativa – se non rivoluzionaria – nel settore alimentare e il controllo di qualità. Le sue affidabilità, versatilità e capacità di eseguire analisi rapide, non distruttive e multi-parametriche consentono tra l’altro di elaborare un’impronta digitale (fingerprint) dei prodotti.
Il progresso tecnologico nell’ultimo decennio ha consentito di scalare l’applicazione di questa tecnica, dal livello di laboratorio a quello degli impianti produttivi, avvalendosi anche di dispositivi portatili in rete. Il suo utilizzo vale quindi a implementare i sistemi di controllo della qualità e prevenire le frodi alimentari.
1) Tecnologia NIR, introduzione
NIR (Near-Infrared) è una tecnica di spettroscopia vibrazionale che – somministrando energia alle molecole che compongono qualsiasi prodotto – consente di misurarne la vibrazione e ottenere una visione dettagliata della composizione chimica e nutrizionale dei prodotti alimentari. Così da permettere un efficiente monitoraggio dei processi produttivi e l’esatta identificazione dei prodotti.
Questa tecnologia offre numerosi vantaggi, tra i quali:
- l’immediatezza del risultato
- la possibilità di eseguire i controlli direttamente sui prodotti in lavorazione senza che essi subiscano alcun danno o modificazione
- la possibilità di misurare contemporaneamente diversi parametri
- la non necessità di personale addestrato per il suo utilizzo.
A seguire, alcuni esempi di applicazione della tecnologia NIR per diverse finalità, nell’ambito delle produzioni alimentari.
2) Controllo qualità, composizione chimica e nutrizionale
Il controllo qualità è una fase critica, nelle produzioni alimentari, ove la tecnologia NIR può svolgere un ruolo estremamente utile e importante. Il controllo qualità può infatti comprendere molti aspetti che spaziano dal controllo (di qualità e quantità) delle materie prime a tutte le fasi dei processi di trasformazione, conservazione e confezionamento.
La spettroscopia vibrazionale NIR consente infatti, ad esempio, di:
– analizzare la composizione chimica e nutrizionale dei prodotti
– stimare la shelf-life di un alimento
– individuare specifici parametri di processo che influenzano la qualità del prodotto finito.
Il vantaggio principale è legato alla possibilità di eseguire le misurazioni in tempo reale sia ‘on-line’ che ‘at-line’, nelle singole fasi specifiche del processo produttivo, per garantire un monitoraggio continuo e immediato.
L’uso della tecnologia NIR può quindi permettere di ottimizzare i processi produttivi, ridurre gli sprechi alimentari e assicurare che i prodotti finali soddisfino gli standard di qualità stabiliti.
3) Fingerprinting, tracciabilità e prevenzione delle frodi alimentari
La possibilità di creare una impronta digitale chimica delle matrici (fingerprinting), attraverso la tecnologia NIR, consente di:
– rafforzare la tracciabilità mediante identificazione e classificazione dei materiali in ingresso, ad esempio, per origine geografica o per caratteristiche proprie definite nei disciplinari di produzione
– rilevare così eventuali adulterazioni o sostituzioni di materie prime, ingredienti e prodotti con materiali di qualità inferiore o comunque diversa, in una logica di prevenzione delle frodi alimentari.
Il metodo di fingerprinting tramite NIR permette quindi di confrontare rapidamente i profili spettrali dei campioni con quelli di riferimento, rilevando discrepanze che possono indicare frodi o non conformità. Anche attraverso screening di massa, con controlli specifici sui campioni sospetti.
4) Monitoraggio dei processi produttivi
Il monitoraggio dei processi produttivi è un altro ambito in cui la tecnologia NIR trova crescente applicazione. Durante i processi di trasformazione – quali ad esempio la caseificazione, la torrefazione o il blending – la spettrometria vibrazionale NIR viene infatti utilizzata per tracciare e controllare le variazioni chimiche nel tempo e così guidare l’operatore o l’impianto nelle diverse fasi.
L’analisi dell’informazione di spettro nel corso del processo viene dunque utilizzata per guidare il processo stesso. Nell’ottica ad esempio di migliorare la consistenza del prodotto finale, aumentare l’efficienza operativa o favorire il raggiungimento di un obiettivo di lavorazione come la miscelazione omogenea di più ingredienti. L’AI a sua volta facilita l’interpretazione dei dati e l’implementazione di strategie di controllo avanzate, a vantaggio di un più ampio scenario di utilizzo.
Jacopo Ferlito
Bibliografia
– Mourad Kharbach, Mohammed Alaoui Mansouri, Mohammed Taabouz, Huiwen Yu. Current Application of Advancing Spectroscopy Techniques in Food Analysis: Data Handling with Chemometric Approaches. Foods 2023, 12(14), 2753; https://doi.org/10.3390/foods12142753
– Giacomo Squeo, José Manuel Amigo. Successful Applications of NIR Spectroscopy and NIR Imaging in the Food Processing Chain. Foods 2023, 12(16), 3041; https://doi.org/10.3390/foods12163041
– Qu, J. H., Liu, D., Cheng, J. H., Sun, D. W., Ma, J., Pu, H., & Zeng, X. A. (2015). Applications of Near-infrared Spectroscopy in Food Safety Evaluation and Control: A Review of Recent Research Advances. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 55(13), 1939–1954. https://doi.org/10.1080/10408398.2013.871693
Jacopo Ferlito
Autore di uno spin-off universitario per lo sviluppo di sistemi di misura NIR per macchine agricole, è fondatore e responsabile del settore "Applications and Chemometrics" di Itphotonics.
