Innovation-es, Pharma-4-0-es 24 abril 2025

Análisis de materias primas: identificación (RMID), verificación y clasificación

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Análisis de materias primas con Visum Palm GxP™

El análisis de materias primas es un proceso crítico en la industria farmacéutica, ya que garantiza la identidad y calidad de todos los materiales y sustancias que se utilizarán en el proceso de producción. Una forma práctica y eficiente de hacerlo es mediante el uso del analizador NIR portátil Visum Palm GxP™, que permite realizar el análisis directamente en el almacén y obtener resultados precisos en menos de 3 segundos, evitando la sobrecarga del laboratorio y reduciendo los tiempos del ciclo de producción.

Ninguna tecnología -NIR o Raman- por sí sola proporciona una solución final para todo el listado de materiales de un fabricante farmacéutico.

Si bien la espectroscopia NIR es particularmente eficaz para la identificación de compuestos orgánicos, también puede aplicarse a ciertos compuestos inorgánicos bajo condiciones muy específicas, como cuando son higroscópicos, están asociados con moléculas de agua (hidratados) o disueltos en una solución acuosa.

Por otro lado, la espectroscopia Raman que es una técnica alternativa, también presenta limitaciones notables en los siguientes casos:

  • Compuestos orgánicos que presentan fluorescencia (como los colorantes y ciertos principios activos farmacéuticos – APIs).
  • Sustancias orgánicas con señales Raman inherentemente débiles.
  • Compuestos inorgánicos puramente iónicos, como NaCl, KCl y HCl.
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handheld nir análisis de materias primas con visum palm gxp

¿Por qué Visum Palm GxP™ en análisis de materias primas?

  • Es un analizador self-contained y no necesita conectarse ni vincularse a ningún dispositivo externo (smartphone, ordenador, tablet u otro).
  • Cuenta con una doble funcionalidad, permitiendo su uso tanto como dispositivo portátil de mano como analizador de sobremesa.
  • Es útil tanto para la identificación de sustancias como para el desarrollo de métodos cuantitativos.
  • El área de medición de la muestra es de 10 mm de diámetro  y el área de iluminación es de 50 mm. Lo que permite obtener más información química y minimizar las heterogeneidades.
  •  Tiene una resolución espectral de 5 nm o 256 píxeles, proporcionando la mayor resolución espectral dentro de la categoría de analizadores portátiles.

Figura 1: Base de apoyo para trabajar en modo sobremesa con Visum Palm GxP™. Permite acoplar portamuestras para polvos, sólidos, granulados y líquidos.

 

  • Cumplimiento total con CFR 21 Parte 11, USP 1119  y GMP:
  • Roles definidos para Analista, Supervisor y User Manager. Usuarios ilimitados.
  • Configuración de tiempos de expiración de contraseñas.
  • Registro de Audit Trail en un archivo binario encriptado y Audit Trail de Resultados.
  • Firma electrónica de dos niveles (Analista y Supervisor).
  • Configuración de fecha y hora conforme a CFR.
  • Backup y restauración segura del sistema.

Modos de análisis con Visum Palm GxP™

El analizador Visum Palm GxP™ permite realizar en segundos el análisis de materias primas identificación o verificación de diferentes compuestos sólidos, granulados, polvos o líquidos, ya que compara el espectro adquirido con el espectro típico de cada sustancia que forma parte de la librería. Esta comparación se realiza a partir de un criterio matemático de similitud (HQI), que convierte las diferencias en un valor numérico. Como resultado del análisis, el analizador Visum Palm GxP™ proporciona la clase o sustancia con mayor similitud obtenida (Figura 3) y enumera las demás sustancias por orden de mayor a menor similitud.

A diferencia del análisis de materias primas identificación, que es agnóstico al material a inspeccionar, el análisis de verificación (Figura 4) permite al analista seleccionar una sustancia específica dentro de la librería para confirmar su identidad. El resultado obtenido es PASS o FAIL y, en este último caso, también indica la sustancia correcta y con mayor similitud.

Pantallas principales del Visum Palm™

análisis de materias primas

Figura 2: Menú Principal        Figura 3: Análisis de materias primas, identificación        Figura 4: Análisis de verificación, PASS y FAIL con confirmación de sustancia correcta.

Análisis de clasificación - Análisis de materias primas

En contraste con lo anterior, la clasificación (Figura 5) es una función que permite distinguir adecuadamente (clasificar) diferencias espectrales muy sutiles, como el tamaño de partícula o la concentración de un analito específico, incluso si se trata del mismo API o excipiente que se encuentra en distintas concentraciones en matrices similares. Es una forma de complementar el análisis de identificación inicial con un algoritmo más potente para casos específicos.

En todos los casos antes mencionados, además del resultado, se obtiene el espectro de la sustancia analizada para cada medición (Figura 6).

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Figure 5: Análisis de materias primas, clasificación.                  Figure 6: Espectro de cada análisis de materias primas.

Desarrollar métodos y librerías con el software Visum Master™ para PC - Análisis de materias primas

Figura 7: Visum Master™ – Menú Principal            Figura 8: Visum Master™ – Model Builder

Figura 9: Inserte los espectros y la referencia para crear el modelo de análisis de materias primas.

El Visum Palm GxP™ es el único analizador NIR en el mercado que permite al usuario final desarrollar de manera sencilla y automática sus propias librerías de identificación, clasificación o incluso métodos para ensayos cuantitativos, sin necesidad de emplear un software complejo o tener conocimientos específicos en quimiometría.

Sólo es necesario importar al Model Builder incorporado los espectros de las muestras de entrenamiento y sus valores de referencia provistos por el método oficial (cuantitativos o cualitativos) y el software, de forma automática, generará la librería o método junto a un informe técnico que proporciona toda la información de cómo se construyó y sus principales métricas en concordancia con los criterios y recomendaciones para la para validación de métodos analíticos establecidos en la ICH Q2(R2) “Validation of Analytical Procedures – Scientific Guideline”. Este documento es útil para validación interna, externa e identificar necesidades de mejoras y actualizaciones.

Por IRIS Technology Solutions
Industry-4-0-es, Innovation-es 22 abril 2025

IRIS Technology: Leading the Way in Material Detection with Hyperspectral Imaging for RECLAIM project

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IRIS Technology: Leading the Way in Material Detection with Hyperspectral Imaging

IRIS Technology Solutions, a pioneer in photonics and artificial intelligence, is playing a key role in the European RECLAIM project as leader of Work Package 3 (WP3). The company is spearheading the development of an advanced material classification system prototype based on optical and spectroscopic techniques, with the aim of revolutionizing how waste materials are identified and categorized for recycling purposes.

Cutting-Edge Detection Using Hyperspectral Imaging

At the heart of IRIS’s contribution is a prototype system built around hyperspectral imaging (HSI). This technology captures detailed spectral data for each pixel in an image, producing a three-dimensional dataset—two spatial dimensions plus a spectral dimension. Each pixel carries a unique spectral signature that reflects the chemical composition of the material it represents.

To harness this powerful technology for waste classification, IRIS has designed and assembled a linear HSI system that has been posteriorly integrated in the portable robotic Material Recovery Facilities (prMRF) developed under the RECLAIM project allowing real-time monitoring and analysis of waste materials as they move along the belt of the pilot plant. 

To ensure the maximization and quality of the spectral features of the analyzed material, various optical configurations were tested to identify the best setup for reliable spectra acquisition and consequent classification.

Advanced AI Algorithms

To interpret the massive amount of spectral data generated by the HSI system, IRIS has developed AI algorithms that analyze the chemical characteristics of materials. These models have been developed both by data collected at IRIS facilities and by real waste spectral data, to access the most representative data and ensure effective material prediction.  The development process involved creating AI models that combined the spectral and spatial information provided by the HSI system to obtain trustworthy classification outputs. To support the classification AI models development, various data treatments and advanced AI algorithms have been tested and evaluated. IRIS has tested multiple system configurations, adjusting key variables such as camera frame rates, conveyor speeds, and the distance between the camera and the conveyor, to optimize detection performance under different operational scenarios.

A Breakthrough in Material Classification

One of the most significant achievements so far is the creation of an extensive classification model that goes beyond traditional broad categories. The model distinguishes between multiple waste types with high accuracy, identifying the following classes:

  • METAL
  • PAPER
  • PET (Polyethylene Terephthalate)
  • PE (Polyethylene with concrete differentiation between the High and Low Density)
  • PP (Polypropylene)
  • PS (Polystyrene)

This is a major milestone in plastic waste sorting, marking the first time that such detailed sub-classification of plastic polymers has been integrated into an operational industrial spectroscopic sorting system. By enabling the separation of similar-looking but chemically distinct plastics, this advancement significantly improves the quality and value of recycled materials.

Por IRIS Technology Solutions
Innovation-es 4 diciembre 2024

Monitorización en tiempo real de lacticida libre durante la producción de PLA (ácido poliláctico)

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Monitorización de lacticida libre en tiempo real durante la producción de PLA (ácido poliláctico)

Extrusión reactiva - REX

La extrusión reactiva (REX, por sus siglas en inglés) es un método de modificación química de polímeros durante el proceso de extrusión para mejorar sus propiedades. Combinar reacción y extrusión supone aprovechar los efectos sinérgicos de las fuerzas de cizallamiento y la temperatura para completar la reacción en menos tiempo, sin olvidar que el producto se obtiene directamente en su forma definitiva.

Una de las ventajas de la extrusión reactiva es que las reacciones se realizan sin disolventes o con una cantidad mínima en comparación con los procesos tradicionales de polimerización por lotes. El resultado es una reducción considerable de los costes y las emisiones, lo que hace que el proceso sea más sostenible.

Sin embargo, dado que cada proceso de extrusión reactiva implica varias características, como la geometría de la extrusora, la velocidad del tornillo, el perfil de temperatura, así como la proporción y la velocidad de alimentación de las especies reactivas, que, a su vez, están estrechamente relacionadas con el rendimiento y el tiempo de residencia, el proceso es particularmente complejo y, por lo general, no puede modelarse adecuadamente en términos de recetas simples o reglas de fabricación sencillas.

Ácido poliláctico (PLA) - Monitorización de lacticida libre

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Unidad estructural del PLA – Monitorización de lacticida libre

El ácido poliláctico es un monómero empleado para la síntesis de PLA y es un bioplástico, es decir, biobasado y biodegradable que se obtiene producto de la fermentación anaerobia de fuentes renovables de origen alimentario y que tiene numerosas aplicaciones en la industria del packaging compostable, su uso como filamento en la impresión 3D y en la industria médica o quirúrgica. Es además un termoplástico rígido que puede ser semicristalino o totalmente amorfo, dependiendo de la pureza del estereoisómero.

Visum NIR In-Line Probe™ como herramienta de control de la síntesis de PLA por extrusión reactiva - Monitorización de lacticida libre

El uso de herramientas analíticas basadas en espectroscopía NIR, supone una fuente de información en tiempo real de lo que sucede en el interior del extrusor reactivo durante el proceso de polimerización por apertura del anillo de L-lactida (ROP, Ring Opening Polymerization).

En este caso, la fuente de información más importante es la cantidad de L-lactato que no ha reaccionado o polimerizado durante el proceso. Tanto la pureza como el rendimiento en cuanto a pesos moleculares como las propiedades mecánicas y térmicas del producto dependen en gran medida de la eficiencia del proceso.

Visum NIR In-LIne Probe™ monitoring

Visum NIR In-Line Probe™ monitorizando la síntesis de PLA en un proceso ROP – Monitorización de lacticida libre

El analizador de procesos Visum NIR In-Line Probe™ -diseñado, fabricado y comercializado por IRIS Technology Solutions, S.L. (España) se ha empleado satisfactoriamente para monitorizar la reacción de policondensación del ácido láctico que se lleva a cabo normalmente en condiciones de temperaturas superiores a 180 ºC. 

A diferencia de su hermano el analizador Visum NIR In-Line™, la versión Probe se ha diseñado específicamente para trabajar en ambientes aún más agresivos mediante sondas ópticas de transmitancia, reflectancia o transflectancia dependiendo de las características de la matriz a monitorizar y las condiciones del proceso en particular como la temperatura, la viscosidad, la presión y el riesgo de explosión.

Para monitorizar la reacción, se empleó una sonda de reflectancia, acoplada a un puerto del reactor debidamente mecanizado para tal fin.

Como se puede ver a continuación, los valores predichos de concentración de lactida presentan un RMSEP del 1,6% w/w cuando se comparan con el análisis del laboratorio de referencia, lo cual es una incertidumbre más que aceptable porque la cantidad típica restante de lactida se sitúa entre el 5 y el 10%. El análisis alternativo, fuera de línea por cromatografía (HPLC) podría implicar un tiempo de espera de alrededor de 1 día, lo que no es adecuado para ninguna tarea eficiente de control de procesos. 

El objetivo final es optimizar el tiempo de residencia en el reactor: cuanto más corto, mejor, siempre que la concentración de lactida remanente (que no ha llegado a polimerizar) se mantenga lo suficientemente baja como para garantizar la calidad y pureza del producto final. Unos ajustes incorrectos de la extrusión implican pérdida de tiempo, energía y materiales de fila, ya que el proceso no es reversible.

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Métricas del modelo predictivo de aprendizaje automático y líneas de regresión. Los puntos grises representan los espectros de modelización («entrenamiento»), mientras que los puntos rojos representan los espectros de validación, que no se han incluido en el conjunto de entrenamiento. Ordenadas: Concentraciones previstas de L-lactida. Abscisas: Concentraciones de L-lactida de referencia proporcionadas por el método tradicional (HPLC).

En relación con el modelo de aprendizaje automático, mediante el Model Builder del software propietario Visum Master™, un usuario no experto puede crear fácilmente calibraciones a medida siempre que disponga de algunos espectros de referencia y las respectivas concentraciones del analito. Dado que el Model Builder funciona de acuerdo con una heurística de IA, la mejor combinación de pretratamientos matemáticos y algoritmos de aprendizaje automático se encuentra automáticamente sin necesidad de que el usuario realice ninguna aportación. Esto significa que el usuario podría ampliar la aplicabilidad del analizador en línea a una gama más amplia de aplicaciones futuras más allá del caso específico de la fabricación de PLA.

En resumen, dado que el analizador Visum NIR In-Line Probe™ puede adquirir y procesar matemáticamente un espectro representativo en una fracción de segundo, todo el proceso de extrusión reactiva puede inspeccionarse automáticamente en términos de la cantidad restante de L-lactida para que el usuario pueda tomar decisiones en tiempo real sobre los parámetros óptimos actualizados.

Por IRIS Technology Solutions
Innovation-es 11 noviembre 2024

Analizador de procesos Raman: Innovación en el control de procesos industriales

analizador raman
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Innovación en el control de procesos industriales gracias al analizador de procesos Raman Visum Raman In-Line™

La tecnología Raman ha revolucionado la manera en que los sectores industriales realizan análisis químicos, permitiendo mediciones precisas, en tiempo real y sin contacto directo con el material. En IRIS, nos enorgullece presentar el analizador de procesos Raman Visum Raman In-Line™, un analizador Raman robusto y de alto rendimiento, diseñado para cumplir con las exigencias de la industria moderna y facilitar el control de procesos industriales en aplicaciones críticas.

¿Qué es la espectroscopía Raman?

La espectroscopía Raman es una técnica de análisis basada en la interacción de la luz láser con las moléculas de una muestra. Cuando el láser incide sobre la muestra, parte de la luz se dispersa en frecuencias distintas a la del láser original. Estas diferencias en frecuencia, llamadas desplazamientos Raman, son características únicas de cada molécula, permitiendo identificar y cuantificar compuestos de manera precisa.

Aplicaciones de la tecnología Raman en la industria

La tecnología Raman es ampliamente utilizada en sectores como la industria farmacéutica, química, biotecnología y alimentos y bebidas, donde es fundamental controlar con precisión distintos parámetros en tiempo real a los fines de optimizar procesos, tiempos y estandarizar calidad. La tecnología Raman permite:

  • Monitorear reacciones químicas en tiempo real.
  • Optimizar procesos de mezcla y disolución.
  • Controlar la calidad de los productos sin necesidad de contacto directo.
  • Analizar la composición química de distintas matrices de manera no invasiva.

Analizador de procesos Raman: Visum Raman In-Line™

Analizador de procesos Raman Visum Raman In-Line™: Innovación y precisión para el análisis en línea

El analizador de procesos raman Visum Raman In-Line de IRIS Technology Solutions se destaca como una herramienta analítica de última generación, diseñada específicamente para monitorizar procesos industriales en tiempo real. A continuación, exploramos algunas de las características clave de este equipo.

  • Láser de alta estabilidad: Equipado con un láser de 785 nm, que mitiga el riesgo de fluorescencia y asegura mediciones precisas en diversas matrices ya sean sólidas, líquidas o semisólidas.
  • Alta potencia y rapidez: Incluye un láser clase 4 de 500 mW que permite obtener mejor señal en distintas fases del proceso independientemente de la absorción de la matriz, además de extraer información más clara, precisa y más rápidamente.
  • Menor tiempo de calentamiento: A diferencia de la mayoría de analizadores Raman de procesos industriales, el tiempo de calentamiento de la fuente de luz láser es de sólo 5 minutos.
  • Integración en línea: El diseño compacto y resistente del Visum Raman In-Line™ que cuenta con un módulo de medición y uno de seguridad y monitorización, permite su integración directa en líneas de producción mediante sonda de inmersión. Consulta con nuestro equipo de expertos todas las posibilidades.
  • Sensores de alta resolución: Utiliza sensores avanzados que proporcionan datos de alta resolución espectral (11 cm-1) en el rango 150 – 3,000 cm⁻¹, permitiendo la identificación y cuantificación precisa de componentes incluso en concentraciones tan bajas como 0.01 w/w.
  • Modelado automatizado: Nuestro software Visum Master™ es el único que permite generar modelos predictivos sin conocimiento experto y de forma automatizada mediante un Model Builder. Además, cuenta con una versión exclusivamente GMP en línea con todos los requerimientos de la industria farmacéutica.
  • Comunicación total: el analizador de procesos raman Visum Raman In-Line™ se puede comunicar al PLC de la línea o sistemas de información mediante protocolos OPC, Ethernet, Modbus, Profinet y muchos otros. Tus datos dónde y cómo los necesites.
  • Versatilidad: Si bien está exclusivamente diseñado para análisis cuantitativo en líneas de producción, se puede montar en un rack con ruedas para utilizarlo en distintos procesos o de forma at-line. Incluye un módulo de muestreo para analizar sólidos, líquidos o semisólidos en viales tipo Falcon con todas las protecciones necesarias para trabajar de forma ágil y segura fuera de la línea.

Por qué elegir el analizador de procesos Raman Visum Raman In-Line™?

En IRIS Technology, entendemos que la precisión y confiabilidad son esenciales para el éxito de los procesos industriales. El analizador de procesos raman Visum Raman In-Line™ ha sido desarrollado con los más altos estándares de calidad y está respaldado por nuestro equipo de expertos, que ofrece asesoramiento y soporte para asegurar una implementación exitosa en cualquier entorno de producción.

¿Interesado en saber más? Contáctanos para descubrir cómo Visum Raman In-Line™ puede mejorar la eficiencia y la precisión en tus procesos de producción.

Por IRIS Technology Solutions
Innovation-es 9 octubre 2024

Análisis de Grados Brix en manzanas enteras mediante NIRS y en tiempo real

NIRS analysis of Brix degrees
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Análisis de Grados Brix en manzanas

La industria agroalimentaria ha avanzado significativamente en los últimos años mediante la implementación de tecnologías que permiten mejorar el control de calidad y la eficiencia de los procesos de producción. 

Una de las tecnologías más relevantes en este sentido es la Espectroscopía de Infrarrojo Cercano (NIRS, por sus siglas en inglés: Near-Infrared Spectroscopy). Esta tecnología ha mostrado un gran potencial para el análisis no destructivo y rápido de productos agrícolas, como las manzanas, permitiendo la medición de una amplia gama de parámetros de calidad.

Este documento tiene como objetivo presentar un análisis detallado sobre la aplicación de la tecnología NIRS en el análisis en continuo de manzanas enteras de la variedad Golden Delicious con especial foco en el análisis de grados Brix, que es el principal parámetro de control de la maduración del fruto, así como para su conservación y comercialización.

Análisis tradicional de grados Brix en manzanas - Análisis de Grados Brix

El método tradicional de análisis de grados Brix en manzanas que se emplea en la industria es la refractometría. Si bien es un método sencillo y bastante económico, tiene como contrapartida que es destructivo, off-line, basado en un muestreo aleatorio y lento, por lo que es imposible analizar grandes volúmenes de producción.

Ventajas de la tecnología NIRS

  • No destructiva: A diferencia de los métodos tradicionales, NIRS no requiere la destrucción de la muestra, permitiendo analizar la fruta en su totalidad y manteniéndola apta para su comercialización.
  • Rápida: El análisis es inmediato, con tiempos de respuesta de milisegundos.
  • Multiparamétrica: Un solo análisis NIRS puede proporcionar información sobre varios parámetros de calidad de manera simultánea.
  • Reducción de mermas: Al identificar frutas de baja calidad inmediatamente, se pueden desviar antes de que continúen en el proceso de envasado, reduciendo el desperdicio de recursos.
  • Optimización del almacenamiento: La tecnología NIRS puede identificar qué frutas tienen mayor potencial de almacenamiento, ayudando a las empresas a gestionar mejor sus inventarios.

Análisis de grados Brix en manzanas con espectroscopía NIR

El modelo NIRS que veremos a continuación para grados brix se realizó con 40 muestras y referencias de la variedad de manzana Golden Delicious. Los espectros y referencias se obtuvieron de 4 puntos distintos (réplicas) de cada manzana del set de calibración con el analizador de procesos Visum NIR In-Line™. Finalmente, para obtener el conjunto de valores de referencia se utilizó un refractómetro digital.

Figura 1: Grados brix – Principales figuras de mérito analizador de procesos Visum NIR In-Line™

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Figura 2: Muestras empleadas durante el entrenamiento del modelo (gris) y muestras separadas automáticamente (split) de validación interna (azul)              Figura 3: Riesgo de overfitting para el modelo de grados brix en manzanas de la variedad Golden Delicious

Conclusiones: Análisis de Grados Brix mediante NIRS

Para el rango de muestras del set de calibración (11.1 – 15.8 brix) se obtuvo un RMSEP (Root Mean Square Error of Prediction) de ±0,3 y un coeficiente de correlación (R2) de 0.93 respecto a los resultados obtenidos mediante el método de referencia. El software Model Builder Visum Master también ejecuta automáticamente una rutina de calidad espectral para eliminar outliers espectrales, es decir, datos que se identifican fuera del campo del modelo durante la fase de entrenamiento y finalmente un test de permutaciones para determinar el riesgo de overfitting, que puede ser entendido como la probabilidad de que la calibración realizada no responda adecuadamente frente a muestras futuras (no utilizadas durante la calibración). Para este modelo el riesgo de overfitting fue de tan sólo 0.0015, demostrando la utilidad y precisión del analizador de procesos Visum NIR In-Line para el análisis en continuo en líneas clasificadoras de manzanas.

Por IRIS Technology Solutions
Innovation-es 7 octubre 2024

Análisis de Actividad de Agua en alimentación animal con NIR portátil Visum Palm™

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Análisis de Actividad de Agua en alimentación animal

El contenido de agua en los piensos, también llamados croquetas o balanceado para animales, es un factor crítico en la calidad y seguridad del alimento. El agua no solo es esencial para las funciones biológicas de los animales, sino que también desempeña un papel crucial en la estabilidad del pienso durante el almacenamiento, su conservación, la actividad microbiana, y la seguridad alimentaria. La humedad, o más específicamente la actividad de agua (water activity, – en adelante, Aw -), influye directamente en la estabilidad del producto y en la probabilidad de que ocurran reacciones que afecten su calidad.

En el presente documento presentamos el análisis de contenido de agua en piensos para animales mediante espectroscopía de infrarrojos en tiempo real con el analizador portátil Visum Palm™ propiedad de IRIS Technology Solutions SL.

Análisis en Actividad de Agua en alimentación animal

La actividad de agua (Aw) es una medida más precisa que el contenido de humedad para predecir la estabilidad microbiológica y la conservación del pienso. La actividad de agua se define como la relación entre la presión de vapor del agua en el alimento y la presión de vapor del agua pura a la misma temperatura. Se expresa en una escala de 0 a 1, donde 1 indica la presencia de agua pura. 

En los piensos para animales, el valor típico de Aw se encuentra típicamente en un rango de 0.2 a 0.7 para productos secos, lo que permite una mayor estabilidad durante el almacenamiento. Cuando la actividad de agua es superior a 0.7, se facilita el crecimiento de microorganismos como mohos y bacterias patógenas.

De este modo, mantener la actividad de agua por debajo de 0.70 es crucial para prevenir la proliferación microbiana y garantizar la seguridad del pienso.

Análisis de Actividad de Agua Análisis de Actividad de Agua

Izquierda: Curva de regresión resultante para Aw – muestras de calibración (gris) y muestras de validación (azul)      Derecha: Test de permutaciones Fisher-Pitman para determinar el riesgo de overfitting del modelo de Aw

Método Tradicional de Análisis

El método tradicional más común en la industria para medir el contenido de agua en los piensos para animales es la desecación en horno o estufa. Este procedimiento implica los siguientes pasos:

  • Muestra del pienso: Se extrae y pesa una cantidad específica de muestra.
  • Secado: La muestra se coloca en un horno a una temperatura constante (generalmente entre 105°C y 110°C) durante un periodo determinado de tiempo (normalmente entre 2 y 4 horas).
  • Cálculo del contenido de agua: Al finalizar el secado, se pesa nuevamente la muestra y se calcula la pérdida de peso como la cantidad de agua evaporada.

Este método es ampliamente utilizado debido a su precisión y simplicidad, aunque conlleva mucho tiempo, personal cualificado y es intensivo en esfuerzos de muestreo y preparación de las muestras.

Determinación de la actividad de agua con NIRS en segundos

Para el desarrollo del modelo predictivo de determinación actividad de agua se trabajó en estrecha colaboración con un reputado fabricante mexicano de piensos para mascotas. Se utilizaron 345 muestras de calibración en el rango de 0.1 – 1 Aw, de las cuales un 20% fueron separadas automáticamente por el software Model Builder Visum Master™ para la validación interna del método NIRS.

Como el procesamiento de la información (espectros y referencias de laboratorio) se encuentra totalmente automatizado, el propio software ejecuta y aplica la rutina de procesamiento y parametrizaciones más convenientes según la información ingresada. Al finalizar aplica automáticamente un test de permutaciones para comprobar que el modelo resultante es útil para analizar muestras futuras y que no es producto de un sobreajuste, lo que se conoce como riesgo de overfitting, un indicador de confianza del método analítico.

Como resultado, el modelo desarrollado para predecir la actividad de agua en alimento animal arrojó un coeficiente de correlación (R²) de 0.96 y un RMSEP (Error Medio Cuadrático de Predicción) de ± 0.04. Lo anterior valida el empleo del analizador NIR portátil Visum Palm™ como un método en tiempo real (< 3 segundos) para determinar la actividad de agua en piensos y alimentación animal como una alternativa mucho más eficiente al método tradicional.

Importancia del Análisis de Contenido de Agua para la Seguridad Alimentaria

El control del contenido de agua y de la actividad de agua en los piensos para animales es fundamental para la seguridad alimentaria por varias razones:

  • Prevención del crecimiento microbiano: Los microorganismos necesitan agua libre para crecer y reproducirse. Si el contenido de humedad y la Aw son demasiado altos, se facilita la proliferación de patógenos como Salmonella, E. coli y mohos, que pueden causar enfermedades tanto en animales como en humanos, al estar relacionados con la cadena alimentaria.
  • Conservación del producto: Un pienso con una actividad de agua controlada tiene una mayor vida útil. El crecimiento microbiano y las reacciones químicas que provocan el deterioro de los nutrientes son minimizadas cuando la Aw está en rangos óptimos.
  • Control de toxinas: Un mal manejo del contenido de agua puede permitir la aparición de toxinas fúngicas, como las aflatoxinas, que pueden ser altamente peligrosas para los animales y, por ende, para la cadena alimentaria humana.
  • Mantenimiento de la calidad nutricional: Un nivel de humedad adecuado asegura que los nutrientes presentes en el pienso se mantengan estables. La oxidación de grasas y la degradación de vitaminas se aceleran en condiciones de alta humedad, lo que reduce la calidad nutricional del alimento.
  • Costos y eficiencia: Un contenido de agua controlado reduce pérdidas económicas, ya que el pienso tendrá una mejor estabilidad durante el transporte y almacenamiento, reduciendo el riesgo de mermas por contaminación o deterioro.

Conclusiones de análisis de actividad de Agua en alimentación animal

Analizador Visum Palm™ de mano o laboratorio

 

 

Controlar el contenido de agua y la actividad de agua en los piensos para animales es vital no sólo para mantener la calidad nutricional del alimento, sino también para garantizar la seguridad alimentaria y prevenir riesgos asociados con el crecimiento microbiano y la contaminación. 

Los métodos tradicionales de análisis, como la desecación en horno proporcionan herramientas esenciales para mantener estos factores bajo control pero son métodos intensivos en recursos y tiempo, en comparación al análisis de actividad de agua empleando espectroscopía de infrarrojo NIRS.

El analizador portátil Visum Palm™ es capaz de predecir la Aw en muestras de piensos en menos de 3 segundos con una exactitud de ± 0.04, coadyuvando a una gestión adecuada de la actividad de agua durante el proceso de producción, clave para asegurar la calidad del alimento, la salud de los animales y la sostenibilidad de la producción alimentaria. Al ser además un analizador multiparamétrico de mano o de sobremesa (para laboratorio), puede emplearse en simultáneo para determinar el contenido de humedad, grasas, y fibra, por mencionar los parámetros más importantes en la elaboración de piensos para mascotas, constituyendo así una herramienta fundamental para eficientizar los controles analíticos y de producto, incluso para las materias primas agroalimentarias.

Por IRIS Technology Solutions

Control en línea del grado de cocción de gominolas mediante Visum Raman In-Line™

Las golosinas de gelatina, también llamadas caramelos de gelatina, gominolas o grajeas, son una amplia categoría de caramelos masticables a base de gelatina que gozan de popularidad en todo el mundo desde hace más de un siglo y que, más recientemente, también incluyen vitaminas en sus recetas para la elaboración de caramelos saludables.

Dependiendo de la receta, las gominolas se elaboran con almidón, pectina, gelatina, jarabe de glucosa, azúcar, agua, citrato de sodio, extractos de frutas y plantas, aromas, colorantes y otros aditivos; todos estos ingredientes se mezclan entre sí y se controlan diversas características para obtener el mejor sabor y textura. Para cumplir estos requisitos, un factor crítico durante la producción de la masa del caramelo es el grado de gelatinización del almidón y, por lo tanto, un factor crítico es analizar el almidón residual tras el proceso de cocción.

Nivel de cocción del almidón: el proceso de gelatinización

Para conseguir la gelatinización de la masa de caramelo, se suele utilizar almidón, de los cuales el de patata y el de maíz son los más populares y están disponibles en una amplia gama de modificaciones.

La gelatinización, o «cocción», es el proceso por el cual los gránulos de almidón se someten a la acción del agua y la temperatura, que rompen los enlaces de hidrógeno y disuelven los gránulos en la masa de caramelo. Tras ser sometida a un posterior proceso de depositado y secado, se obtiene la textura y consistencia final de la gominola.

En la industria confitera, la gelatinización suele tener lugar en sistemas de cocción continua.

Análisis Tradicional

En la actualidad, no existe ningún método en línea para controlar el grado de cocción de forma continua durante la producción. Aunque existen varios métodos para determinar el grado de cocción, todos se basan en tomar muestras y analizarlas fuera de línea. Esta técnica requiere mucha mano de obra y personal cualificado, además de la dificultad que supone el método tradicional para tomar decisiones y poder corregir los parámetros del proceso en tiempo real y evitar así gominolas blandas, con una textura incorrecta o problemas posteriores en el proceso de desmoldeo.

Uno de los métodos utilizados para controlar el punto final del proceso de cocción se lleva a cabo en el laboratorio mediante la técnica de recuento de gránulos de almidón con un microscopio de luz polarizada.

Esta técnica consiste en el recuento visual de las partículas de almidón y, en función de la cantidad de partículas presentes en la muestra, el analista puede determinar si la cocción ha sido satisfactoria o si es necesario modificar los parámetros del proceso (temperatura) o prolongar el tiempo de cocción. Si el número de gránulos de almidón en la muestra es inferior o igual a 10, el grado de cocción se considera adecuado, mientras que si el número es superior, el grado de cocción se considera insuficiente.

Gránulos de almidón bajo el microscopio de luz polarizada con la zona marcada en rojo para el recuento.

Control en línea del grado de cocción de gominolas

Una asociación para el futuro de la industria

IRIS Technology Solutions SL, fabricante español líder en soluciones basadas en espectroscopia para el control y monitorización de procesos industriales, en colaboración con el fabricante holandés Tanis Confectionary B.V., fabricante mundial de maquinaria para la producción de gominolas, se han unido para desarrollar un método en tiempo real para monitorizar la gelatinización del almidón y ofrecer así una solución alternativa y de valor añadido a toda la industria. 

En este marco de colaboración, se han realizado pruebas durante meses en las instalaciones del Centro de Innovación de Tanis (Países Bajos) utilizando el analizador Visum Raman In-Line™ propiedad de IRIS Technology Solutions SL

La espectroscopia Raman es una técnica analítica utilizada para observar modos vibracionales, rotacionales y otros modos de baja frecuencia en un sistema. Se basa en la dispersión inelástica de luz monocromática, un láser, para proporcionar información detallada sobre las vibraciones moleculares y la composición química. A diferencia de la espectroscopia NIR, es especialmente adecuada para monitorizar matrices acuosas o determinar la concentración de un analito disuelto en agua.

Esta tecnología es una técnica analítica no invasiva que analiza en tiempo real el flujo del producto, en este caso la masa de caramelo, mediante la inserción de una sonda de inmersión de grado alimentario, capaz de proporcionar resultados en tiempo real de lo que está ocurriendo en el proceso con la calibración adecuada.

 

Imagen del analizador Visum Raman In-Line™ en el Centro de Innovación Tanis.

raman in-line Contrôle en temps réel du degré de cuisson des gommes

Desarrollo de un método analítico en tiempo real

Durante la fase de prueba, se fabricaron y controlaron diferentes recetas a base de almidón de patata, almidón de maíz y con una combinación de gelatina con almidón, y se cocinaron a diferentes temperaturas para obtener diferentes grados de gelatinización del almidón durante el proceso de cocción con el fin de desarrollar el algoritmo de predicción del nivel de cocción (adecuadamente cocido / poco cocido).

Mientras el analizador Visum Raman In-Line™ adquiría espectros a lo largo del proceso de cocción de los diferentes lotes o recetas, se extraían muestras y se analizaron mediante el método de referencia de recuento visual utilizando microscopía de luz polarizada.

Para el seguimiento del proceso continuo, se desarrolló el modelo para determinar dos clasificaciones finales, «Adecuadamente cocido» (≤10 gránulos de almidón) y «Poco cocido» (>10 gránulos de almidón). El resultado obtenido es fruto de 3 análisis consecutivos para confirmar el grado de gelatinización y evitar cualquier error de clasificación.

Izquierda: comparación del espectro Raman medio preprocesado de las distintas recetas utilizadas. Derecha: resultados de clasificación del modelo para cinco de las recetas. Los puntos por encima de la línea roja de puntos corresponden a mediciones clasificadas como adecuadamente cocidas.

Real-time cooking degree monitoring of gummies Real-time cooking degree monitoring of gummies

Conclusiones

A partir de las pruebas realizadas, se pudo concluir que el mismo modelo predictivo puede utilizarse para realizar predicciones del nivel de cocción tanto para recetas a base de almidón de maíz como de patata. 

Para todos los lotes elaborados tanto con almidón de patata como con el de maíz, el analizador Visum Raman In-Line™ clasificó correctamente su nivel de cocción.

Además de los modelos desarrollados, es posible crear modelos únicos para recetas de dulces e ingredientes exclusivos con este método en línea.

Para las recetas con gelatina o almidón modificado que se analizaron, se observaron diferencias espectrales más significativas, por lo que se realizaron modelos predictivos clasificatorios específicos para estas formulaciones con resultados de validación similares. 

Por lo tanto es posible predecir satisfactoriamente el nivel de cocción de la masa de gominolas tanto a base de almidón de maíz como de patata, así como con distintas gelatinas modificadas con análisis raman en tiempo real, una alternativa realmente más eficiente que el método tradicional y actual de análisis.

Características principales del analizador de procesos Visum Raman In-Line™

  • Sensor listo para su uso luego del encendido (no necesita calentamiento).
  • Analizador diseñado para operar en ambientes industriales.
  • Ordenador y sistema operativo embebido.
  • Fuente de excitación láser de 785 nm.
  • Sistema de refrigeración interna estable a -40° C
  • IP 65-68.
  • Conexión al proceso mediante sonda de inmersión alimentaria.
  • Compatible con diferentes controladores de comunicación con PLC o SCADA de la planta.
  • Se puede integrar fácilmente en cualquier posición de la tubería.
  • Dispositivo de bajo mantenimiento
  • Con el software Visum Master™ versión SMART, el usuario dispone de un Model Builder soportado por IA para desarrollar, ajustar o actualizar modelos predictivos para diferentes recetas o formulaciones específicas.

 

raman analyzer

Analizador de proceso Visum Raman In-Line™

Por IRIS Technology Solutions
Industry-4-0-es, Innovation-es 10 octubre 2023

IRIS Technology Solutions presente en Alimentaria FoodTech 2023

foodtech
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IRIS Technology Solutions presente en Alimentaria FoodTech 2023

A finales de septiembre, IRIS Technology Solutions presentó en Alimentaria FoodTech 2023 Barcelona las distintas soluciones de control de calidad y de procesos en tiempo real para la industria que fabrica la empresa catalana y comercializa bajo la marca Visum®.

Alimentaria-FoodTech es la feria de maquinaria, tecnología e ingredientes que integra la cadena de valor del procesamiento y conservación de alimentos. Es una feria transversal que da servicio a la industria de producción de alimentos y bebidas desde la materia prima hasta la distribución comercial.

Soluciones Visum®

Las soluciones Visum® permiten optimizar y digitalizar el control de calidad en distintas líneas de producción. Operan a base de espectroscopía NIR, Raman, Hiperespectral y de Visión Artificial, proveyendo de información en tiempo real para la toma de decisiones y la rectificación de procesos productivos. Además, los participantes de la feria pudieron ver de primera mano el nuevo analizador NIR portátil Visum Palm™.

El nuevo analizador Visum Palm™ tiene un diseño innovador y ergonómico, además de la posibilidad de realizar análisis en cualquier momento y lugar sin la necesidad de conectarlo a ningún dispositivo electrónico externo. Esto es posible ya que incorpora una pantalla táctil y un ordenador embebidos, los cuales permiten todas las funcionalidades rutinarias del dispositivo.

Además cuenta con el Visum Master™, este software a diferencia de los softwares de modelado y calibraciones más comunes del mercado, con los que el usuario tiene que tener determinados conocimientos técnicos sobre quimiometría o confiar dicha tarea a un tercero.

Permite realizar calibraciones de manera automatizada y ágilmente sólo incorporando espectros y referencias (cuantitativas o cualitativas), además de otras funcionalidades.

Shealthy Project

shealthy project foodtech

IRIS Technology Solutions ha presentado también en FoodTech el proyecto europeo SHEALTHY, que procura evaluar y desarrollar una combinación óptima de métodos no térmicos de higienización, conservación y estabilización para mejorar la seguridad (inactivación de patógenos y microorganismos de deterioro), preservando al mismo tiempo la calidad nutricional (hasta un 30%) y prolongando la vida útil (hasta un 50%) de los productos F&V. Combinando y modulando tecnologías no térmicas con operaciones de procesado mínimo, el enfoque de SHEALTHY podrá satisfacer por fin la creciente demanda del consumidor actual en relación con los alimentos sanos.

Por IRIS Technology Solutions
Ai-es, Digitalization-es, Industry-4-0-es, Innovation-es, Pharma-4-0-es 5 septiembre 2023

Nuevo analizador NIR portátil Visum Palm™ asistido por IA

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Nuevo analizador NIR portátil Visum Palm™ asistido por IA

IRIS Technology Solutions presenta la última versión de su nuevo analizador NIR portátil Visum Palm™, que viene a complementar su gama de analizadores de procesos Visum® en tiempo real para la industria.

El nuevo Visum Palm™ es un espectrofotómetro NIR completamente portátil que permite realizar análisis de distintas sustancias, productos o mezclas en tiempo real, sin necesidad de recurrir a técnicas tradicionales de laboratorio y toma de muestras, permitiendo a la industria obtener resultados en el momento para tomar decisiones o corregir parámetros de los procesos productivos.

La nueva generación Visum Palm™ trae consigo un diseño innovador y un cambio radical en la forma en que los usuarios experimentan la tecnología NIR, ahora asistida por IA con el software Visum Master™, para que cada fabricante pueda crear de forma automatizada, sus propios modelos predictivos o calibraciones atento a sus necesidades de control y análisis.

 

Diseño, autonomía y robustez

El nuevo analizador NIR Visum Palm™ ofrece un diseño innovador y ergonómico, además de la posibilidad de realizar análisis en cualquier momento y lugar sin tener que conectarlo a ningún dispositivo electrónico externo. Esto es posible ya que incorpora una pantalla táctil y un ordenador embebidos, los cuales permiten todas las funcionalidades rutinarias del dispositivo.

 

El Visum Palm™ opera en el rango de 900 a 1700 nm, ya que es la banda que mejor combina disponibilidad de información química con precio y madurez tecnológica. Opera principalmente en modo reflectancia difusa, para lo que dispone de una óptica especialmente diseñada y patentada para extraer la máxima información posible de la muestra. Concretamente, dispone de una extensa área de iluminación (50 mm de diámetro) y un área de colección de 10 mm. Estas características lo diferencian de otros analizadores homólogos en cuanto a su idoneidad para analizar muestras heterogéneas, que es lo más frecuente en condiciones de trabajo reales. En aquellos casos donde la heterogeneidad es más evidente, el dispositivo es configurable para que calcule y reporte el promedio de una cantidad determinada de repeticiones.

 

El nuevo analizador NIR Visum Palm™ cuenta con protección IP65, por lo que es resistente ante el polvo, la humedad y al agua. Además, es lo suficientemente robusto para llevar y realizar análisis en prácticamente cualquier sitio interior o exterior e incluso viene provisto con una base de apoyo para utilizarlo en modo escritorio o de sobremesa.

 

Una nueva experiencia de usuario asistida por IA

A diferencia de los softwares de modelado y calibraciones más comunes del mercado, con los que el usuario tiene que tener determinados conocimientos técnicos sobre quimiometría o confiar dicha tarea a un tercero, el software Visum Master™ para ordenador hace aún más accesible la tecnología NIR automatizando el preprocesamiento, la selección del algoritmo de análisis multivariante y la validación. Esto permite que cualquier usuario pueda generar modelos simplemente introduciendo espectros y referencias (cuantitativas o cualitativas) para realizar análisis rutinarios en tiempo real en reemplazo de los análisis tradicionales.

visum_master

El nuevo software permite además ampliar y editar modelos preexistentes, sincronizarse con el analizador portátil para importar espectros, exportar modelos, descargar resultados de mediciones, generar automáticamente informes de validación de métodos analíticos e informes de auditoría para ambientes GMP y comprobar de forma guiada el rendimiento metrológico del dispositivo cuando se necesite.

 

Para la industria y ambientes GMP

Si bien la tecnología NIR tiene una infinidad de aplicaciones en numerosas industrias como la del plástico, alimentación, química, agroindustria, madera, biocombustibles, por mencionar las más relevantes pero no las únicas; es para la industria farmacéutica y ambientes GMP donde el nuevo dispositivo Visum Palm™ introduce novedades significativas a nivel de usabilidad y funcionalidad. Es compatible con 21 CFR Parte 11, permitiendo generar y visualizar un informe automático del Audit Trail, el registro de toda la actividad del dispositivo, donde se pueden incorporar comentarios y observaciones. Posibilita también al usuario generar automáticamente las validaciones de métodos analíticos desarrollados y realizar las comprobaciones metrológicas del dispositivo cuando se requiera y descargar sus resultados posteriormente.

“La tecnología NIR, hoy en día, debe ser fácil de utilizar y de entender y, al mismo tiempo, le tiene que dar libertad y autonomía al usuario para explotarla al máximo y facilitar su trabajo en el día a día. La tecnología debe ser un facilitador. Vamos a seguir dando más pasos en materia de automatizaciones y nuevas funcionalidades porque estamos convencidos de que es el camino correcto y lo que necesita la industria y las personas que la conforman”, dice Oonagh Mc Nerney, Directora de IRIS Technology Solutions, S.L.

 

El nuevo analizador NIR portátil Visum Palm™ ya está disponible aquí, donde además se puede encontrar información técnica del dispositivo, vídeos y contactar con IRIS Technology Solutions, S.L. para realizar una demostración o consulta específica.

Por IRIS Technology Solutions
Innovation-es, Environment-es, Industry-4-0-es 15 diciembre 2022

Reciclaje de plásticos multicapa y compuestos

Reciclaje de plásticos multicapa
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Reciclaje de plásticos multicapa

Los plásticos aportan valor como productos de consumo cómodos, versátiles y ligeros, así como un rendimiento avanzado en aplicaciones de alta gama, como los automóviles. Sin embargo, a pesar de su utilidad, está claro que el consumo lineal y de un solo uso de los plásticos es incompatible con la transición de Europa hacia una economía circular. Este modelo da prioridad a la reutilización y el reciclaje de los recursos, con el fin de reducir los residuos y conservar el mayor valor posible.

En lo que respecta al reciclaje de plásticos, se han hecho algunos avances. Por ejemplo, en 2018 se recicló el 41,5 % de los residuos de envases de plástico generados. Esto todavía no es suficiente para lograr la plena circularidad, especialmente en el reciclaje de plásticos multicapa que son difíciles de separar. Además, es fundamental que las tecnologías de reciclaje se mantengan al día con los nuevos materiales que están entrando en el mercado.

Reciclaje avanzado de plásticos

El proyecto MultiCycle, financiado por la UE, con el objetivo de desarrollar una planta piloto de reciclaje industrial y el tratamiento de plásticos multicapa. Esta planta se centra en dos importantes segmentos industriales que suponen un reto para los recicladores: los envases multicapa/películas flexibles y los compuestos termoplásticos reforzados con fibra, del tipo utilizado en el sector del automóvil.

Selección de la tecnología

El NIR y el HSI-NIR son las técnicas utilizadas convencionalmente para la clasificación de envases. La primera es adecuada para piezas individuales de envases antes de su trituración y también puede proporcionar una evaluación inicial de idoneidad antes de pasar a la segunda, que proporciona un modo de obtención de imágenes. En el proyecto MultiCycle, los materiales de envasado se introdujeron en una cinta en forma de copos de hasta 5 cm y, por lo tanto, la HSI era la técnica objetivo para la implementación final en el prototipo del sistema de control de entrada. No obstante, la espectroscopia NIR puntual fue la técnica objetivo que se utilizó para la supervisión de los plásticos disueltos y recuperados, durante y después del proceso CreaSolv®, en el que no se necesita capacidad de obtención de imágenes. También se han probado de forma preliminar técnicas complementarias como LIBS y FTIR para detectar otras fracciones como el AlOx o para permitir la detección de envases negros, que podrían mejorar la precisión de la monitorización cuando se implemente un sistema completo.

Espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS)

La espectroscopia NIR es una técnica espectroscópica vibracional. En esta región, los espectros de absorción están compuestos por sobretonos y bandas de combinación respecto a los modos fundamentales de las moléculas en la región del infrarrojo medio. La radiación NIR tiene un rango de longitud de onda de 900 a 2500 nm. Las bandas de absorción en esta región son amplias, debido al alto grado de superposición de bandas. Además, debido a las reglas de selección de los fenómenos, la intensidad de la señal es de diez a mil veces más débil que las señales de la región del infrarrojo medio. Sin embargo, esta falta de intensidad y el elevado solapamiento de bandas se compensa con su elevada especificidad. La especificidad de la espectroscopia NIR se basa en el hecho de que los enlaces NH, OH y CH absorben fuertemente la radiación en estas longitudes de onda, lo que la convierte en una herramienta óptima para el estudio de compuestos orgánicos y polímeros. Además, el uso de métodos multivariables para el análisis de los datos espectrales, ha permitido explotar todo el potencial de la técnica para fines de identificación, discriminación, clasificación y cuantificación.

Sistema de imágenes hiperespectrales en la región del infrarrojo de onda corta (HSI-SWIR)

Las tecnologías actuales para el seguimiento y la clasificación de los residuos plásticos sólidos en la región del infrarrojo cercano han incorporado cámaras hiperespectrales en su configuración. Permiten, en lugar de recoger un único espectro, registrar una imagen hiperespectral (HSI) de la muestra (cubo hiperespectral), que contiene no sólo la localización espacial de la muestra, sino su composición química y su distribución. En este sentido, se han realizado varias publicaciones y desarrollos tecnológicos utilizando HSI-SWIR para la clasificación e identificación de plásticos. 

Un sistema básico de imágenes hiperespectrales, mostrado en la Fig.3, incluye en su configuración, un sensor sensible (cámara CCD); una fuente de iluminación de banda ancha; un espectrómetro, que separa la luz retrodispersada/transmitida en sus diferentes longitudes de onda y, cuando se requiere, una cinta transportadora para el muestreo. En este caso, hay que señalar que la cinta transportadora debe estar sincronizada con la velocidad de grabación del sensor CCD para una correcta adquisición de imágenes. Un sistema hiperespectral proporciona como salida un hipercubo. Un hipercubo es un conjunto de datos ordenados en tres dimensiones, dos espaciales (un plano XY) y una espectral (𝜆, longitud de onda), como se representa a continuación.

Parámetros de medición:

Los parámetros más relevantes para la grabación de cubos hiperespectrales se pueden resumir en los siguientes:

  • Velocidad de fotogramas de la cámara (fps)
  • Velocidad del transportador (m/s)
  • Distancia cámara-transportador (cm) y tiempo de recogida (µs). Estos parámetros están relacionados entre sí y deben ser optimizados para obtener una buena calidad en los espectros registrados.

Las imágenes hiperespectrales que se grabaron con una cámara SWIR que opera en el rango ∼900-1700 nm, a una velocidad de cuadro de 214 fps, con un tiempo de integración de 350𝜇s y con una velocidad del transportador de 25m/min.

Reciclaje de plásticos multicapa

Imagen 1: (Izquierda) Conjunto de muestras nº 1. Incluye películas plásticas flexibles de PE, PP, PA y PET. Se incluyeron combinaciones simples y dobles de estos polímeros (es decir, polímero A/polímero B). (Derecha) Imagen de clasificación realizada por un modelo PLSDA.

Conclusiones proyecto

El sistema de monitorización HSI ha permitido proporcionar una buena aproximación del porcentaje de contenido de polímero en una muestra de polímero multicapa. En el peor de los casos, se predice el polímero más abundante presente en la muestra, por lo que, con lotes grandes, los porcentajes finales serían bastante precisos. En cuanto a la monitorización del proceso de disolución, sólo se proporcionó 1 polímero y 1 disolvente para probar en IRIS. Los resultados obtenidos con Visum Palm fueron los esperados, pero no se probaron modelos de proceso en el tiempo. El control de la disolución no se realizó debido a problemas con el viscosímetro instalado en LOEMI. Por esta razón, no hay más resultados en esta sección.

Para el seguimiento de las muestras de automoción, la técnica seleccionada fue la LIBS. La optimización de LIBS fue complicada, ya que era la primera vez que se utilizaba. Se realizaron modelos cambiando diferentes parámetros para seleccionar las mejores condiciones. La herramienta PATbox para LIBS no permitía adquirir datos a la misma velocidad que el software LIBS, por lo que hubo que modificar los modelos. Finalmente, se calibraron y probaron los modelos para predecir el tipo de fibras en los plásticos negros PP y PA. Los resultados obtenidos en los 3 lotes fueron satisfactorios, ya que las predicciones dadas por los modelos (quimiometría y aprendizaje automático) se aproximaron al contenido real. Se realizaron algunas pruebas para diferenciar entre PP y PA, pero la tasa de clasificación resultó en torno al 80% de buenas predicciones. En general, el mal etiquetado y la suciedad de las muestras no fueron muy útiles para el desarrollo de los modelos de predicción.

Por IRIS Technology Solutions