ANALISI SPETTRALE PER LA CLASSIFICAZIONE DEGLI OLI
Un approccio innovativo basato sull’analisi spettrale per determinare le proprietà e la qualità degli oli
L'analisi iperspettrale si sta affermando come uno strumento efficace per classificare le diverse tipologie di olio e identificare eventuali adulterazioni attraverso la risposta spettrale. A questo scopo, è stata utilizzata la telecamera FX10 di Specim, azienda finlandese leader nel settore dell’Hyperspectral Imaging distribuita in Italia da iMAGE S SpA. La telecamera opera nella banda spettrale compresa tra 400 a 1000 nm, adatta al controllo di prodotti alimentari liquidi quali l’olio, non essendo influenzata dalla presenza dell’acqua e, dove si possono estrarre maggiori informazioni sulla composizione chimica degli oli alimentari.
La telecamera è stata installata su un sistema di scansione appositamente configurato, con un'illuminazione uniforme garantita da faretti alogeni. I dati raccolti sono stati trasformati in riflettanza e successivamente analizzati tramite software specializzati e script sviluppati ad hoc basati su metodi di classificazione quali PLS-DA e reti neurali. L'attenzione si è concentrata su specifiche bande spettrali che permettono di verificare la sofisticazione dell’olio, la composizione organo elettrica e, pertanto la provenienza delle stesse olive, le differenze tra olio vergine ed extra vergine e, infine, la possibilità di identificare presenza di altri elementi quali oli di girasole, nocciole o mandorle, rispetto all’olio di oliva.
L'installazione
di un sistema iperspettrale direttamente sulla linea di produzione
consentirebbe di effettuare un controllo continuo del prodotto prima e
dopo dell'imbottigliamento, assicurando una verifica completa della
qualità dell'olio. Attualmente, i controlli vengono effettuati a
campione, ma l'obiettivo è monitorare l'intero flusso produttivo per
garantire standard più elevati.
Per l’analisi degli oli, sono stati adottati metodi di classificazione basati sia su regressioni lineari sia classificatori che sfruttano reti neurali (MLP). In particolare, sono stati estratti gli spettri di differenti tipologie di oli e, con questi sviluppate le metodologie di analisi e di confronto. Grazie alla possibilità di ricostruzione del colore, partendo dallo spettro estratto, sono state anche eseguite delle analisi sulle differenze di colorazione dell’olio, caratteristica delle olive utilizzate. In questo caso è stata considerata una regione spettrale parziale compresa tra i 400 e 750nm.
Interessante osservare come campioni visivamente simili presentassero
differenze significative a livello spettrale, dimostrando così
l'efficacia dell'analisi iperspettrale nell'individuare adulterazioni e
garantire la qualità dei prodotti. Un ulteriore sviluppo ha
previsto l'impiego di un software dedicato per l'elaborazione dei dati.
Questo applicativo ha permesso anche di confrontare con precisione gli
spettri dei campioni utilizzando algoritmi basati su confronto diretto
di spettri, come lo Spectral Angle Mapper (SAM) o lo Spectral Similarity
Value (SSV) . I risultati ottenuti hanno confermato l'accuratezza del
sistema nel distinguere le diverse tipologie di olio.In
conclusione, l'analisi iperspettrale applicata alla produzione di olio
rappresenta una soluzione promettente per garantire la qualità del
prodotto in modo continuo ed efficace. I risultati finora raggiunti
suggeriscono che questa tecnologia potrebbe presto diventare uno
standard nell'industria alimentare per il controllo qualità.