Detección de olores mediante una nariz electrónica: desarrollo de electrónica y algoritmos para la caracterización de la calidad organoléptica de pescado y alimentos.
Date
2013-08-09
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Facultad Regional Buenos Aires
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Se desarrolló una nariz electrónica (NE) de tamaño reducido, con algoritmos de procesamiento avanzado, hardware completo con adecuación de la mezcla gaseosa, electrónica de control y adquisición de datos. Este nuevo concepto de instrumentación analítica permitió identificar olores a semejanza del sistema olfativo humano pero con sus limitaciones. Actualmente el mercado local no ha desarrollado este tipo de sistemas de detección cuyas potenciales aplicaciones son de alto impacto tecnológico. Se realizaron mediciones irradiando muestras de baja presión de vapor con distintos tipos de láser para mejorar la calidad de las mediciones. Se implementaron algoritmos de reconocimiento con análisis de señales mediante Transformada Wavelet, Análisis de Componentes Principales (PCA), Análisis discriminatorios
lineales y cuadráticos y Redes neuronales. Se desarrollaron algoritmos para NE con técnicas innovadoras de espectrometría de movilidad iónica (IMS). Se analizaron los datos aproximando las curvas obtenidas mediante ecuaciones con 2 exponenciales, separando las constantes de desorción de los compuestos. Se desarrolló un software propio con interfaz de usuario simple para poder proveer narices electrónicas de uso comercial. Se desarrolló un sistema de control para banco de gases para poder calibrar la NE. Se realizaron mediciones de trimetilamina (TMA), que es el indicador de la calidad organoléptica del pescado, detectando concentraciones de hasta 20 ppm de TMA. Posteriormente se midió pescado filete de merluza y se establecieron protocolos de medición. También se midieron distintas marcas de cafés, aceites y jugos entre otros alimentos. En todas las mediciones realizadas se discriminaron correctamente las muestras y se obtuvieron resultados satisfactorios. Se logró un gran avance calefaccionando y manteniendo estable la temperatura de la cámara. Con esta mejora se obtuvo mayor repetitividad en las
mediciones y se redujeron los tiempos de medición.
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Procesamiento de Señales e Imágenes, Narices Electrónicas, Arreglo de Sensores, Reconocimiento de Patrones, Extracción de Parámetros, Clasificadores
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