Análisis de volátiles en el proceso de fermentado de cacao, mediante una nariz electrónica para el control de calidad del producto en Norte de Santander-Cúcuta
Development of an electronic nose system to improve the quality control of cocoa in the Norte de Santander Department (Colombia)
Contenido principal del artículo
El presente estudio consiste de una nariz electrónica compuesta de 10 sensores de gases de tipo MQ para la clasificación de muestras de CLON ICS-95 de cacao. El desarrollo de las pruebas fue de tipo cualitativo, obteniendo una huella digital que caracterizó cada clase, las cuales fueron: Fermentado deseado: 144 horas, sobre-fermentado y mala fermentación cacao infectado con monilia. Todos los sensores usados en las diferentes pruebas fueron de material de óxidos metálicos con capacidad de medir diversos tipos de gases, butanos, propanos, alcoholes, monóxido de carbono en diferentes concentraciones, donde al hacer contacto con los volátiles asociados producen una alteración en el voltaje de salida. Las señales se adquirieron mediante un sistema de adquisición de datos basado en tarjeta Arduino y uso del software Labview, permitiendo el almacenamiento de los datos. El algoritmo para la extracción de parámetros, pre-procesamiento y procesamiento de datos se realizó mediante el uso de software Python. Los resultados se analizaron implementando análisis de componente principales PCA y ejecución de dos métodos de pre-procesamiento de datos, como el centrado y escalado de datos, logrando un porcentaje de varianza en los componentes principales de 97.8% y con el método Manhattan se obtuvo un 93.8% del porcentaje de varianza en la componente principal PC1. Con estos resultados se logró observar que el sistema de olfato electrónico fue capaz de clasificar los datos de acuerdo a las clases definidas, fermentado deseado: 144 horas, sobre-fermentado y mala fermentación cacao infectado con monilia
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A. Loutfi, S. Coradeschi, G. K. Mani, P. Shankar, J. B. Rayappan, “Electronic noses for food quality: A review”, Journal of Food Engineering, vol. 144. pp. 103-111,
J. Yan, "Electronic Nose Feature Extraction Methods: A Review", Sensors, vol. 15, no. 11, pp. 27804-27831, 2015.
L. F. Valdez and J. M. Gutiérrez, "Chocolate Classification by an Electronic Nose with Pressure Controlled Generated Stimulation", Sensors (Basel), vol. 16, no. 10, pp. 1745, 2016.
M. G.Varnamkhasti, C. A. J. Lozano, A. Anyogu, "Potential use of electronic noses, electronic tongues and biosensors as multisensor systems for spoilage examination in foods", Trends in Food Science & Technology, vol. 80, pp. 71-92, 2018.
Y. Zhong, "Electronic nose for food sensory evaluation, Evaluation Technologies for Food Quality", Chapter: 2, pp. 7-22, 2019.
M. Ezhilan, N. Nesakumar, K. Jayanth Babu, C. S. Srinandan, J. B. Rayappan, "Freshness Assessment of Broccoli using Electronic Nose", Measurement, vol. 145, Pages 735-743, 2019.
R. López, I. Giráldez, A. Palma, M. J. Díaz, "Assessment of compost maturity by using an electronic nose", Waste Management, vol. 48, pp.174-180, 2016.
M. R.Aguilar, L. D. Martínez, P. G. Rosete, R. P. Padilla, R. F. Ramírez, "Identification of breath-prints for the COPD detection associated with smoking and household air pollution by electronic nose", Respiratory Medicine, vo.163, pp. 105-901, 2020.
X. Zhan, Z. Wang, M. Yang, Z. Luo, G. Li, "An electronic nose-based assistive diagnostic prototype for lung cancer detection with conformal prediction", Measurement, vol. 158, 2020.
Z. Liang, F. Tian, C. Zhang, H. Sun, S. Yang, "A correlated information removing based interference suppression technique in electronic nose for detection of bacteria", "Analytica Chimica Acta", vol. 986, pp. 145-152, 2017.
A. C. M. Durán y G. O. Gualdron, "Nariz electrónica para determinar el índice de madurez del tomate de árbol (Cyphomandra Betacea Sendt)", Ingeniería, Investigación y Tecnología, vol. 15, no. 3, pp. 351-362, 2014.
H. Guilherme J. Voss, S. L. Stevan, R. A. Ayub, "Peach growth cycle monitoring using an electronic nose", Computers and Electronics in Agriculture, vol. 163, 2019.
G. Zambotti, M. Soprani, E. Gobbi, R. Capuano, V. Pasqualetti, C. Di Natale, A. Ponzoni, "Early detection of fish degradation by electronic nose", IEEE International Symposium on Olfaction and Electronic Nose (ISOEN), Fukuoka, Japan, 2019.
M. G. Varnamkhasti, P. Mishra, M. A. Samani, M. N. Boldaji, Z. Izadi, "Rapid detection of grape syrup adulteration with an array of metal oxide sensors and chemometrics, Engineering in Agriculture, Environment and Food, vol. 12, no.3, pp. 351-359, 2019.
P. D. Tran, D. V. Walle, N. D. Clercq, A. D. Winne, J. V. Durme, "Assessing cocoa aroma quality by multiple analytical approaches", Food Research International, vol. 77, no. 3, pp. 657-669, 2015.
J. Tan, W. L. Kerr, "Characterizing cocoa refining by electronic nose using a Kernel distribution model", LWT, vol.10, pp. 1-7, 2019.
L. B. Pereira, O. R. Poveda, I. Ferrocino, M. Giordano, G. Zeppa, "Assessment of volatile fingerprint by HS-SPME/GC-qMS and E-nose for the classification of cocoa bean shells using chemometrics", Food Research International, vol. 123, pp. 684-696, 2019.
A. P. S. Vargas, Ó. F. C. Domínguez, K.P. D. Martínez, "Roadmapping for improving cocoa postharvest management", Ingeniería e Investigación, vol. 28, no. 3, pp. 150-158, 2008.
S. I. Sabilla, R. Sarno, J. Siswantoro, "Estimating Gas Concentration using Artificial Neural Network for Electronic Nose", Procedia Computer Science, vol. 124, pp. 181-188, 2017.
K. B. K. Sai, S. Mukherjee, H. P. Sultana, "Low Cost IoT Based Air Quality Monitoring Setup Using Arduino and MQ Series Sensors With Dataset Analysis", Procedia Computer Science, vol. 165, pp. 322-327, 2019.
Winsen Electronic Technology, consultada el 8 de Septiembre del 2019 https://www.winsen-sensor.com/sensors/mems-gas-sensor.
L. Llamas, "Detector de gases con arduino y la familia de sensores MQ referencias", Tutoriales arduino intermedios, https://www.luisllamas.es/arduino-detector-gas-mq/, consultado, 2016.
D. Dorcea, M. Hnatiuc, I. Lazar, "Acquisition and calibration interface for gas sensors", In Proceedings of the 2018 IEEE 24th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME), lasi, Romania, 25–28 October, pp. 120–123, 2018.
A. Popa, M. Hnatiuc, M. Paun, O. Geman, D. J. Hemanth, D. Dorcea, L. H. Son, and S. Ghita, "An Intelligent IoT-Based Food Quality Monitoring Approach Using Low-Cost Sensors", Symmetry, vol. 11, no. 3, pp. 374, 2019.
L. Xu, X. Yu, L. Liu, R. Zhang, "A novel method for qualitative analysis of edible oil oxidation using an electronic nose", Food Chemistry, vol. 20, pp. 229-235, 2016.
T. Majchrzak, W. Wojnowski, T. Dymerski, J. Gębicki, J. Namieśnik, "Electronic noses in classification and quality control of edible oils: A review", vol. 246, pp. 192-201, 2018.
S. Qiu, J. Wang, "Food Chemistry, The prediction of food additives in the fruit juice based on electronic nose with chemometrics", Food Chemistry, vol. 230, pp. 208-214, 2017.