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16 Abr 2026 | Actualizado 08:02

Revista del Sector Hortofrutícola

Visión artificial, infrarrojos y biosensores acústicos para mejorar la seguridad alimentaria

El proyecto SAFEFOOD de AINIA persigue acelerar los tiempos de detección de peligros microbiológicos en los alimentos.

seguridad alimentaria

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AINIA está investigado la aplicación de nuevas herramientas tecnológicas para reducir los tiempos en la detección de peligros microbiológicos en alimentos. Así, el proyecto SAFEFOOD pretende ayudar a las empresas a reforzar sus programas de autocontrol en materia de inocuidad alimentaria, aumentando la protección de los consumidores.

En concreto, se está estudiando la aplicación de tecnologías fotónicas para el control de indicadores de la calidad microbiológica en las líneas de producción y de biosensores, para el control de microorganismos específicos en laboratorios.

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Estimar la calidad microbiológica de un alimento en tiempo real
La primera innovación planteada consiste en aplicar la visión hiperespectral al control microbiológico de los alimentos. El objetivo es desarrollar un sistema para la estimación, en tiempo real, de grupos microbianos indicadores que puedan reflejar la condición microbiológica general de un alimento. “Estos indicadores pueden aportar una visión de la presencia de microorganismos en ingredientes, productos y entorno más amplia que los análisis realizados a la busca de organismos específicos”, señala José Belenguer, de Tecnologías de automatización de procesos y sensores espectrales de AINIA.

“El objetivo es seguir investigando en nuevas tecnologías que permitan desarrollar sistemas más rápidos para el control microbiológico de los alimentos con los que mejorar la seguridad alimentaria”, ha destacado José Belenguer.

Para ello, se han seleccionado diversos materiales sobre los que se han inoculado microorganismos aislados de alimentos en distintos niveles. Estas muestras han sido medidas con la tecnología de visión hiperespectral y correlacionadas con los resultados de los análisis de referencia en el laboratorio. Las conclusiones de este estudio servirán de base para el desarrollo de un prototipo para la estimación en línea de indicadores de la calidad microbiológica de los productos cárnicos mediante visión hiperespectral.

La visión hiperespectral es una tecnología que combina la espectroscopía y la visión artificial, por lo que permite medir simultáneamente tanto las características externas de naturaleza física, como las internas de naturaleza química.

Detectar microorganismos en laboratorio mediante biosensores
En paralelo a estos trabajos, AINIA está investigando en la tecnología de biosensores acústicos para la detección rápida y sin necesidad de marcadores de microorganismos específicos.

Los biosensores son dispositivos que utilizan reacciones bioquímicas, en las que intervienen receptores biológicos como enzimas o anticuerpos, y transductores de señales (ópticas, eléctricas o acústicas, entre otras) para detectar compuestos químicos. “Aunque sus principales nichos de mercado son los sectores farmacéutico y médico, existen diversas aplicaciones para el control de la calidad y la inocuidad en el sector agroalimentario, tales como el control de procesos fermentativos, la medida de compuestos de interés (azúcares) o la detección de contaminantes (plaguicidas)”, añade José Belenguer.

Desarrollo de demostradores con productos cárnicos y vegetales
Los resultados de este proyecto serán validados en colaboración con empresas agroalimentarias de la Comunitat Valenciana. El sistema de visión hiperespectral para el control de indicadores microbiológicos en productos cárnicos, mientras que el sistema biosensor para la detección de Listeria monocytogenes en muestras de productos vegetales.

SAFEFOOD es un proyecto de I+D propia de AINIA en el que colaboran Elaborados Cárnicos Medina, Distribuciones Juan Luna, Monvital, Gufresco, Verdifresh y Awsensors. Esta actuación cuenta con el apoyo del Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE) y ha sido cofinanciada por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).

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