Determinación de la adulteración de salsas y aderezos mediante imágenes digitales y herramientas quimiométricas

CYNTHIA REILE; MARÍA SUSANA RODRÍGUEZ; LILIANA ALBERTENGO; CAROLINA DI ANIBAL

Rio Cuarto, Cordoba

Congreso; 9° Congreso Argentino de Química Analítica (9° CAQA); 2017

Asociación Argentina de Químicos Analiticos

IntroducciónEl uso de aditivos alimentarios exige el cumplimiento de los principios de inocuidad, justificación de uso, buenas prácticas de manufactura (BMP) y especificaciones de identidad y pureza [1]. La utilización de aditivos no autorizados representa una adulteración alimentaria. El trabajo comprende el desarrollo de una metodología analítica de screening para determinar la adulteración de salsas y aderezos con colorantes prohibidos Sudan I, II, III, IV y Para Red, basada en el uso de imágenes digitales junto con análisis multivariante. Se emplean modelos de color Rojo-Verde-Azul (RGB), Tono-Saturación-Brillo (HSB) y escala de grises como señal analítica [2,3]. Mediante herramientas quimiométricas se desarrollan modelos de clasificación multivariante con el fin de detectar si un alimento está o no adulterado a un cierto nivel de concentración y, si lo está, poder identificar qué tipo de colorante contiene. La idea es proporcionar metodologías analíticas que sean fiables, rápidas, simples y económicas con el objeto de prevenir prácticas fraudulentas. Resultados y ConclusionesSe utiliza un dispositivo conformado por un soporte mecánico para la cámara digital portátil, acoplado con una lámpara fluorescente circular, y recubierto internamente con un material blanco para evitar la dispersión de la luz, lo que permite mantener una posición fija, luminosidad uniforme, distancia a la cámara y foco constantes. Una vez obtenidas las imágenes, se selecciona un área de interés (pixeles) y se obtienen los histogramas de cada modelo de color (RGB, HSB y escala de grises), utilizándolos como información analítica. Posteriormente se aplican técnicas de reconocimiento de patrones [4] sin supervisar, como PCA, para tener una visualización previa del agrupamiento de los datos y técnicas de clasificación supervisadas como PLS-DA. Los primeros resultados obtenidos permiten identificar diferencias entre muestras originales y adulteradas, donde se evaluó cual/es de los modelos de color permiten la mayor discriminación entre las mismas. La metodología propuesta se basa en instrumentación muy asequible, como cámaras digitales, y software científico, con ventaja de no destruir la muestra durante el análisis y con potencial de aplicación a través de dispositivos portátiles para efectuar determinaciones in-situ.