Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10662/11656
Title: Desarrollo de protocolos de control de calidad en la industria alimentaria mediante técnicas sensoriales rápidas, técnicas predictivas y métodos no destructivos
Authors: González-Mohino Jiménez, Alberto
metadata.dc.contributor.advisor: Ventanas Canillas, Sonia
Jiménez Barco, Antonio
Keywords: Sensorial;Sensory;Espectroscopía;Spectroscopy;Ultrasonidos;Ultrasound
Issue Date: 2020
Abstract: La monitorización de la calidad en la industria alimentaria (desde la materia prima hasta el alimento listo para el consumo) se enfrenta a nuevos retos que surgen de la necesidad de explorar nuevas metodologías rápidas y eficaces. Este trabajo tiene como objetivo principal proponer y evaluar la aplicación de técnicas novedosas que permitan explorar la calidad de diversos productos alimenticios. La técnica Napping-Ultra Flash Profile (UFP) es una metodología sensorial rápida, que fue aplicada en muestras de lomo de cerdo y bacalao sometidas a diferentes métodos y condiciones de cocinado. Se obtuvo un mapa sensorial bidimensional de las muestras evaluadas en función de las similitudes o diferencias entre éstas, definiéndose también distintos términos sensoriales (UFP). La técnica NIRs es una técnica espectroscópica que se aplicó para la clasificación de las muestras de lomo de cerdo cocinado, así como herramienta predictiva de atributos sensoriales basándose en la minería de datos. Esta técnica permitió distinguir entre los diferentes grupos de muestras, además de ser válida para predecir los cambios producidos en los atributos sensoriales durante el cocinado. Por último, la inspección ultrasónica de baja intensidad se aplicó como técnica no destructiva para determinar la influencia del efecto del cocinado en muestras de lomo de cerdo, y para caracterizar distintas variedades de miel. Los parámetros ultrasónicos estudiados en ambos trabajos (velocidad, componentes frecuenciales basados en la transformada rápida de Fourier (FFT) y atenuación) lograron discriminar los diferentes grupos de muestras. Las técnicas utilizadas en la presente tesis consiguieron cumplir con los objetivos propuestos.
Quality monitoring in the food industry (from raw material to final product) faces new challenges that arise from the need to explore new fast and effective methodologies. The main objective of this work is to propose and evaluate the application of innovative techniques that allow exploring the quality of various food products. Firstly, the rapid sensory methodology Napping-Ultra Flash Profile (UFP) technique was applied in pork loin and cod samples subjected to different cooking methods and conditions. Two-dimensional sensory map was obtained with this methodology in a quick way, based on the similarities or differences between samples, also defining different sensory terms (UFP). The NIRs technique is a spectroscopic technique that was applied for the classification of cooked pork loin samples, as well as a predictive tool for sensory attributes based on data mining. This technique had the ability to distinguish between groups of samples, in addition to being valid for predicting changes in sensory attributes during cooking. Finally, the low energy ultrasonic inspection was applied as a non-destructive technique to determine the influence of the cooking effect on pork loin samples, and to characterize different varieties of honey. The ultrasonic parameters assed in both studies (velocity, frequency based on fast Fourier transform (FFT) and attenuation) demonstrated the ability to discriminate between the different groups of samples. The selected techniques used in the present doctoral thesis allowed fulfilling the proposed objectives.
Description: Tesis por compendio de publicaciones
URI: http://hdl.handle.net/10662/11656
Appears in Collections:DPAAL - Tesis doctorales
Tesis doctorales

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TDUEX_2020_Gonzalez-Mohino_Jimenez.pdf15,54 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons