Detección de olores mediante una nariz electrónica: desarrollo de electrónica y algoritmos para la caracterización de la calidad organoléptica de pescado y alimentos.

Autores
Vorobioff, Juan
Año de publicación
2013
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Rinaldi, Carlos
Descripción
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.
Fil: Vorobioff, Juan. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Argentina.
Peer Reviewed
Materia
Procesamiento de Señales e Imágenes
Narices Electrónicas
Arreglo de Sensores
Reconocimiento de Patrones
Extracción de Parámetros
Clasificadores
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/2791
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