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Diodo láser para detectar falsificaciones en el etiquetado del AOVE

Diodo láser para detectar falsificaciones en el etiquetado del AOVE

jueves 13 de diciembre de 2018, 10:34h

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Investigadores de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y del Scintillon Institute de Estados Unidos han diseñado un sensor que permite detectar falsificaciones en el contenido de aceite de oliva etiquetado como virgen extra o con Denominación de Origen Protegida.

La herramienta, cuya aplicación se ha presentado en la revista Talanta, permite distinguir aceites aparentemente similares pero con diferencias de calidad notables. Esto es posible gracias a la utilización de diodos láser, ya que los aceites adulterados presentan una emisión de fluorescencia ligeramente distinta a los aceites de oliva virgen extra puros, según ha informado la UCM.

Tanto en su uso como en su construcción, con impresora 3D, la herramienta tiene un coste reducido. “Otras ventajas claras de nuestro estudio es la posibilidad de llevar a cabo medidas in situ, ya que el equipo es portátil, del tamaño de un maletín, además de originar respuestas a tiempo real”, ha explicado José S. Torrecilla, profesor titular e investigador del Departamento de Ingeniería Química y de Materiales de la UCM.

Análisis con algoritmos caóticos

Para llevar a cabo el estudio, los investigadores han realizado mezclas entre aceites monovarietales con DOP con otros aceites de denominación de origen protegida, pero fuera de su fecha de consumo preferente. Todos estos aceites han sido adquiridos en los lineales de centros comerciales.

Posteriormente, se realizaron mezclas de aceites conteniendo entre un 1 y un 17% en peso del aceite fuera de la fecha de consumo preferente. Finalmente, se realizaron las medidas con el sensor que fue fabricado con una impresora 3D y se analizaron los resultados obtenidos por medio de algoritmos caóticos.

“Esta técnica está disponible para ser utilizada en cualquier momento, tan solo se requeriría de aceites en momentos anteriores al envasado para controles de calidad o tras el envasado para localizar marcas y/o productores fraudulentos”, ha concluido el investigador de la UCM.