DESCRIPCIÓN

OBJETO DE LA INVENCIÓN

La presente invención se refiere a un método y a un sistema para caracterizar y certificar la evolución de procesos alimentarios.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN

El control de la producción de alimentos en la industria se realiza para garantizar ios aspectos sanitarios y de calidad de los productos, y en algunos casos otorgarles denominaciones/certificaciones que finalmente pueden determinar la elección del consumidor. Para esta tarea se utilizan distintos protocolos de inspección manual o automatizada. En algunos de estos protocolos se utilizan dispositivos de medida cuantitativa, tales como sondas de análisis químico, narices/lenguas electrónicas, medidores de pH, sondas de inmersión/penetración o colorímetros, entre otros muchos.

En ia mayor parte de las aplicaciones actuales que requieren comprobar el estado de calidad de un alimento se realizan comprobaciones puntuales o instantáneas, que a menudo son invasivas (por ejemplo mediante la realización de incisiones en una fruta). Como consecuencia, el resultado de la comprobación resulta en ocasiones incompleto o inexacto y supone además ia necesidad de desechar el producto que ha sido sometido a una comprobación invasiva.

DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN La presente invención propone una solución a los problemas anteriores mediante un método para caracterizar y certificar la evolución de procesos alimentarios según la reivindicación 1, un sistema para caracterizar y certificar la evolución de procesos alimentarios según la reivindicación 17, un sistema de procesamiento de datos según la reivindicación 24, un programa de ordenador según la reivindicación 25 y un medio legible por ordenador según la reivindicación 26. En las reivindicaciones dependientes se definen realizaciones preferidas de la invención.

En un primer aspecto inventivo se proporciona un método para caracterizar y certificar la evolución de procesos alimentarios por parte de un sistema que comprende:

• un módulo de detección que comprende al menos un elemento de medida de componentes gaseosos configurado para generar al menos una señal de la evolución temporal de al menos un componente gaseoso detectado;

• un módulo de análisis configurado para caracterizar la al menos una señal generada por el módulo de detección en base a su evolución temporal y para determinar si dicha al menos una señal corresponde al desarrollo de un proceso alimentario concreto; en donde el método comprende las siguientes etapas: a) generar al menos una señal de la evolución temporal de al menos un componente gaseoso detectado mediante el al menos un elemento de medida del módulo de detección durante un periodo de tiempo predeterminado; b) recibir, por parte del módulo de análisis, la señal generada; c) caracterizar la señal en base a su evolución temporal, por parte del módulo de análisis; y d) determinar por las características de la señal si su evolución temporal se corresponde con un proceso alimentario concreto.

El método de la presente invención proporciona un mecanismo para la caracterización y certificación de procesos alimentarios mediante la detección y medida de la evolución temporal de componentes gaseosos. A lo largo de este documento, se entenderá que certificar la evolución de un proceso alimentario concreto implica determinar que ha ocurrido dicho proceso alimentario, en particular que ha transcurrido en unos términos preestablecidos. Como proceso alimentario ha de entenderse cualquier tipo de procesado y conservación de los alimentos realizados en las diferentes partes de la cadena de producción, transporte, almacenamiento y venta realizados con el objetivo de garantizar la calidad e higiene de dichos alimentos. Ejemplos de procesos alimentarios son la maduración, el curado, el envejecimiento, la fermentación, el ahumado, el cultivo, el crecimiento, el horneado o el tostado.

Durante un proceso alimentario, el alimento produce sustancias y gases de origen orgánico de composición variada que se liberan al entorno. El método y el sistema de la presente invención permiten caracterizar la evolución temporal de estos componentes y, así, determinar si ha tenido lugar un proceso alimentario concreto. La presente invención tiene aplicaciones en la caracterización y certificación de procesos alimentarios que evolucionan en el tiempo, tal como maduración de frutas, verduras o carnes, ahumado de alimentos, curado de embutidos o quesos, fermentación de productos lácteos y bebidas, horneado de bollería y pan, tostado del grano de café, etc. Por ejemplo, el método y el sistema de la presente invención permiten detectar cambios en la evolución de la concentración de etileno en frutas y verduras, certificar la calidad de un proceso de curado de embutidos, y/o detectar la liberación de alcoholes en procesos de fermentación.

Como se ha comentado, mientras que en el estado de la técnica se realizan habitualmente comprobaciones puntuales o instantáneas, la presente invención caracteriza la evolución del proceso alimentario mediante la sensorizacíón continua de los componentes gaseosos detectados. La información de la evolución temporal, no solamente la medición puntual durante el proceso alimentario de un producto, es importante para identificar que el proceso alimentario se ha realizado en los términos deseados, por ejemplo para comprobar la correcta maduración de un alimento. Además, la presente invención no requiere medidas invasivas, es decir, no daña el producto para obtener la información de su estado.

En el contexto de la invención, determinar que la evolución temporal de la señal se corresponde con un proceso alimentario concreto ha de entenderse como la validación de que dicho proceso alimentario ha tenido lugar y ha transcurrido, en particular según unos términos preestablecidos.

El proceso alimentario concreto puede entenderse como perteneciente a una categoría predefinida de procesos alimentarios. Ejemplos de categorías de procesos alimentarios son: proceso de maduración; o - proceso de curado; o

- proceso de envejecimiento; o

- proceso de fermentación; o

- proceso de ahumado; o - proceso de cultivo; o

- proceso de crecimiento; o

- proceso de horneado; o

- proceso de tostado; o

- proceso alimentario acelerado y/o intervenido; o - proceso alimentario insalubre; o

- una combinación de cualquiera de las anteriores.

En el contexto de la invención, caracterizar un proceso alimentario ha de entenderse como la identificación de elementos y patrones que permiten describir propiedades específicas de dicho proceso alimentario mediante la monitorización de su evolución en el tiempo.

A lo largo del documento, ha de entenderse como módulo de análisis un conjunto de medios con capacidad para procesar, transmitir y almacenar información; preferiblemente, un ordenador que comprende un procesador, un dispositivo de comunicación y una memoria. Como caracterizar la evolución en el tiempo de una señal ha de entenderse establecer los atributos de la señal que la hacen única de forma que ésta sea distinguible de otras señales. De manera preferida, la señal se caracteriza en base a su magnitud y/o estructura secuencial individual o combinada con otras señales en su evolución temporal, utilizando parámetros tales como la amplitud de la señal, máximos y mínimos de la señal, el valor de la derivada y/o la correlación de la señal con una o varias señales adicionales. Esta caracterización permite determinar si las señales se corresponden con un proceso alimentario concreto. La caracterización de la señal puede implementarse con variables discretas en el tiempo (correspondientes a características específicas y/o etiquetas que ocurren en un instante determinado de la evolución temporal de las señales) y/o con variables continuas (la propia señal o las correspondientes a operaciones cuyo resultado es una función continua que toma valores durante el proceso de adquisición, como el cálculo de la derivada de la señal, el cálculo de la integral de la señal, la combinación de dos o más señales o la correlación de dos o más señales). Como etiqueta ha de entenderse un valor asignado a la señal en un instante de tiempo determinado para distinguirlo del resto de instantes de tiempo y/o para contextualizar dicho valor, pudiendo provenir cada etiqueta de un proceso de etiquetado automático. Una misma etiqueta puede asignarse a más de una señal al mismo tiempo para contextualizar dichas señales.

En una realización la etapa d) de determinar si la evolución temporal de la señal se corresponde con un proceso alimentario concreto comprende realizar una clasificación, una regresión u otro proceso para asociar la estructura temporal de la señal medida a un proceso alimentario concreto.

En una realización, la etapa (c) comprende identificar al menos un evento temporal en la señal y la etapa (d) se realiza en base a la secuencialidad de los eventos temporales identificados.

En el contexto de la presente invención se entenderá por “evento temporal” un suceso particular caracterizador de la señal que puede corresponder a un punto o a una región más extensa de la señal. Preferentemente, dichos eventos temporales son la presencia de máximos o mínimos, los valores de pendientes medidas en la señal, la superación de umbrales predefinidos, y/o conjuntos secuenciales de los anteriores que definen una estructura temporal específica. Cada evento temporal se identifica en base a las variables discretas y/o continuas que caracterizan una o varias señales.

En esta realización una vez se han identificado los eventos temporales, se determina si las señales corresponden al desarrollo de un proceso alimentario concreto en función de la estructura temporal de dichos eventos temporales. Por ejemplo, una estructura temporal de eventos temporales podría ser una secuencia de máximos locales seguidos de una superación de un umbral específico. Según ese ejemplo, si se produce esa secuencia de eventos temporales, el método determina que ha tenido lugar un proceso alimentario concreto, en particular que ha transcurrido en unos términos preestablecidos.

La identificación de eventos temporales y su secuencialidad permiten la clasificación de las señales como proceso alimentario específico (por ejemplo, proceso de maduración de una fruta o proceso de curado de un queso) o como una familia de procesos alimentarios (por ejemplo, proceso alimentario acelerado, intervenido o insalubre).

En una realización, la etapa (c) comprende utilizar al menos un algoritmo de identificación de eventos temporales y de su temporalidad, que utiliza por ejemplo la computación de las derivadas de las señales, detección de máximos/mínimos, detección de superación de umbrales y/o correlación entre señales. Así, las señales se caracterizan en relación a la secuencialidad y temporalidad de los eventos temporales identificados.

Como señales han de entenderse las producidas por los sensores y/o entradas del sistema, incluyendo los que detectan sustancias químicas gaseosas procedentes del proceso alimentario, así como otro tipo de señales adicionales que puedan considerarse, por ejemplo, señales relativas a condiciones ambientales y/o a magnitudes medidas y/o monitorizadas.

En un ejemplo particular, la identificación de eventos temporales en la señal comprende adicionalmente una etapa de etiquetado de dichos eventos temporales. Como etiquetado, ha de entenderse un proceso de asignar a un evento temporal una etiqueta distintiva de dicho evento temporal.

En una realización particular, si mediante el método se determina que ha tenido lugar un proceso alimentario, el método adicionalmente comprende una etapa de clasificar las señales en al menos una subcategoría de proceso alimentario. En esta realización, una vez se ha determinado que ha tenido lugar un proceso alimentario concreto, de una categoría específica, se realiza una categorización más específica en subcategorías de procesos alimentarios. A continuación se presentan algunos ejemplos de procesos alimentarios concretos y sus posibles subcategorías:

Categoría: maduración de plátanos. Subcategorías: natural, acelerada con carburo de calcio, inhibida por refrigeración, etc.

Categoría: curado de queso. Subcategoría: con denominación de origen, curado con resultado insalubre, etc. Categoría: curado de jamón. Subcategoría: curado con género ubicado en la misma zona geográfica, curado con ventilación suficiente, etc.

Categoría: fermentación de bebida. Subcategoría: natural, fermentación con resultado insalubre, etc.

Categoría: crecimiento de fruta en invernadero. Subcategoría: natural, acelerada con inyección de CO ₂ , etc.

Categoría: crecimiento de verdura. Subcategoría: natural, acelerada con luz artificial, etc.

Categoría: cultivo de legumbres. Subcategoría: regado con agua limpia ó contaminada, calidad de aire adecuada, etc.

Categoría: secado de fruta. Subcategoría: con luz solar natural, en horno, etc.

Durante el transcurso de los procesos alimentarios, los elementos de medida de componentes gaseosos generan señales asociadas a la detección de componentes gaseosos. En dichas señales es posible distinguir y cuantificar diferentes eventos temporales que definen una estructura temporal característica para cada uno de dichos procesos alimentarios.

En una realización preferida el sistema comprende un conjunto de elementos de medida, configurados para detectar una pluralidad de componentes gaseosos.

En una realización el elemento de medida de componentes gaseosos es un sensor olfativo. De manera preferida, el sensor olfativo está configurado para detectar sustancias emitidas por un alimento. Preferiblemente el sensor olfativo está configurado para detectar al menos uno de: Compuestos Orgánicos Volátiles (COVs), etileno, sulfuras, ácido isovalérico, ácido butírico, alcoholes, aromatizantes, oxidasas y amoniaco. En una realización preferida más particular, el sistema comprende un elemento de medida de componentes gaseosos configurado para detectar Compuestos Orgánicos Volátiles (COVs).

La agregación de sensores olfativos en un dispositivo se denomina habitualmente “nariz artificial” o “nariz electrónica”. Las aplicaciones de las narices artificiales suelen estar orientadas a tareas de detección de umbrales, discriminación/clasificación de olores, sistemas de alerta, etc., y se basan típicamente en medidas puntuales. Por el contrario, la presente invención se basa en el análisis de la estructura temporal de la información registrada por los sensores durante una medición prolongada.

En una realización el sensor olfativo es de cualquiera de los siguientes tipos: quimiorresistivo, quimiocapacitivo, potenciométrico, gravimétrico, óptico, acústico, térmico, polimérico, amperimétrico, cromatográfico, espectrométrico o de efecto campo.

En una realización preferida más particular, el sistema comprende al menos un sensor olfativo quimiorresistivo.

En una realización el módulo de detección comprende adicionalmente al menos un sensor adicional, preferiblemente un sensor de condiciones ambientales, un sensor de partículas, un sensor de contacto, un sensor de posicionamiento y/o un sensor de imagen. En esta realización el método comprende adicionalmente una etapa de obtener medidas de al menos una magnitud mediante el al menos un sensor adicional y de identificar eventos temporales de la señal asociados a dicha al menos una magnitud, por ejemplo un evento temporal asociado a un cambio detectado en la magnitud, o a la superación de un umbral predefinido de la magnitud. Dichos eventos temporales identificados se utilizan como información adicional de contexto durante la etapa de caracterización de la señal.

En una realización al menos un sensor adicional es un sensor de condiciones ambientales, preferentemente un sensor de humedad, temperatura, presión atmosférica, velocidad del aire, y/o salinidad.

En una realización preferida, el sistema comprende al menos un sensor de condiciones ambientales. En una realización preferida más particular, el sensor de condiciones ambientales está configurado para medir humedad.

En una realización al menos un sensor adicional es un sensor de partículas, preferentemente un sensor de esporas y/o microplásticos.

En una realización al menos un sensor adicional es un sensor de contacto, preferentemente un sensor de lípidos, dureza, peso, masa, volumen, glucosa, sacarosa, fosfatos, y/o isomaltol.

En una realización al menos un sensor adicional es un sensor de posicionamiento, por ejemplo basado en GPS, Galileo, y/o GLONASS. Ventajosamente, esta realización permite conocer la ubicación del producto, lo que puede ser de interés al monitorizar procesos alimentarios que tienen lugar durante el traslado del alimento, por ejemplo para verificar si el transporte de un alimento se ha realizado en condiciones que no supongan un riesgo sanitario. En una realización al menos un sensor adicional es un sensor de imagen, tal como una cámara para detectar y/o medir en el alimento manchas, color y/o brillo.

En una realización, la identificación de eventos temporales asociados a condiciones ambientales y/o a otras magnitudes medidas por sensores adicionales comprende una etapa de etiquetado de dichos eventos temporales.

Ventajosamente, la detección de condiciones ambientales y/o el registro de la evolución de otras magnitudes proporcionan información adicional que permite contextualizar la evolución de la señal registrada, así como correlacionar eventos temporales detectados en la señal con la información obtenida por los sensores adicionales. Esta información de contexto permite determinar con mejores resultados si ha ocurrido un proceso alimentario concreto y/u obtener una clasificación de señales más precisa.

En una realización el sistema comprende adicionalmente un módulo de acondicionamiento configurado para acondicionar la señal generada por el módulo de detección. En esta realización el método comprende adicionalmente, entre las etapas (a) y (b), las etapas de recibir y acondicionar la señal por parte del módulo de acondicionamiento. En esta realización la etapa (c) se realiza sobre la señal generada y acondicionada. En una realización la etapa de acondicionar la señal comprende filtrar y/o remuestrear dicha señal.

En una realización las etapas (c) y (d) se realizan mediante un algoritmo de aprendizaje automático previamente entrenado con señales de entrenamiento que corresponden a al menos un proceso alimentario concreto. En una realización preferida, en dichas señales de entrenamiento, además, se identifican una serie de eventos temporales y de etiquetas predefinidos. Cuando el método ha de clasificar la señal en distintas subcategorías, la clasificación puede realizarse también mediante un algoritmo de aprendizaje automático previamente entrenado con señales de entrenamiento que están clasificadas en al menos una subcategoría de proceso alimentario predefinido.

En la realización donde las etapas (c) y (d) se realizan mediante un algoritmo de aprendizaje automático, existe una fase de entrenamiento previa, en la que se utilizan señales obtenidas en el registro repetido de un proceso alimentario para entrenar el algoritmo de aprendizaje automático, preservando la estructura temporal individual y conjunta de las señales. En una realización preferida, el algoritmo de aprendizaje automático es supervisado y comprende una red neuronal y/o un random forest y/o máquina de soporte vectorial con la codificación y requisitos de temporalidad establecidos por el tipo de clasificador y por las características de las señales que produce el dispositivo. El resultado de la fase de entrenamiento es un algoritmo capaz de extraer y comparar la estructura temporal de eventos en las señales registradas con la representación de un proceso alimentario. Una vez construido el algoritmo de aprendizaje automático, puede emplearse para caracterizar las señales registradas de acuerdo a sus estructuras temporales en lo que se denomina fase de explotación. El resultado de la fase de explotación es la determinación de si una señal corresponde al desarrollo de un proceso alimentario concreto. En todas las etapas de procesamiento se conserva la estructura temporal tanto de las señales individuales como la de su representación integrada, ya que la secuencialidad en la evolución de los eventos temporales es fundamental para caracterizar el proceso alimentario. La temporalidad y/o secuencialidad de los eventos temporales en relación a la determinación del proceso alimentario, en general no se conocen a priori, y quedan representadas en el algoritmo de aprendizaje automático con la información adquirida mediante el entrenamiento.

En un ejemplo particular, existe un proceso de etiquetado automático de todos los tipos de eventos temporales (los correspondientes a las señales asociadas a componentes gaseosos, a cambios en las condiciones ambientales y/o en otras magnitudes). Las etiquetas generadas proporcionan información relevante sobre la propia señal y sobre el contexto de sus eventos para mejorar los resultados de los algoritmos de aprendizaje. En un ejemplo particular, los resultados del algoritmo de aprendizaje automático (determinación del proceso alimentario concreto que ha tenido lugar) también se etiquetan de forma automática durante la fase de explotación. De este modo, el propio algoritmo de aprendizaje automático se realimenta con dichas etiquetas automáticas de los resultados para, ventajosamente, mejorar la precisión del algoritmo en posteriores ejecuciones del método.

En una realización, la etapa (d) del método comprende comparar la señal con al menos una señal de referencia, preferentemente una señal de referencia codificada en el resultado del algoritmo de aprendizaje utilizado. Por ejemplo, en una red neuronal una vez entrenada, la representación de la señal de referencia queda reflejada en los pesos de las conexiones de la red. Adicional o alternativamente, la comparación con una o varias señales de referencia puede utilizarse para clasificar la señal en al menos una subcategoría de procesos alimentarios.

En una realización, las etapas del método se repiten periódicamente, donde el periodo de repetición es un valor predefinido, para monitorizar y caracterizar la evolución de los procesos alimentarios detectados y/o clasificados. Ventajosamente, el método permite detectar cambios en procesos alimentarios que deberían reproducirse periódicamente.

En una realización, si mediante el método se detecta que el proceso alimentario no ha seguido la evolución deseada, se genera una alerta para que puedan tomarse medidas para corregir dicho proceso alimentario. De esta forma, se consigue que el alimento final se encuentre en las condiciones deseadas.

En un segundo aspecto inventivo se proporciona un sistema para caracterizar y certificar la evolución de procesos alimentarios, que comprende:

- un módulo de detección que comprende al menos un elemento de medida de componentes gaseosos configurado para generar al menos una señal de la evolución temporal de al menos un componente gaseoso detectado;

- un módulo de análisis configurado para caracterizar la al menos una señal generada por el módulo de detección en base a su evolución temporal, para determinar si dicha al menos una señal corresponde al desarrollo de un proceso alimentario concreto; y en donde el módulo de análisis está configurado para llevar a cabo las etapas (b) a (d) del método según cualquiera de las realizaciones del primer aspecto inventivo.

A lo largo del documento, ha de entenderse como módulo de análisis un conjunto de medios con capacidad para procesar, transmitir y almacenar información; preferiblemente, un ordenador que comprende un procesador, un dispositivo de comunicación y una memoria.

En una realización el sistema comprende adicionalmente un módulo de acondicionamiento configurado para acondicionar la señal generada por el módulo de detección.

En una realización, el módulo de análisis del sistema adicionalmente está configurado para clasificar la al menos una señal en al menos una subcategoría de procesos alimentarios.

En una realización el sistema comprende al menos un sensor adicional. De manera preferida, el sensor adicional es un sensor de condiciones ambientales, un sensor de partículas, un sensor de contacto, un sensor de posicionamiento y/o un sensor de imagen.

En una realización, el sistema comprende una pluralidad de sensores adicionales, preferentemente sensores de diferentes tipos para la medición y/o monitorización de una pluralidad de magnitudes.

En una realización al menos un sensor adicional es un sensor de condiciones ambientales, preferentemente de humedad, temperatura, presión atmosférica, velocidad del aire, y/o salinidad. En una realización preferida, el sistema comprende al menos un sensor de condiciones ambientales. En una realización preferida más particular, el sensor de condiciones ambientales está configurado para medir humedad.

En una realización al menos un sensor adicional es un sensor de partículas, preferentemente un sensor de esporas y/o microplásticos. En una realización al menos un sensor adicional es un sensor de contacto, preferentemente un sensor de lípidos, dureza, peso, masa, volumen, glucosa, sacarosa, fosfatos, y/o isomaltol.

En una realización al menos un sensor adicional es un sensor de posicionamiento.

En una realización al menos un sensor adicional es un sensor de imagen.

En una realización, el al menos un elemento de medida de componentes gaseosos es un sensor olfativo. De manera preferida, el sensor olfativo está configurado para detectar sustancias emitidas por un alimento. Preferiblemente, el sensor olfativo está configurado para detectar al menos una de las siguientes sustancias: Compuestos Orgánicos Volátiles (COVs), etileno, sulfuras, ácido isovalérico, ácido butírico, alcoholes, aromatizantes, oxidasas y amoniaco.

En una realización el sensor olfativo es de cualquiera de los siguientes tipos: quimiorresistivo, quimiocapacitivo, potenciométrico, gravimétrico, óptico, acústico, térmico, polimérico, amperimétrico, cromatográfico, espectrométrico o de efecto campo.

En una realización preferida el sistema comprende una pluralidad de elementos de medida configurados para detectar una pluralidad de componentes gaseosos. De manera preferida la pluralidad de elementos de medida está configurada para detectar una o varias de las siguientes sustancias: Compuestos Orgánicos Volátiles (COVs), etileno, sulfuras, ácido isovalérico, ácido butírico, alcoholes, aromatizantes, oxidasas y amoniaco. Preferentemente, los elementos de medida son sensores olfativos. En una realización preferida más particular, el sistema comprende un elemento de medida de componentes gaseosos configurado para detectar Compuestos Orgánicos Volátiles (COVs).

En un tercer aspecto inventivo se proporciona un sistema de procesamiento de datos que comprende medios para llevar a cabo las etapas (b) a (d) del método según cualquiera de las realizaciones del primer aspecto inventivo.

En un cuarto aspecto inventivo se proporciona un programa de ordenador que comprende instrucciones que, cuando el programa es ejecutado por un ordenador, produce que el ordenador lleve a cabo las etapas (b) a (d) del método según cualquiera de las realizaciones del primer aspecto inventivo. En un quinto aspecto inventivo se proporciona un medio legible por ordenador que comprende instrucciones que, cuando son ejecutadas por un ordenador, produce que el ordenador lleve a cabo las etapas (b) a (d) del método según cualquiera de las realizaciones del primer aspecto inventivo. Todas las características y/o las etapas de métodos descritas en esta memoria (incluyendo las reivindicaciones, descripción y dibujos) pueden combinarse en cualquier combinación, exceptuando las combinaciones de tales características mutuamente excluyentes.

DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS

Estas y otras características y ventajas de la invención, se pondrán más claramente de manifiesto a partir de la descripción detallada que sigue de una forma preferida de realización, dada únicamente a título de ejemplo ilustrativo y no limitativo, con referencia a las figuras que se acompañan.

Figura 1 En esta figura se muestra una representación esquemática del sistema para caracterizar y certificar procesos alimentarios según una realización de la invención.

Figura 2 En esta figura se muestra una representación esquemática del método para caracterizar y certificar procesos alimentarios según una realización de la invención. Figura 3 En esta figura se muestra un ejemplo de las señales recogidas en un proceso de maduración de plátanos para dos condiciones distintas.

EXPOSICIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN La presente invención propone un método y un sistema para caracterizar y certificar procesos alimentarios.

El sistema (1) para caracterizar y certificar procesos alimentarios comprende un módulo de detección (2) y un módulo de análisis (3). El módulo de detección (2) comprende al menos un elemento de medida (2.1) de componentes gaseosos. Los elementos de medida (2.1) detectan sustancias gaseosas producidas por un alimento y generan señales (2.2) de la evolución temporal de los componentes gaseosos detectados. El módulo de análisis (3) recibe las señales (2.2) generadas por el módulo de detección (2), caracteriza las señales (2.2) en base a su evolución temporal y, de acuerdo a la caracterización, determina si la evolución temporal de la señal corresponde a un proceso alimentario concreto.

Si se determina que ha ocurrido la evolución temporal de un proceso alimentario concreto, en particular en unos términos preestablecidos, se certifica dicho proceso alimentario.

En una realización, el módulo de análisis (3) está configurado adicionalmente para clasificar las señales (2.2) en al menos una subcategoría de procesos alimentarios.

En la figura 1 se muestra una representación esquemática del sistema de caracterización y certificación de procesos alimentarios según una realización de la invención. En esta realización, el módulo de detección (2) comprende una pluralidad de elementos de medida (2.1) de componentes gaseosos y una pluralidad de sensores adicionales (2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7). Los elementos de medida (2.1) de componentes gaseosos son sensores olfativos. En una realización preferida los sensores olfativos son de tipo metal-óxido (MOX) y non-dispersive infrared (NDIR) y están configurados para registrar sustancias como Compuestos Orgánicos Volátiles (COVs), etileno, sulfuras, ácido isovalérico, ácido butírico, alcoholes, aromatizantes, oxidasas y amoniaco.

Los sensores adicionales (2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7) proporcionan datos relativos a otras magnitudes detectadas y/o medidas durante el transcurso del proceso alimentario. Los datos procedentes de los sensores adicionales (2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7) permiten contextualizar las señales obtenidas por los sensores olfativos para determinar con mejores resultados si ha ocurrido un proceso alimentario concreto.

En esta realización los sensores adicionales incluyen sensores de condiciones ambientales (2.3), en particular sensores de temperatura y de humedad, un sensor de partículas (2.4), un sensor de contacto o proximidad (2.5), un sensor de posicionamiento (2.6) y un sensor de imagen (2.7). A partir de los datos de estos sensores adicionales, se contextualizan las señales obtenidas por los sensores olfativos, generando etiquetas de forma automática que proporcionan información relevante sobre el origen y contexto de los eventos; por ejemplo, una etiqueta informando de un aumento de la temperatura o de la concentración de Compuestos Orgánicos Volátiles (COVs).

En la realización de la figura 1 el módulo de análisis (3) incluye un procesador (7), en particular un microcontrolador, configurado para recibir (120) las señales (2.2) generadas por el módulo de detección (2), para caracterizar (131) las señales (2.2) en base a su evolución temporal y para determinar (132) si ha ocurrido un proceso alimentario concreto en base a la caracterización de las señales (2.2). Si se determina que ha ocurrido la evolución temporal de un proceso alimentario concreto, en particular en unos términos preestablecidos, se certifica dicho proceso alimentario.

En una realización, el procesador (7) está configurado adicionalmente para clasificar las señales (2.2) en al menos una subcategoría de procesos alimentarios y/o para ordenar al módulo de detección (2) que genere las señales (2.2).

En la realización de la figura 1 el módulo de análisis (3) incluye adicionalmente un sistema de transmisión inalámbrica (8) y una memoria (9). El sistema de transmisión inalámbrica (8) permite el intercambio de datos con sistemas de procesamiento y/o almacenamiento externos. En una realización preferida el sistema está configurado para transmitir los datos a un servidor centralizado accesible vía web y un API REST, para su almacenamiento. La memoria (9) permite el almacenamiento de datos en el propio sistema (1).

Como API REST ha de entenderse una arquitectura software que actúa como interfaz de comunicación entre dos sistemas que usan HTTP. El sistema (1) de la figura 1 incluye adicionalmente un módulo de acondicionamiento (4) configurado para acondicionar la señal (2.2) generada por el módulo de detección (2). En una realización preferida el módulo de acondicionamiento (4) incluye uno o varios amplificadores operacionales y uno o varios filtros RLC.

En la realización mostrada en la figura 1, el módulo de detección (2) y el módulo de análisis (3) están implementados como partes de un único dispositivo y se encuentran alojados en el interior de una envolvente o carcasa (10) junto con el resto de elementos del sistema (1). Sin embargo, en otras realizaciones el módulo de detección (2) y el módulo de análisis (3) pueden estar implementados como dispositivos separados.

De manera preferida, los sensores adicionales (2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7) están integrados formando un único dispositivo, facilitando de esta manera la portabilidad del dispositivo. Sin embargo, en otras realizaciones los sensores adicionales (2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7) pueden ser elementos periféricos independientes que pueden conectarse/desconectarse del sistema mediante cable, y/o de forma inalámbrica, mediante tecnologías como WiFi, Bluetooth, LoRA, Zigbee o cualquier tipo de conectividad móvil (3G, 4G, 5G...).

La carcasa (10) presenta accesos mediante los cuales se permite la entrada y salida de aire. En la figura 1 estos accesos se han representado mediante líneas discontinuas. En esta realización, el sistema incluye adicionalmente un sistema de captura y acondicionamiento (5) del aire, que permite controlar y modificar variables como la temperatura, humedad y/o flujo del aire que entra al interior de la carcasa (10). En esta realización el sistema incluye adicionalmente un sistema de difusión del aire (6) hacia los sensores olfativos (2.1) y/o hacia los sensores adicionales (2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7). Algunos de dichos sensores, como los de humedad y temperatura, requieren acceso continuo al aire exterior para poder realizar la medición de manera adecuada. Este acceso al aire exterior puede no ser necesario para otros sensores.

La figura 2 muestra una representación esquemática del método (100) de caracterización y certificación de procesos alimentarios según una realización de la invención. Este método (100) comprende las siguientes etapas: a) generar (110) al menos una señal (2.2) de la evolución temporal de al menos un componente gaseoso detectado mediante el al menos un elemento de medida (2.1) del módulo de detección (2) durante un periodo de tiempo predeterminado; b) recibir (120), por parte del módulo de análisis (3), la señal (2.2) generada; c) caracterizar (131) la señal (2.2) en base a su evolución temporal, por parte del módulo de análisis (3), y d) determinar (132) por las características de la señal (2.2) si su evolución temporal se corresponde con un proceso alimentario concreto.

Así, se parte del registro de la evolución temporal de las señales de los sensores olfativos (2.1) según lo descrito en relación con la figura 1. En caso de que el sistema (1) incluya sensores adicionales (2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7), se utilizan opcionalmente los datos adicionales obtenidos de estos sensores, sincronizando temporalmente estos datos adicionales con las señales de los sensores olfativos (2.1). Como se ha descrito previamente, los datos adicionales proporcionados por sensores adicionales (2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7), permiten informar sobre la evolución temporal del proceso alimentario, y contextualizar así la evolución de las señales olfativas en el transcurso del proceso alimentario de forma que se obtienen resultados más precisos en la caracterización de procesos alimentarios y/o en la clasificación de dichas señales.

En esta realización, se etiqueta la señal olfativa en base a la detección de eventos tales como la detección de un aumento brusco de un componente, por ejemplo Compuestos Orgánicos Volátiles (COVs), o la detección de signos visibles en la superficie del alimento, por ejemplo la aparición de manchas en una fruta detectada mediante una cámara. Además, adicionalmente o como alternativa, la señal olfativa puede etiquetarse en base a una condición ambiental detectada, tal como un cambio de temperatura, de presión, de humedad o de salinidad.

El módulo de análisis (3) recibe (120) la señal (2.2) generada y la caracteriza (131) en base a su evolución temporal. En esta realización, el módulo de análisis (3) determina (132) si dicha señal (2.2) corresponde a la evolución de un proceso alimentario concreto clasificándola en al menos una categoría de procesos alimentarios. En una realización preferida, en primer lugar, se sincronizan en el tiempo y remuestrean las señales olfativas, adecuándose al muestreo original y al tipo de datos obtenidos (medidas continuas/discretas, etiquetas, etc.). A continuación, se identifican los eventos temporales en la estructura de las señales y la temporalidad y secuencialidad de dichos eventos temporales, mediante la computación de la derivada de la señal, detección de máximos y/o mínimos en la señal, superación de umbrales predefinidos por parte de la señal, correlación entre señales, etc.

En una realización preferida la caracterización (131) de la señal (2.2), la determinación (132) de si la señal (2.2) corresponde al desarrollo de un proceso alimentario concreto y la posible clasificación de dicha señal (2.2) se realizan mediante un algoritmo de aprendizaje automático previamente entrenado. En la fase de entrenamiento previa se alimenta el algoritmo de aprendizaje automático con señales de entrenamiento clasificadas en categorías de proceso alimentario predefinidas, así como con datos adicionales y etiquetas obtenidos durante el registro repetido de dicho proceso alimentario predefinido. De esta manera se entrena el algoritmo de aprendizaje automático, preservando la estructura temporal individual y conjunta de la información obtenida de los sensores y sus etiquetas. En una realización preferida, el algoritmo de aprendizaje automático es supervisado y está basado en una red neuronal y/o un random forest y/o máquina de soporte vectorial con la codificación y requisitos de temporalidad establecidos. El resultado del entrenamiento es un algoritmo capaz de extraer la estructura temporal de eventos en las señales olfativas registradas y de compararla con su representación de procesos alimentarios predefinidos. Una vez entrenado el algoritmo de aprendizaje automático, al proporcionarle una señal olfativa registrada y opcionalmente datos adicionales, el algoritmo de aprendizaje automático es capaz de determinar (132) si una señal corresponde al desarrollo de un proceso alimentario concreto mediante su clasificación, es decir, clasifica que pertenece a una categoría determinada de procesos alimentarios o identifica que no corresponde a ninguno de dichos procesos alimentarios predefinidos. Adicionalmente, el entrenamiento puede mejorarse realimentando el algoritmo de aprendizaje automático con las etiquetas generadas automáticamente por dicho algoritmo.

En una realización, la adquisición de datos se realiza durante el tiempo en el que se desarrolla el proceso alimentario.

Con el método de la invención descrito en la figura 2, entre otras aplicaciones, se puede determinar que las señales corresponden a diferentes categorías de procesos alimentarios: proceso alimentario acelerado o intervenido de forma distinta a la deseable por el consumidor, por ejemplo, bebidas de envejecimiento acelerado por ultrasonido; proceso alimentario acelerado o intervenido que incumpla la legislación, por ejemplo, maduración acelerada de la fruta mediante acetileno; proceso alimentario con sello de garantía; proceso alimentario de producción insalubre; proceso alimentario de maduración, curado o fermentación que ha seguido un patrón determinado; proceso alimentario de maduración, curado o fermentación de calidad inferior o superior a la de otros productos similares; proceso alimentario de maduración, curado o fermentación con denominación de origen.

La figura 3 muestra un ejemplo de caracterización de la evolución temporal de un proceso de maduración de fruta, plátanos en este ejemplo particular. En este ejemplo se parte de dos grupos de fruta provenientes del mismo racimo, que han sido sometidos a procesos de conservación distintos previamente a la monitorización de su maduración. En particular, el primer grupo (A) se mantuvo a temperatura ambiente durante un periodo de 48 h, y el segundo grupo (B) se mantuvo ese tiempo refrigerado a 5°C.

Para el experimento se situaron ambos grupos (A, B) en cajas separadas monitorizadas con sendos sistemas idénticos según una realización de la invención. La figura 3 muestra la evolución temporal de la señal registrada por dos sensores olfativos, identificados en la figura como “Sensor tipo 1” y “Sensor tipo 2” durante un periodo de 12 días. Simultáneamente, para asociar el grado de maduración con la evolución de las señales, el sistema realizó fotografías de ambos grupos en distintos momentos, anotando de forma sincronizada la temporalidad de las señales y las fotografías. En este ejemplo la señal correspondiente al grupo A correspondería a un proceso de maduración no perturbada, mientras que la señal correspondiente al grupo B correspondería a un proceso de maduración inhibida. El periodo de muestreo de los sensores en este ejemplo fue de 1 minuto. En la figura se puede apreciar la distinta evolución temporal de las señales recogidas por los sensores en los dos casos, así como la evolución temporal distinta de cada uno de los sensores y la diferencia de nivel de las señales en cada etapa de la maduración. En particular, se aprecia una clara divergencia entre las señales de cada grupo a partir del cuarto día de maduración.

Por tanto, la evolución característica de las señales en procesos alimentarios se puede utilizar como referencia para la certificación del proceso de maduración. En particular, en relación con el ejemplo mostrado en la figura 3, las señales olfativas permiten distinguir un proceso de maduración natural de un proceso de maduración inhibido.

El sistema y el método de la invención son igualmente aplicables para caracterizar y certificar otros tipos de procesos alimentarios además de la maduración de fruta, tales como proceso de curado, proceso de envejecimiento, proceso de fermentación, proceso de ahumado, proceso de horneado y/o proceso de tostado. Del mismo modo, el sistema y el método de la invención son aplicables para caracterizar y certificar la evolución de procesos alimentarios tales como el proceso de cultivo o el proceso de crecimiento de un alimento. La invención permite identificar que un proceso alimentario ha tenido lugar, así como clasificarlo en un tipo concreto de proceso alimentario, certificar que el proceso se ha desarrollado según unas condiciones predefinidas y/o detectar la desviación del proceso alimentario respecto a dichas condiciones predefinidas, permitiendo identificar así procesos alimentarios acelerados, intervenidos, fraudulentos y/o insalubres.

CLÁUSULAS

En una primera cláusula, se provee un método (100) para caracterizar y certificar la evolución de procesos alimentarios por parte de un sistema (1) que comprende:

• un módulo de detección (2) que comprende al menos un elemento de medida (2.1) de componentes gaseosos configurado para generar al menos una señal (2.2) de la evolución temporal de al menos un componente gaseoso detectado;

• un módulo de análisis (3) configurado para caracterizar la al menos una señal (2.2) generada por el módulo de detección (2) en base a su evolución temporal y para determinar si dicha al menos una señal (2.2) corresponde al desarrollo de un proceso alimentario concreto; en donde el método (100) comprende las siguientes etapas: a) generar (110) al menos una señal (2.2) de la evolución temporal de al menos un componente gaseoso detectado mediante el al menos un elemento de medida (2.1) del módulo de detección (2) durante un periodo de tiempo predeterminado; b) recibir (120), por parte del módulo de análisis (3), la señal (2.2) generada; c) caracterizar (131) la señal (2.2) en base a su evolución temporal, por parte del módulo de análisis (3); y d) determinar (132) por las características de la señal (2.2) si su evolución temporal se corresponde con un proceso alimentario concreto.

2.- Método (100) según la cláusula anterior, en donde el sistema (1) comprende un módulo de acondicionamiento (4) configurado para acondicionar la señal (2.2) generada por el módulo de detección (2); y en donde el método (100) adicionalmente comprende, entre las etapas (a) y (b), las etapas de recibir y acondicionar la señal (2.2) por parte del módulo de acondicionamiento (4), y en donde la etapa (c) se realiza sobre la señal generada y acondicionada.

3.- Método (100) según la cláusula anterior, en donde la etapa de acondicionar la señal (2.2) comprende filtrar y/o muestrear dicha señal (2.2).

4.- Método (100) según cualquiera de las cláusulas anteriores, en donde las etapas (c) y (d) se realizan mediante un algoritmo de aprendizaje automático previamente entrenado con señales de entrenamiento (3.3) que corresponden a al menos un proceso alimentario.

5.- Método (100) según cualquiera de las cláusulas anteriores, en donde el proceso alimentario pertenece a una de las siguientes categorías:

- proceso de maduración; o - proceso de curado; o

- proceso de envejecimiento; o

- proceso de fermentación; o

- proceso de ahumado; o

- proceso de cultivo; o - proceso de crecimiento; o

- proceso de horneado; o

- proceso de tostado; o

- proceso alimentario acelerado y/o intervenido; o - proceso alimentario insalubre; o

- una combinación de cualquiera de las anteriores.

6.- Método (100) según cualquiera de las cláusulas anteriores, en donde el método adicionalmente comprende clasificar, por parte del módulo de análisis (3), la al menos una señal (2.2) en al menos una subcategoría de procesos alimentarios.

7.- Método (100) según la cláusula 6, en donde la clasificación de la señal (2.2) se realiza mediante un algoritmo de aprendizaje automático previamente entrenado con señales de entrenamiento (3.3) que están clasificadas en al menos una subcategoría predefinida de proceso alimentario.

8.- Método (100) según cualquiera de las cláusulas anteriores, en donde la etapa (c) comprende identificar al menos un evento temporal (3.2) en la señal (2.2), y en donde la determinación de la etapa (d) se realiza en base a la secuencialidad de los eventos temporales (3.2) identificados.

9.- Método (100) según las cláusulas 6 y 8, en donde la clasificación de la señal (2.2) se realiza en base a la secuencialidad de los eventos temporales (3.2) identificados. 10.- Método (100) según cualquiera de las cláusulas 8 a 9, en donde los eventos temporales (3.2) detectados en la señal (2.2) comprenden máximos, mínimos, pendientes, superación de umbrales, y/o conjuntos secuenciales de los anteriores que definen una estructura temporal específica característica de la evolución del proceso alimentario.

11.- Método (100) según cualquiera de las cláusulas anteriores, en donde el al menos un elemento de medida (2.1) de componentes gaseosos es un sensor olfativo, estando preferentemente dicho sensor olfativo configurado para detectar sustancias emitidas por un alimento; siendo preferiblemente la sustancia al menos una de: Compuestos Orgánicos Volátiles (COVs), etileno, sulfuras, ácido isovalérico, ácido butírico, alcoholes, aromatizantes, oxidasas y amoniaco.

12.- Método (100) según la cláusula 11, en donde el sensor olfativo es de cualquiera de los siguientes tipos: quimiorresistivo, quimiocapacitivo, potenciométrico, gravimétrico, óptico, acústico, térmico, polimérico, amperimétrico, cromatográfico, espectrométrico o de efecto campo.

13.- Método (100) según cualquiera de las cláusulas anteriores, en donde:

- el módulo de detección (2) adicionalmente comprende al menos un sensor adicional (2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7), preferiblemente un sensor de condiciones ambientales, un sensor de partículas, un sensor de contacto, un sensor de posicionamiento y/o un sensor de imagen;

- el método (100) adicionalmente comprende una etapa de obtener medidas de al menos una magnitud mediante el al menos un sensor adicional y de identificar eventos temporales (3.2) de la señal (2.2) asociados a dicha al menos una magnitud;

- y en donde dichos eventos temporales (3.2) identificados se utilizan como información adicional durante la etapa de caracterización (131) de la señal (2.2).

14.- Método (100) según la cláusula anterior, en donde:

- al menos un sensor adicional es un sensor de condiciones ambientales (2.3), preferentemente de humedad, temperatura, presión atmosférica, velocidad del aire, y/o salinidad; y/o

- al menos un sensor adicional es un sensor de partículas, preferentemente un sensor de esporas y/o microplásticos; y/o

- al menos un sensor adicional es un sensor de contacto, preferentemente un sensor de lípidos, dureza, peso, masa, volumen, glucosa, sacarosa, fosfatos, y/o isomaltol; y/o

- al menos un sensor adicional es un sensor de posicionamiento; y/o

- al menos un sensor adicional es un sensor de imagen.

15.- Método (100) según cualquiera de las cláusulas anteriores, en donde la etapa (d) del método (100) comprende comparar la señal (2.2) con al menos una señal de referencia.

16.- Método (100) según cualquiera de las cláusulas anteriores, en donde las etapas del método se repiten periódicamente, donde el periodo de repetición es un valor predefinido, para monitorizar al menos un proceso alimentario detectado y/o clasificado.

17.- Sistema (1) para caracterizar y certificar la evolución de procesos alimentarios, que comprende:

- un módulo de detección (2) que comprende al menos un elemento de medida (2.1) de componentes gaseosos configurado para generar al menos una señal (2.2) de la evolución temporal de al menos un componente gaseoso detectado;

- un módulo de análisis (3) configurado para caracterizar la al menos una señal (2.2) generada por el módulo de detección (2) en base a su evolución temporal, para determinar si dicha al menos una señal (2.2) corresponde al desarrollo de un proceso alimentario concreto; en donde el módulo de análisis (3) está configurado para llevar a cabo las etapas (b) a (d) del método según cualquiera de las cláusulas anteriores. 18.- Sistema (1) según la cláusula 17, que comprende adicionalmente un módulo de acondicionamiento (4) configurado para acondicionar la señal (2.2) generada por el módulo de detección (2).

19.- Sistema (1) según cualquiera de las cláusulas 17 o 18, en donde el módulo de análisis (3) del sistema (1) adicionalmente está configurado para clasificar la al menos una señal (2.2) en al menos una subcategoría de procesos alimentarios.

20.- Sistema (1) según cualquiera de las cláusulas 17 a 19, que comprende al menos un sensor adicional (2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7), preferiblemente un sensor de condiciones ambientales, un sensor de partículas, un sensor de contacto, un sensor de posicionamiento y/o un sensor de imagen.

21.- Sistema (1) según la cláusula 20, en donde:

- al menos un sensor adicional es un sensor de condiciones ambientales (2.3), preferentemente de humedad, temperatura, presión atmosférica, velocidad del aire, y/o salinidad; y/o

- al menos un sensor adicional es un sensor de partículas (2.4), preferentemente un sensor de esporas y/o microplásticos; y/o

- al menos un sensor adicional es un sensor de contacto (2.5), preferentemente un sensor de lípidos, dureza, peso, masa, volumen, glucosa, sacarosa, fosfatos, y/o isomaltol; y/o

- al menos un sensor adicional es un sensor de posicionamiento (2.6); y/o

- al menos un sensor adicional es un sensor de imagen (2.7).

22.- Sistema (1) según cualquiera de las cláusulas 17 a 21 , en donde el al menos un elemento de medida (2.1) de componentes gaseosos es un sensor olfativo, estando preferentemente dicho sensor olfativo configurado para detectar sustancias emitidas por un alimento; siendo preferiblemente la sustancia al menos una de: Compuestos Orgánicos Volátiles (COVs), etileno, sulfuras, ácido isovalérico, ácido butírico, alcoholes, aromatizantes, oxidasas y amoniaco.

23.- Sistema (1) según la cláusula 22, en donde el sensor olfativo es de cualquiera de los siguientes tipos: quimiorresistivo, quimiocapacitivo, potenciométrico, gravimétrico, óptico, acústico, térmico, polimérico, amperimétrico, cromatográfico, espectrométrico o de efecto campo.

24.- Un sistema de procesamiento de datos que comprende medios para llevar a cabo las etapas (b) a (d) del método (100) según cualquiera de las cláusulas 1 a 16.

25.- Un programa de ordenador que comprende instrucciones que, cuando el programa es ejecutado por un ordenador, produce que el ordenador lleve a cabo las etapas (b) a (d) del método (100) según cualquiera de las cláusulas 1 a 16.

26.- Un medio legible por ordenador que comprende instrucciones que, cuando son ejecutadas por un ordenador, produce que el ordenador lleve a cabo las etapas (b) a (d) del método (100) según cualquiera de las cláusulas 1 a 16.