Progetto S.O.S., nuove tecnologie non distruttive per conoscere la maturazione delle olive

progetto sos
Particolare delle prove condotte dall’Unità di ricerca del progetto S.O.S. dell’Università degli Studi di Milano
L’Università di Milano sta definendo un prototipo per individuare in maniera non distruttiva il grado di maturazione delle olive

Sviluppo di metodologie non distruttive (green), quindi a bassissimo impatto ambientale, per la valutazione del livello di maturazione delle olive, con l’obiettivo finale di definire un prototipo che permetta, direttamente in campo, la valutazione del grado di maturazione delle olive e, di conseguenza, del livello di qualità dell’olio.

È questo il percorso seguito dai ricercatori dell’Università degli Studi di Milano che, all’interno del progetto S.O.S. – Sustainability of the Olive oil System, stanno mettendo a punto tecnologie ottiche per ottenere in tempi rapidi le informazioni per determinare, direttamente in campo, l’ottimale tempo di raccolta delle olive. Di tale attività dell’Università degli Studi di Milano si è discusso nel seminario “Tecniche non distruttive per la filiera olivicola. Sfide e nuove opportunità nell’ambito dell’industria 4.0”.

Progetto S.O.S., tecniche analitiche non distruttive

Ernestina Casiraghi
Ernestina Casiraghi, responsabile dell’Unità di ricerca del progetto S.O.S. dell’Università degli Studi di Milano

Per arrivare allo sviluppo di un prototipo che possa essere utilizzato in campo per valutare la qualità delle olive, in particolare il loro stadio di maturazione, essenziale per ottenere un olio di qualità, è necessario, preliminarmente, sviluppare adeguati metodi analitici in laboratorio, ha introdotto Ernestina Casiraghi, docente dell’Università degli Studi di Milano e responsabile dell’Unità di ricerca.

«L’attività di ricerca dell’Università degli Studi di Milano, che opera in una cornice di sostenibilità economica e ambientale, è legata all’impiego di tecniche analitiche non distruttive, definibili green. Fondamentalmente, tali tecniche non usano reagenti o sostanze pericolose, hanno costi contenuti e rendono possibile valutare estesamente il campione.

Per lo sviluppo del metodo abbiamo utilizzato strumenti da banco, basati sull’analisi dell’immagine e sulla spettroscopia nella regione del vicino infrarosso (NIR), che ci hanno permesso di apprezzare quali siano le condizioni ideali per acquisire le informazioni necessarie a valutare la qualità delle olive, e quindi dell’olio. Poi abbiamo studiato come questi metodi possano essere semplificati per trasferirli in uno strumento portatile utilizzabile direttamente in campo o in frantoio».

Analisi dell’immagine

Silvia Grassi
Silvia Grassi, ricercatrice del Dipartimento di Scienze per gli Alimenti la Nutrizione, l’Ambiente dell’Università degli Studi di Milano

Le ricerche, ha informato Silvia Grassi, ricercatrice del Dipartimento di Scienze per gli Alimenti, la Nutrizione, l’Ambiente dell’Università degli Studi Milano, hanno valutato l’applicabilità dell’analisi dell’immagine e la spettroscopia NIR per determinare il grado di maturazione delle olive.

«Le due tecniche hanno i loro punti di forza nella rapidità di analisi e nel mantenimento dell’integrità dei frutti. Sono state analizzate 13 cultivar di olivo: le pugliesi Bambina, Cima di Melfi e Oliva Rossa, le calabresi Calipa, Cannavà, Ciciarello e Filogaso, le sarde Corsicana, Semidana e Sivigliana, le abruzzesi Dritta, Gentile e Tortiglione), raccolte a cinque diversi stadi di maturazione.

figura 1
Figura 1 – Classi di maturazione secondo l’indice colorimetrico superficiale ICS. Classe1 completamente verde; classe 2 < 50% invaiata; classe 3 > 50% invaiata; classe 4 totalmente invaiata

Con l’analisi dell’immagine è stato misurato il grado di maturazione mediante l’indice di maturazione (Maturity Index, MI o indice Uceda) basandosi sulla pigmentazione della buccia dell’oliva, in modo da identificare un nuovo indice semplificato (figura 1), definito Indice Colorimetrico Superficiale (ICS).

Il nuovo indice ha ottenuto una correlazione altamente significativa col MI, dimostrando che la procedura messa a punto può essere utilizzata per definire il grado di maturazione in modo semplice e non distruttivo».

Image Analysis Classification (IAC)

figura 2
Figura 2 – Uno specifico protocollo di analisi sfrutta la “visione assistita” di un computer e specifici algoritmi che consentono di segmentare l’immagine ed estrarre automaticamente misure di colore o di geometria di un prodotto

Tuttavia, come per l’indice di maturazione, il nuovo Indice Colorimetrico Superficiale risulta influenzato dalla soggettività e dall’esperienza del valutatore, ha rilevato Grassi.

«Abbiamo perciò messo a punto un protocollo di analisi che sfrutta la “visione assistita” di un computer e specifici algoritmi che consentono di segmentare l’immagine ed estrarre automaticamente misure di colore o di geometria di un prodotto (figura 2).

Tale metodo permette di classificare le olive in quattro classi in modo da definire un nuovo indice di maturazione oggettivo, altamente correlato a ICS, basato sull’analisi dell’immagine e definito Image Analysis Classification (IAC) dimostrando che la procedura di classificazione delle olive in base al grado di maturazione può essere automatizzata».

Spettroscopia NIR

Valentina Giovenzana
Valentina Giovenzana, ricercatrice del Dipartimento di Scienze Agrarie e Ambientali – Produzione, Territorio, Agroenergia dell’Università degli Studi di Milano

Le stesse olive usate per l’analisi dell’immagine sono state sottoposte anche ad analisi spettroscopica, un metodo oggettivo, rapido (un’analisi dura pochi millisecondi) e non distruttivo, ha aggiunto Valentina Giovenzana, ricercatrice del Dipartimento di Scienze Agrarie e Ambientali – Produzione, Territorio, Agroenergia dell’Università degli Studi di Milano.

«Le classi di maturazione ottenute dall’analisi dell’immagine sono state utilizzate per creare modelli di classificazione basati sulla spettroscopia NIR.

figura 3
Figura 3 – Rappresentazione degli spettri (impronta ottica delle olive) caratteristici di olive appartenenti a classi di maturazione diverse

In figura 3 sono rappresentati gli spettri (impronta ottica delle olive) caratteristici di olive appartenenti a classi di maturazione diverse. I risultati ottenuti sono soddisfacenti, con un’accuratezza di classificazione maggiore del 90% per tutte le cultivar esaminate.

Pertanto, l’analisi dell’immagine e la spettroscopia NIR possono essere una valida alternativa ai classici metodi di classificazione del grado di maturazione che necessitano di un operatore».

Progetto S.O.S., nuove tecnologie non distruttive per conoscere la maturazione delle olive - Ultima modifica: 2021-01-07T10:54:38+01:00 da Giuseppe Sportelli

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