Tecnologías para la detección de cuerpos extraños en la industria cárnica

Mònica Toldrà AlegretDolors Parés Oliva
28-nov-2016 (hace 8 años 25 días)

Cuerpos extraños

Los cuerpos extraños o peligros físicos son objetos contaminantes presentes en los alimentos que pueden causar daños de tipo mecánico o traumático al consumidor cuando se ingieren, o bien ser fuente de reclamaciones y rechazo del producto porque su presencia en alimentos se considera inaceptable. La naturaleza y gravedad del daño que pueden provocar va en función de sus características físicas y de las personas expuestas a estos peligros (ACSA, 2009). En las industrias cárnicas, durante el procesamiento, es posible que se incorporen dos tipos de cuerpos extraños:

Según el informe del RASFF (Rapid Alert System for Food and Feed) de 2013, los cuerpos extraños son una de las causas de alerta alimentaria poco frecuente en alimentos, pero pueden causar lesiones importantes a los consumidores. Además, se encuentran con mayor frecuencia en alimentos a granel de origen no animal, como cereales, frutas, verduras y semillas (RASFF, 2014). A través del SCIRI (Sistema Coordinado de Intercambio Rápido de Información), que gestiona la red de alerta alimentaria a nivel nacional y notifica los riesgos o incidencias relacionados con los alimentos que pueden afectar a la salud de los consumidores, en el año 2013 se notificaron como alerta un total de 6 casos de peligros físicos en España (AECOSAN, 2014), principalmente por presencia de cuerpos extraños (fragmentos de vidrio o metálicos), que representa sólo el 3% del total de notificaciones efectuadas en el SCIRI y el valor más bajo registrado en el periodo 2009-2013 (Figura 1).

Figura
Figura 1. Evolución de las notificaciones de alerta por presencia de peligros físicos en alimentos en España gestionadas a través del SCIRI (2009-2013) (AECOSAN, 2014).

Control de cuerpos estraños

El control de la presencia de cuerpos extraños en los alimentos se basa en implementar sistemas encaminados a eliminar, prevenir, o reducir el riesgo de la presencia de estos objetos en el producto final. Se puede realizar en dos niveles: (a) medidas de prevención de los peligros físicos y (b) utilizar sistemas de detección de cuerpos extraños y posterior eliminación.

  1. Medidas preventivas: a través de buenas prácticas higiénicas de manipulación y fabricación en la planta (BPH, BPM, BPF) y de los autocontroles y prerrequisitos del APPCC (Planes de control de los proveedores; control de plagas e insectos; formación e higiene en la manipulación; mantenimiento de instalaciones y equipamiento).
  2. Sistemas de detección (normalmente como puntos de control crítico del plan APPCC presentes en las últimas etapas del procesado): mediante los detectores de metales o trampas magnéticas (sistemas convencionales), que sólo encuentran objetos metálicos, como astillas de maquinaria, fracciones de hojas de cuchillas de picadoras, cutters y loncheadoras rotas, agujas, tornillos o fragmentos de clips; y los detectores por rayos X, que son más sensibles e identifican tanto metales como otros objetos extraños no metálicos (fragmentos de huesos, piedras, plásticos duros y teflón), siempre que tengan una densidad superior a la de los ingredientes. Sin embargo, el principal inconveniente de los rayos X es que no pueden detectar materiales de baja densidad (plásticos, madera, papel, cartón, o insectos) y que tienen baja sensibilidad para la detección de fragmentos óseos pequeños o cartílagos, que se pueden encontrar accidentalmente en productos cárnicos picados o carne separada mecánicamente, siendo este hecho más frecuente en el caso de productos cárnicos de aves de corral, donde se hace más difícil diferenciar los fragmentos de huesos de la carne.

Ambos sistemas pueden detectar objetos en el producto final después del proceso de llenado. Por ejemplo, los detectores de rayos X pueden encontrar piezas de vidrio que se pueden incorporar cuando un tarro o botella se rompe durante el mal funcionamiento de una línea de envasado. Sin embargo, no se utilizan mucho por el elevado coste económico de los aparatos y los requerimientos de instalación. Teniendo en cuenta las limitaciones de los detectores en este tipo de industrias, es imprescindible implementar y mantener las medidas preventivas necesarias para evitar la entrada de peligros físicos en la cadena alimentaria (ASPCAT, 2009) y, en caso de que no se utilicen sistemas instrumentales de detección de metales o inspección por rayos X, es necesario realizar inspecciones visuales de los productos.

Sistemas de detección emergentes

Existen varias tecnologías alternativas para detectar cuerpos extraños en alimentos en las líneas de procesamiento, que aún son de incipiente aplicación o están en fase de desarrollo: técnicas de visión artificial y visión por láser; visión en el espectro infrarrojo; visión hiperespectral; ultrasonidos; termografía o imagen térmica; radar; microondas de baja potencia; resonancia magnética nuclear; entre otros (Graves et al., 1998; Chen et al., 2013). Algunos de estos sistemas pueden resolver las carencias o inconvenientes que presentan los sistemas convencionales como los detectores de metales o los rayos X. Sin embargo, actualmente el principal obstáculo para la aplicación de las tecnologías de imagen emergentes en la industria alimentaria es su elevado coste.

Entre estas técnicas destaca la visión hiperespectral, también conocida como imagen química o espectroscópica; es una técnica que integra el análisis de imagen convencional y la espectroscopía para conseguir información de un objeto tanto espacial como espectral. La espectroscopía de infrarrojo permite la identificación de contaminantes basándose en su composición química, y mediante análisis de imágenes se identifica su posición con el fin de eliminarlos. Algunos estudios han mostrado que esta tecnología permite detectar diferentes cuerpos extraños en productos cárnicos como trocitos de huesos y cartílagos, diferentes tipos de plásticos, metal e insectos de hasta 2x2 mm2 (Díaz et al., 2011). Además, también se está trabajando en otras posibles aplicaciones como la detección de la grasa para diferenciarlo del tejido muscular y determinar la relación grasa/proteína, o la clasificación de canales RFN, PSE y DFD de forma automática (Díaz, 2013; Gou et al., 2013).