Espectroscopía NIR: La clave para digitalizar el control de calidad y procesos en la industria alimentaria

La espectroscopía de infrarrojo cercano (NIR, Near Infrared Spectroscopy) se ha consolidado en los últimos años como una tecnología estratégica para el análisis rápido, no destructivo y eficiente de propiedades físicoquímicas en alimentos y materias primas. Su capacidad para obtener información en tiempo real y sin destruir la muestra la ha convertido en una herramienta fundamental para avanzar hacia la digitalización, el control de calidad automatizado y la sostenibilidad en el sector alimentario, en un contexto donde las empresas buscan procesos más sostenibles y decisiones basadas en datos. 

En AZTI, llevamos años investigando, validando e implementando aplicaciones basadas en esta tecnología, con un objetivo claro: facilitar a la industria agroalimentaria herramientas digitales que mejoren el control de procesos, reduzcan mermas y aumenten la fiabilidad del producto final, permitiendo avanzar hacia un mejor control de calidad y seguridad alimentaria. 

¿Qué es la espectroscopía NIR y por qué es tan relevante? 

La espectroscopía NIR (del inglés Near-Infrared Spectroscopy, espectroscopía de infrarrojo cercano) es una técnica que usa luz invisible justo más allá del color rojo que vemos para analizar qué hay dentro de un material o alimento — sin tocarlo ni dañarlo. Cuando la luz NIR incide sobre el producto, determinadas frecuencias son absorbidas por grupos funcionales presentes en moléculas como agua, grasas, azúcares o proteínas. Esta absorción genera un espectro característico, una especie de “patrón” o “huella” única para cada matriz, que refleja su composición interna.  

Aunque los espectros NIR contienen una gran cantidad de información relevante, no pueden interpretarse de forma directa. Para convertir esa señal compleja en parámetros relacionados con la calidad o la seguridad del alimento, es imprescindible recurrir a la quimiometría, la disciplina que combina estadística avanzada y modelización matemática (incluyendo técnicas de machine learning) para extraer la información útil. Gracias a ello, la espectroscopía NIR pasa a convertirse en una herramienta predictiva, capaz de ofrecer datos inmediatos y fiables para la industria.  

¿Cuáles son las ventajas de la espectroscopía NIR? 

La espectroscopía NIR destaca por ser rápida, no destructiva, limpia y económica. A diferencia de los métodos de análisis tradicionales, no requiere reactivos, no genera residuos peligrosos y permite obtener resultados en tiempo real. Este carácter sostenible y eficiente ha impulsado y facilitado su adopción e integración en líneas de producción donde se manejan numerosos lotes diarios o donde es necesario controlar parámetros de calidad de forma continua. 

Estas ventajas se traducen en beneficios directos para el sector alimentario: 

• Velocidad: análisis en segundos. 

• Monitorización continua de parámetros de calidad durante la producción sin interrumpir procesos. 

• Proceso no destructivo: al no ser necesaria la destrucción de los alimentos para su análisis se puede llegar a controlar o monitorizar el 100% de la producción. 

• Reducción significativa de costes analíticos, evitando consumibles y tiempos largos de laboratorio. 

• Aplicación en línea: permite monitorizar procesos sin detener la producción. 

• Mayor seguridad alimentaria, ayuda a detectar desviaciones o adulteraciones antes de que el producto llegue al mercado. 

En conjunto, la espectroscopía NIR representa una tecnología esencial para avanzar hacia una industria alimentaria más digitalizada, eficiente y sostenible, capaz de tomar decisiones basadas en datos en tiempo real. 

El papel clave de la quimiometría y el análisis de datos 

La interpretación de los espectros NIR constituye uno de los principales retos de esta técnica, ya que la señal obtenida contiene información compleja, solapada y multidimensional. A diferencia de técnicas analíticas donde cada pico se asocia directamente a un componente, en espectroscopía NIR un mismo espectro recoge la superposición de múltiples vibraciones y sobretonos moleculares, lo que impide una lectura directa y exige un tratamiento matemático avanzado para extraer información química útil.  

Por este motivo, la quimiometría se convierte en el corazón de la tecnología, ya que es la disciplina que proporciona los métodos estadísticos y los algoritmos necesarios para transformar los espectros brutos en información útil, fiable y directamente aplicable en la industria alimentaria.  

Entre sus funciones clave destacan: 

1. Pretratamiento del espectro
   En primer lugar, la quimiometría se encarga del pretratamiento de la señal, aplicando correcciones que reducen ruido, dispersión y variabilidad instrumental. Gracias a estos métodos, como derivadas, correcciones de dispersión o suavizados, se obtienen espectros o señales más limpias y comparables entre sí, un paso esencial para cualquier análisis posterior. 
2. Reconocimiento de patrones
   Mediante técnicas como el Análisis de Componentes Principales (PCA en inglés), es posible identificar similitudes entre muestras, detectar anomalías y visualizar tendencias que a simple vista pasarían desapercibidas. Este tipo de análisis ayuda a agrupar productos, descubrir adulteraciones o diferenciar lotes con comportamientos anómalos. 
3. Modelos de predicción cuantitativos y cualitativos
   El siguiente nivel consiste en la construcción de modelos cuantitativos y cualitativos. A través de algoritmos como PLSR (regresión por mínimos cuadrados parciales), PLS_DA (análisis discriminante basado en mínimos cuadrados parciales) u otros algoritmos de aprendizaje automático (machine Learning), se relaciona la información espectral con parámetros físicoquímicos obtenidos por métodos de referencia (humedad, grasa, sal, madurez, etc.). Así, los espectros dejan de ser “curvas” para convertirse en predicciones en tiempo real, permitiendo evaluar el producto sin necesidad de análisis de laboratorio. 
4. Gestión de grandes volúmenes de datos
   Además, la quimiometría facilita la gestión e interpretación de grandes volúmenes de datos, ya que un espectro NIR puede correlacionarse con cientos de variables por muestra, lo que requiere herramientas estadísticas capaces de manejar la complejidad permitiendo estructurar, interpretar y usar los datos para generar modelos robustos. 

 En conjunto, el uso integrado de espectroscopía NIR y quimiometría permite a la industria avanzar hacia procesos más eficientes, reproducibles y basados en datos, reduciendo la incertidumbre y mejorando el control de calidad de forma continua y sostenible. 

Aplicaciones desarrolladas y líneas de trabajo en AZTI 

En distintos proyectos de investigación y en colaboración con la industria, AZTI ha trabajado en distintas aplicaciones de esta tecnología para el control de calidad y seguridad en la industria alimentaria como: 

• Identificación de especies de pescado. 

• Detección de acrilamida. 

• Monitorización de efluentes en plantas lácteas. 

• Discriminación entre alimentos frescos y alimentos que han sido previamente congelados. 

• Detección de productos inyectados con agua y aditivos.  

• Monitorización del proceso de elaboración de salsas.  

• Control de la cantidad de sal en alimentos. 

• Evaluación de la madurez en frutas. 

• Análisis composicional de alimentos (determinación de niveles de grasa, proteína, humedad, cenizas, etc.). 

• Control de calidad de subproductos. 

La combinación de NIR + quimiometría representa una vía poderosa hacia la industria alimentaria 4.0, donde los datos permiten tomar decisiones más rápidas, precisas y sostenibles. En AZTI, seguimos trabajando para desarrollar soluciones de sensorización avanzadas que faciliten a las empresas mejorar la calidad y seguridad de los alimentos en todas las etapas de producción.