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Clasificación de mieles monoflorales mediante la medición de un prototipo de nariz electrónica de bajo costo basado en sensores de óxido metálico resistivo

Autores: María, Eduardo González; Luna, Antonio Madueño; Celdrán, Agustín Conesa; Muñoz, Gemma Martínez; Oates, Martin John; Ruiz-Canales, Antonio

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Clasificación de mieles monoflorales mediante la medición de un prototipo de nariz electrónica de bajo costo basado en sensores de óxido metálico resistivo


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Agronomía y Ciencia de los Cultivos

Palabras clave

Estudio de caso
Miel
Origen floral
Nariz electrónica
Prototipo
Análisis fisicoquímico

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 25

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En este artículo se presenta un estudio de caso de caracterización del tipo de miel basado en el origen floral. Se pretende discriminar las mieles ibéricas de los apicultores locales ubicados en la Comunidad de Madrid (España), mediante un prototipo de nariz electrónica de bajo costo, compuesto por una matriz de sensores resistivos no específicos de óxidos metálicos de tipo MQ. Las mediciones de las mieles realizadas con un prototipo de nariz electrónica se contrastaron con análisis fisicoquímicos y contenido de polen. El experimento se realizó en dos pruebas. Un primer estudio preliminar en el que se utilizaron seis muestras de miel de diferentes fuentes (tres de Cardo azul, una de colza, una de lavanda y una de miel comercial) y en el que se realizaron ocho repeticiones para cada una de las seis muestras analizadas. Debido al tamaño de la muestra pequeño, no se obtuvieron resultados concluyentes, aunque los sensores mostraron una clara respuesta en aquellas que presentaban un mayor contenido de polen, por encima del 57%, sin embargo, las muestras de miel que reflejaban valores de polen inferiores al 50% no mostraron una reacción perceptible en los sensores. En el segundo estudio, en el que el tamaño de la muestra se aumentó a un total de 16 muestras (cuatro mieles de lavanda, cuatro mieles de roble, cuatro mieles de romero y cuatro mieles de castaño), se realizaron un total de 10 repeticiones por muestra con un total de repeticiones de 160. Estos últimos datos fueron analizados con la técnica de componentes principales (PCA), cuyos resultados fueron inconclusos. Sin embargo, al aplicar el análisis de datos a través del uso de Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), es posible obtener un modelo con una precisión del 87.5% en la clasificación. En este caso, las mieles de Lavanda y Castaño fueron las que lograron una precisión del 90% y 100% respectivamente.

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