Riassunto analitico
Nel presente lavoro di tesi è stata valutata la possibilità di utilizzare l’imaging iperspettrale nel vicino infrarosso (NIR Hyperspectral Imaging, NIR-HSI) per determinare la percentuale di crosta in campioni di Parmigiano-Reggiano grattugiato. Il formaggio Parmigiano-Reggiano è coperto dalla certificazione di Denominazione di Origine Protetta e quindi sottoposto ad un rigido controllo di parametri imposto dal Disciplinare di produzione. Uno dei parametri che devono essere controllati nel Parmigiano-Reggiano grattugiato è la quantità di crosta, che non deve superare il 18%.
Attualmente la percentuale di crosta nei campioni di Parmigiano-Reggiano viene monitorata mediante spettroscopia NIR, dal momento che questa tecnica consente di effettuare analisi rapide e non distruttive circa la composizione chimica di matrici alimentari. Tuttavia, la spettroscopia NIR classica non permette di acquisire informazioni relative alla variabilità spaziale dei campioni, fattore che si rivela importante per l’analisi di matrici alimentari eterogenee come il Parmigiano-Reggiano grattugiato.
L’imaging iperspettrale unisce i vantaggi della spettroscopia NIR classica con quelli dei metodi di imaging, permettendo di acquisire sia l’informazione spettrale che quella spaziale del campione analizzato. Le immagini iperspettrali sono matrici di dati tridimensionali in cui per ogni pixel viene registrato uno spettro NIR. Il limite di questa metodica consiste nell’elevata mole di dati contenuta nelle immagini iperspettrali, per cui è necessario l’utilizzo di tecniche di analisi multivariata delle immagini (Multivariate Image Analysis, MIA) per estrarre l’informazione utile.
In questa tesi sono state analizzate immagini iperspettrali acquisite nel NIR (900 – 1700 nm) di campioni di Parmigiano Reggiano grattugiato con quantità crescenti di crosta comprese tra 0% e 40%.
Nella prima fase le immagini sono state analizzate a livello di pixel mediante Analisi delle Componenti Principali (PCA) per identificare differenze nella risposta spettrale tra crosta e pasta. Successivamente, le immagini iperspettrali sono state convertite in segnali monodimensionali, chiamati iperspettrogrammi, che permettono di codificare l’informazione di interesse. Gli iperspettrogrammi sono stati utilizzati per calcolare dei modelli di calibrazione per determinare la percentuale di crosta nei campioni di Parmigiano-Reggiano utilizzando gli algoritmi Partial Least Squares (PLS) e interval Partial Least Squares (iPLS). I risultati ottenuti suggeriscono che l’imaging iperspettrale nel vicino infrarosso (Near Infrared HyperSpectral Imaging, NIR-HSI) è una tecnica promettente per il controllo della percentuale di crosta dei campioni di Parmigiano-Reggiano grattugiato.
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