Riassunto analitico
Qualità delle uve e qualità del vino sono da sempre legate in modo imprescindibile: la qualità del vino dipende infatti dal grado di maturazione della materia prima, quindi è fondamentale la scelta del momento ottimale della raccolta dell’uva. L’identificazione del momento idoneo, infatti, è importante per le proprietà del vino che si vuole produrre, e dipende dalla valutazione di diversi parametri i quali concorrono a definire diverse tipologie di maturazione: tecnologica, fenolica ed aromatica. Queste possono essere raggiunte in tempi differenti tra loro, oltre a variare a seconda del vitigno, dell’andamento stagionale e dell’ambiente pedoclimatico. In particolare, la maturità fenolica è legata alla concentrazione di tannini ed antociani presenti nelle bucce ed alla loro estraibilità. Gli antociani sono responsabili del caratteristico colore dei vini a bacca rossa, quali i Lambruschi; pertanto, la loro determinazione risulta essenziale per una corretta stima della maturità fenolica. I metodi tradizionali per la determinazione del colore e del contenuto di antociani nei vini rossi sono basati su tecniche analitiche quali la spettrofotometria UV-Vis e la cromatografia in fase liquida, che richiedono strumentazioni costose e personale specializzato. Nell’ottica di sviluppare un sistema economico, veloce e facilmente accessibile a personale non specializzato, questa tesi presenta uno studio volto ad effettuare il monitoraggio del colore di acini d’uva delle varietà Ancellotta e Salamino attraverso l’uso di immagini acquisite mediante un comune smartphone. In particolare, l’approccio proposto si basa sull’elaborazione con tecniche di analisi multivariata dei parametri legati al colore derivati dalle immagini RGB acquisite su campioni di uva a diversi gradi di maturazione. La valutazione del colore dei campioni per mezzo dell’analisi di immagini digitali è utile sia per effettuare un efficace monitoraggio preliminare alla raccolta, sia per valutare aliquote di campione in tempi brevi, senza danneggiare la matrice ed a costi ridotti. Essenzialmente, il lavoro di ricerca è consistito in una prima verifica della stabilità del sistema di acquisizione sviluppato specificatamente per questo monitoraggio e nella successiva analisi del colore degli acini d’uva. A questo scopo, le immagini sono state convertite in altrettanti segnali chiamati colorigrammi, i quali permettono di quantificare in modo oggettivo ed automatizzato le peculiarità connesse al colore dei campioni stessi. I segnali ottenuti sono stati analizzati mediante l’utilizzo di tecniche chemiometriche per estrarre le informazioni utili al fine della valutazione del grado di maturazione fenolica dei due vitigni. In particolare, il dataset di immagini è stato analizzato utilizzando l’Analisi delle Componenti Principali (Principal Component Analysis, PCA), al fine di valutarne la struttura. Inoltre, i modelli PCA ottenuti sono stati valutati anche attraverso la successiva ricostruzione delle immagini di uva considerando solo i parametri di colore più significativi dei colorigrammi. Per l’elaborazione e l’analisi delle immagini è stato testato un software implementato dal gruppo di ricerca presso il quale è stata svolta la tesi.
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