El proyecto PRISMA explora el potencial de la imagen hiperespectral y la IA para reforzar la calidad y seguridad del jamón curado

El proyecto PRISMA, impulsado por Vitartis y el Instituto Tecnológico de Castilla y León (ITCL), investiga cómo la imagen hiperespectral y la inteligencia artificial pueden mejorar los sistemas de control de calidad y seguridad alimentaria en la industria cárnica. La empresa jamonera Monte Nevado colabora en la iniciativa y presentó los avances del proyecto en una jornada celebrada en su Campus del Jamón, en Carbonero el Mayor (Segovia).

La digitalización y el análisis avanzado de datos están transformando progresivamente los sistemas de control en la industria alimentaria. Tecnologías como la visión artificial o la inteligencia artificial permiten analizar los productos con mayor precisión y rapidez, aportando nuevas herramientas para garantizar la calidad y la seguridad alimentaria.

En este contexto se sitúa el proyecto PRISMA, una iniciativa de investigación liderada por Vitartis —Asociación de la Industria Alimentaria de Castilla y León— y el Instituto Tecnológico de Castilla y León (ITCL), que explora el potencial de la imagen hiperespectral para optimizar los procesos de inspección y control en productos cárnicos.

El proyecto cuenta participación de Canard S.A. (Malvasía), Guijuelo Gourmet y Monte Nevado. En Malvasía, PRISMA se centra en la caracterización de hígados de pato en fresco, destinados a la elaboración de foie gras. Se trata de evaluar parámetros como el contenido graso y el color, lo que permitirá clasificaciones más precisas. En Guijuelo Gourmet, el objetivo es la detección precoz de cuerpos extraños en la matriz de las lágrimas ibéricas. Y en Monte Nevado, el trabajo se basa en la detección de posibles defectos de calidad y análisis de la distribución del veteado de grasa en su jamón curado loncheado.

La investigación se ha centrado en el uso de la imagen hiperespectral, una tecnología que combina fotografía y espectroscopía para captar información detallada sobre la composición de los alimentos mediante el análisis de múltiples longitudes de onda.

A diferencia de los sistemas de inspección convencionales, esta técnica permite obtener información que no es visible a simple vista. Entre otras aplicaciones, puede identificar la proporción de grasa, detectar posibles contaminantes o localizar pequeñas imperfecciones en el tejido del producto, todo ello sin necesidad de destruir la muestra.

Durante la investigación, la tecnología se aplicó directamente a los productos de Monte Nevado con resultados muy prometedores. En jamón curado loncheado, la imagen hiperespectral permitió diferenciar con precisión entre tejido magro y grasa, detectar posibles defectos y estimar el nivel de infiltración, lo que ayuda a garantizar un aspecto final uniforme y una calidad óptima en cada loncha.

Además, el sistema permite identificar con gran fiabilidad pequeñas irregularidades que podrían afectar a la seguridad alimentaria, reforzando los controles de forma más eficaz que los métodos tradicionales y asegurando que cada pieza cumpla con los estándares más exigentes.

Estos parámetros son especialmente relevantes en presentaciones como el jamón loncheado, donde la homogeneidad visual y la calidad del producto resultan determinantes para la percepción del consumidor.

El desarrollo del proyecto no se ha limitado a la captación de imágenes hiperespectrales. Uno de los elementos clave ha sido el procesamiento de la gran cantidad de información generada mediante algoritmos de inteligencia artificial.

Todos los datos obtenidos durante la investigación se procesaron mediante redes neuronales y algoritmos de inteligencia artificial, lo que permitió realizar clasificaciones automáticas rápidas y precisas. Este enfoque acerca la tecnología a una posible implementación industrial escalable en el sector cárnico.

Gracias a estos sistemas, fue posible identificar características del producto y detectar irregularidades con gran precisión, lo que abre la puerta a la implantación de sistemas de inspección automatizada en las líneas de producción.

En el futuro, estas soluciones podrían analizar cada pieza en tiempo real, reforzando los sistemas de control de calidad, la trazabilidad y la seguridad alimentaria.

La participación de Monte Nevado en el proyecto PRISMA se enmarca en su estrategia de innovación y transferencia de conocimiento dentro de la industria cárnica.

Esta apuesta se materializa especialmente en el Campus del Jamón, considerado el primer centro de formación e investigación dedicado exclusivamente al jamón curado. Desde este espacio, la compañía promueve iniciativas que buscan integrar la tradición centenaria del sector con herramientas tecnológicas avanzadas.

Proyectos como PRISMA muestran cómo tecnologías emergentes, como la imagen hiperespectral o la inteligencia artificial, pueden convertirse en aliadas de los sistemas tradicionales de control de calidad, contribuyendo a reforzar la seguridad alimentaria y a mejorar la eficiencia de los procesos productivos.