La nota de prensa asevera que, durante el último año, Vitartis (Asociación de la Industria Alimentaria de Castilla y León) ha desarrollado este proyecto junto al Instituto Tecnológico de Castilla y León (ITCL) y con la participación de tres empresas del sector: Canard S.A. (Malvasía), Guijuelo Gourmet y Jamones Segovia (Monte Nevado).
El objetivo ha sido claro: validar científicamente la aplicación de la imagen hiperespectral en diferentes matrices cárnicas para mejorar los procesos de inspección y clasificación automática en la industria regional.
Imagen hiperespectral: control en tiempo real y sin destruir la muestra
La imagen hiperespectral (IHE) permite analizar un producto combinando información espacial y espectral. A diferencia de los métodos tradicionales, esta tecnología:
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No requiere destruir la muestra.
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Permite análisis en línea de producción.
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Detecta diferencias invisibles al ojo humano.
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Facilita clasificaciones automáticas mediante redes neuronales.
Según el comunicado de prensa, con la experiencia tecnológica aportada por ITCL se busca implementar soluciones de control de calidad en tiempo real, directamente en la línea de producción, garantizando una calidad y seguridad alimentaria eficaz e inmediata.
El proyecto se ha desarrollado inicialmente a nivel de laboratorio en las instalaciones del ITCL, pero con una clara vocación de escalado industrial.
Tres casos de uso que demuestran el potencial de la tecnología
Uno de los puntos más relevantes del proyecto PRISMA es que no se ha quedado en el plano teórico. Se han planteado tres aplicaciones concretas sobre distintas matrices cárnicas.
1. Determinación cuantitativa de grasa en hígado de pato fresco
En el caso del hígado de pato en fresco, el estudio ha permitido analizar la posibilidad de determinar de forma cuantitativa el porcentaje de grasa.
Esto abre la puerta a:
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Estimaciones en tiempo real.
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Clasificación automatizada por calidad.
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Mejora en la homogeneidad del producto final.
La viabilidad demostrada en laboratorio permite anticipar que, con mayor volumen de muestras, el modelo podría ganar robustez y capacidad predictiva.
2. Detección de cuerpos extraños en lágrimas ibéricas
En productos como las lágrimas ibéricas, el sistema ha mostrado una elevada capacidad de discriminación espectral frente a contaminantes.
Especialmente eficaz ha sido la detección de:
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Plásticos.
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Astillas.
Este punto es especialmente estratégico, ya que la tecnología podría complementar los sistemas tradicionales como los detectores metálicos industriales, reforzando la inspección sin alterar la operativa de las líneas de producción.
3. Evaluación del jamón curado loncheado
En el análisis de jamón curado loncheado, la imagen hiperespectral ha permitido:
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Evaluar la presencia de defectos.
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Diferenciar con precisión entre tejido magro y grasa.
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Estimar el nivel de infiltración.
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Optimizar la evaluación visual del aspecto final del producto.
La posibilidad de cuantificar automáticamente el grado de infiltración supone una mejora sustancial en la estandarización de la calidad del producto.
Redes neuronales y clasificación automática: el salto tecnológico
Uno de los aspectos más relevantes del proyecto es la combinación del análisis hiperespectral con el uso de redes neuronales.
Los resultados obtenidos en laboratorio demuestran:
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Mayor precisión en clasificaciones automáticas.
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Mejora de los sistemas de control de calidad.
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Potencial incremento de la capacidad predictiva del modelo.
La nota de prensa asegura que una mayor representatividad del conjunto de muestras permitiría consolidar y ampliar el alcance de los resultados, incrementando la robustez del sistema ante la variabilidad propia de la carne y productos cárnicos.
En otras palabras, el proyecto ya ha demostrado viabilidad técnica; el siguiente paso es ampliar la base de datos para acercar los resultados a escala industrial.
Integración con sistemas existentes y escalado industrial
Un elemento clave es que la tecnología desarrollada en PRISMA podría integrarse como sistema complementario a los detectores metálicos industriales ya existentes.
Esto implica:
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No sustituir sistemas actuales.
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Reforzar la inspección.
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Mantener la velocidad de línea.
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Incrementar el nivel de seguridad alimentaria.
La implementación progresiva permitiría a las empresas del sector adoptar sistemas de control más avanzados sin comprometer su operativa.
Presentación oficial en el Campus de Jamón de Monte Nevado
Los resultados fueron presentados en una jornada celebrada en las instalaciones del Campus de Jamón de Monte Nevado, en Segovia, de la mano del ITCL.
Durante el encuentro:
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Se expusieron los avances técnicos.
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Las tres empresas participantes compartieron experiencia y aprendizajes.
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Se debatió el potencial real de la tecnología hiperespectral en la industria cárnica.
Este tipo de foros facilita la transferencia tecnológica y acelera la adopción industrial.
Financiación pública y apoyo institucional
El proyecto PRISMA está financiado por la Consejería de Economía y Hacienda, a través de la convocatoria de subvenciones 2025 a las AAEEII, cofinanciada con fondos FEDER.
Este respaldo institucional refuerza el papel estratégico de la innovación tecnológica en el sector agroalimentario de Castilla y León.
Un modelo exportable al conjunto del sector
Aunque el proyecto se ha desarrollado en Castilla y León, sus conclusiones podrían ser extrapolables al conjunto del sector cárnico nacional e incluso europeo.
Las claves del impacto potencial son claras:
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Automatización avanzada.
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Seguridad alimentaria reforzada.
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Clasificación objetiva.
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Optimización del producto final.
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Escalabilidad industrial.
Si el modelo se consolida con un mayor número de muestras y validaciones a escala productiva, la imagen hiperespectral podría convertirse en una de las tecnologías más relevantes en el control de calidad cárnico en los próximos años.
Conclusión: precisión, eficiencia y seguridad como ejes de futuro
El proyecto PRISMA demuestra que la imagen hiperespectral combinada con inteligencia artificial ya no es una tecnología experimental lejana, sino una herramienta con aplicación real en la industria cárnica.
Los resultados obtenidos en laboratorio avalan:
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Su capacidad de clasificación automática.
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Su potencial para detectar contaminantes.
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Su utilidad en la evaluación de infiltración grasa.
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Su integración con sistemas industriales existentes.
Castilla y León se posiciona así como un referente en innovación aplicada al sector cárnico, sentando las bases de una nueva generación de sistemas de control de calidad más precisos, automatizados y robustos.
