Investigadores del centro Ifapa Venta del Llano, de Mengíbar, han creado nuevos métodos de control de humedad e impurezas del aceite de oliva y del contenido graso de la aceituna. A través de dos investigaciones paralelas se ha hallado un sistema de visión artificial y otro basado en el análisis fotográfico que contribuirán en la mejora de la calidad del aceite de oliva y de la aceituna de mesa.

Por lo que respecta, primero, al aceite de oliva, la nueva metodología permite, en pocos minutos, y con solo una balanza, una centrífuga de laboratorio y una cámara de vídeo, conocer el contenido conjunto de humedad e impurezas gracias al uso de Roborealm, una aplicación de visión artificial que, tras pesar y centrifugar la muestra de aceite a analizar y a través de una imagen, consigue captar el área en píxeles correspondiente al depósito de humedad e impurezas en el fondo del tubo de centrífuga. Aprovechando ésta tecnología, se han analizado imágenes de muestras de aceites de oliva vírgenes en un amplio rango de valores de contenido en humedad e impurezas. Se trata de una metodología de bajo coste, rápida y sin perjuició para el medio ambiente.

Por lo que respecta a la aceituna de mesa, la segunda metodología se ha desarrollado a partir de unos modelos basados en el análisis GLCM (Matriz de co-ocurrencia de niveles de gris) de la textura de una imagen digital de aceituna molida, tomada mediante smartphone, y que permite predecir el contenido graso y la humedad de la misma. Cuando la aceituna se tritura para extraer el aceite, la masa que origina presenta una textura mecánica característica y diferenciable visualmente, estando muy influenciada por los contenidos en agua y aceite. El análisis GLCM de las imágenes digitales de dicha masa molida puede dar información sobre las características de ésta. Con solo un teléfono móvil y una app que aplique dicho método de forma eficaz, podría extraerse, así, la información necesaria.