Nota técnica
La evaluación sensorial de bebidas a base de fruta: Una aproximación difusa.
Ávila-de Hernández Rita M.
(1) González-Torrivilla César C.(2)(1) Docente Departamento de Procesos Agroindustriales, Programa Ingeniería Agroindustrial, Decanato de Agronomía, Núcleo Obelisco, Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado. Barquisimeto Venezuela. ritaavila@ucla.edu.ve.
(2) Docente Departamento de Procesos Agroindustriales, Ingeniería Agroindustrial, Decanato de Agronomía, Núcleo Obelisco, Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado. Barquisimeto Venezuela. cesargonzalez@ucla.edu.ve
Resumen: La calidad de los alimentos está asociada a un conjunto de propiedades y características que les confieren la capacidad de satisfacer las necesidades del consumidor. La industria de los alimentos tiene en la evaluación sensorial una herramienta que permite valorar la percepción del consumidor de un producto como un todo, o de un aspecto específico del mismo. Dicha herramienta, sin embargo, es intrínsecamente subjetiva debido a su dependencia de los sentidos humanos; en consecuencia, diversos evaluadores podrán diferir en cuanto a su apreciación de un producto determinado. La incertidumbre asociada a la percepción sensorial no tiene por qué ser un problema; ésta puede aprovecharse como parte del proceso de evaluación si se trata mediante lógica difusa.
El siguiente trabajo tiene como objetivos valorar la aplicación de la lógica difusa en la evaluación sensorial, y determinar la aceptabilidad de una bebida, empleando una serie de pruebas afectivas y datos instrumentales. Para ello se empleará como ejemplo la evaluación de una muestra de una bebida a base de piña. Los resultados muestran que es posible predecir la aceptación de la bebida mediante el sistema de lógica difusa con una exactitud comparable a la exhibida por los evaluadores humanos.
Palabras claves: Evaluación Sensorial/ Lógica Difusa/ Calidad de los Alimentos/ Bebida a Base de Piña.
Sensory evaluation of fruits soft drinks: A fuzzy logic approximation.
]]> Abstract: Food quality is associated with a set of properties and characteristics that give them the ability to satisfy the consumer’s needs. The food industry has in the sensory evaluation a tool to evaluate the consumer’s perception of a product, either as a whole or of a specific aspect of it. This tool, however, is inherently subjective - although it can be improved with training - due to its dependence on the human senses; consequently, different evaluators may differ in their assessment of a given product. The uncertainty associated with sensory perception need not be a problem, because it can be exploited as part of the evaluation process if it is expressed using fuzzy logic.The following paper aims to assess the implementation of fuzzy logic in the sensory evaluation, and determine the acceptability of a drink, based on a series of tests that include affective responses and instrumental data. On this regards, the evaluation of a sample of a pineapple soft-drink will be used as a practical example. The results showed that it is possible to predict the acceptability of the beverage with the fuzzy logic system with an accuracy comparable to that exhibited by the evaluators.
Keywords: Sensory Analysis/ Fuzzy Logic/ Food Quality/ Pineapple Soft-Drink.
I. INTRODUCCIÓN.
Los productos que se destinan a la alimentación deben cumplir con una serie de parámetros de calidad -microbiológicos, físicos y nutricionales- que están estipulados en las normativas que rigen esta materia. Sin embargo, en los alimentos el solo cumplimiento de estos aspectos no es suficiente. Su calidad no estará plenamente definida si a esas características no se le suman las organolépticas, y es allí donde la aceptación de un producto -por parte de sus potenciales consumidores- es un factor de decisión muy importante cuando se desea la introducción de un nuevo producto, o mejorar uno existente. Entonces, la calidad de los alimentos es un conjunto de propiedades y características que le confieren aptitud para satisfacer unas necesidades, implícitas o expresadas por el consumidor. Este concepto que presenta Vásquez [1], le da preponderancia a los deseos del consumidor, quien es al final quien toma la decisión.
La industria de los alimentos tiene en la evaluación sensorial una herramienta que le permite valorar la percepción -por parte del consumidor- de un producto como un todo, o de un aspecto específico del mismo. En este tipo de pruebas, la información proporcionada por un panel se percibe por los órganos sensoriales -de la vista, el olfato, el oido, el gusto y el tacto- [2] y los resultados permiten determinar cómo el procesamiento y la formulación de un producto afecta la aceptabilidad de un alimento. Las evaluaciones sensoriales requieren una organización minuciosa. Se inicia con la selección de los atributos a categorizar en la muestra, el diseño de los instrumentos para la recolección de la información, el tipo de prueba a realizar y la determinación del tipo y número de panelistas que participarán en la evaluación [3]. La selección de los atributos obedece a la naturaleza del alimento y al destinatario del producto. Por otra parte, el diseño del instrumento estará en correspondencia con el tipo de prueba a realizar, y por último, el número de panelistas necesarios para que una prueba sensorial sea válida dependerá del tipo juez que vaya a ser empleado [4].
Cuando se analizan los alimentos, además de saber qué características buscar, es importante tener el vocabulario adecuado para describir la diferencia de calidad de un producto [3]. Al ingerir un alimento, se emite un juicio bueno
o malo. Conscientemente o no, quien lo ha probado decide si éste tiene una calidad aceptable y esto gracias a lo que se percibe con los sentidos [5]. Sin embargo, la descripción de la sensación provocada por un alimento obedece a un lenguaje subjetivo -y en ocasiones incierto- el que es muy complejo para pretender cuantificarlo mediante escalas de valores exactos, las cuales le pueden restar riqueza a la apreciación realizada [6]. Otras consideraciones importantes están asociadas a que durante las pruebas sensoriales, en las respuestas de los evaluadores pueden influir factores
sicológicos que se traducen en resultados falsos. Éstos son los responsables de los errores sensoriales, que son: de expectativa, de estímulo y por constraste. Los errores de expectativa, pueden ocurrir cuando los evaluadores reciben demasiada información sobre la naturaleza del experimento o de los tipos de muestra antes de iniciar la prueba; los de estímulo, cuando los evaluadores son influenciados por las diferencias observables de las muestras a probar, e.g. tamaño, color, forma y cantidad; y los errores por contraste, que se presentan cuando muestras agradables son seguidas de muestras desagradables, lo que les conlleva a asignar puntuaciones más elevadas a las primeras. Adicionalmente, los errores no están relacionados solo con aspectos visuales; además se deben considerar los gustativos y olfativos, y todos ellos pueden afectar la evaluación sensorial final de cualquier producto [7].La
lógica difusa permite considerar matemáticamente el fenómeno de la incertidumbre asociado a la ambiguedad del pensamiento humano. La evaluación sensorial de los alimentos es claramente un ejemplo de ello, debido a las diferencias que hay entre la percepción individual de un producto en un grupo de panelistas y además en cómo pueden éstos hacer distinciones entre los atributos del mismo [8]. Existen cuatro ventajas que hacen de la lógica difusa una alternativa a escoger en estos casos: (i) permite expresar observaciones irreductibles y su incertidumbre en las medidas y hace a ésta, datos empíricos. Estos datos -los que se basan en estados de distinciones graduadas de variables relevantesse denominan datos difusos. Cuando éstos se procesan, su incertidumbre intrínseca también, y los resultados son mas significativos, tanto epistemológica como pragmáticamente, que los obtenidos empleando datos nítidos; (ii) ofrece más recursos para manejar la complejidad y controlar los costos computacionales. La experiencia general es, que mientras mas complejo es el problema, mayor es la superioridad de los métodos difusos; (iii) tiene considerablemente, mucho mayor poder expresivo, y en consecuencia puede lidiar de una manera efectiva con una mayor variedad de problemas, en contraste con los métodos tradicionales nítidos porque tiene la capacidad de captar y tratar con significados de predicados expresados en un lenguaje natural; y (iv) capta el sentido común humano, la toma de decisiones y otros aspectos relacionados con el conocimiento humano y cuando esto es empleado en el diseño de máquinas, los resultados son más "amigables" [9].El objetivo de esta investigación es mostrar la aplicación de la lógica difusa en la evaluación sensorial y determinar -con la ayuda de pruebas afectivas y datos instrumentales- si una bebida será potencialmente aceptada -o rechazada- por el consumidor, tomando como un ejemplo práctico la evaluación de una muestra de una bebida a base de piña.
]]> II. DESARROLLO.1. La Lógica Difusa y la Evaluación Sensorial.
La aplicación de los conceptos difusos en el área de la evaluación sensorial es reciente. Perrot et al. [10] en una revisión de los usos de la lógica difusa en el control de la calidad en los alimentos, destacan tres áreas: (i) la representación de la evaluación sensorial realizada por un equipo, operador o consumidor; (ii) la medida indirecta de las propiedades en los alimentos y (iii) el diagnóstico, la supervisión y el control de la calidad de los alimentos. Para efectos del presente trabajo sólo se considerarán las aplicaciones de la lógica difusa a la evaluación sensorial. Los autores [10] expresan que las investigaciones en esa área se focalizan en resaltar el poder de la lógica difusa para representar la semántica del lenguaje humano en la evaluación sensorial. Por ejemplo, Forodunso et al. [8] simularon un sistema basado en reglas difusas para la evaluación sensorial de un tipo de casabe preparado a dos condiciones. Ellos formularon su modelo empleando el de Takagi-Sugeno y Kang (TSK) y mediante una base de datos creada con los resultados de una evaluación sensorial previa, realizaron la comparación entre las preferencias de las personas y lo que predecía el modelo en igualdad de condiciones. Los resultados indican que el modelo predice la misma preferencia que los evaluadores y lo presentan como una alternativa de menor costo frente a los que requiere la planeación, preparación y aplicación de una evaluación sensorial. Espinilla et al. [2] simularon la percepción de expertos que evaluaron muestras de aceite de oliva. Con este modelo, el que incluyó información linguistica multigranular, los autores facilitaron la tarea de los evaluadores quienes pudieron, dentro de un mismo atributo crear distintas categorías las que realmente representaban su grado de aceptabilidad. Los resultados muestran que el modelo es lo suficientemente flexible y permite el uso de etiquetas de valoración cualitativa para la interpretación de la preferencia de los evaluadores. Lanzillotti et al. [7] aplicaron los conceptos de la lógica difusa en el análisis sensorial como una herramienta rápida para validar la evaluación de alimentos y sus métodos de preparación, especialmente en el caso de la alimentación masiva. Estos autores plantearon cuatro hipótesis a verificar, con las que concluyeron que en efecto, el uso de la lógica difusa en pruebas de aceptabilidad, flexibiliza los procesos de toma de decisión en el análisis sensorial. Lazim et al. [11] realizaron una evaluación sensorial, bajo lógica difusa, de muestras de productos de café. Estos autores escogieron a 30 evaluadores para analizar tres marcas comerciales de bebidas a base de café con la finalidad de establecer los criterios linguisticos difusos que se emplearían en la evaluación. Luego empleando esos criterios, realizaron la evaluación sensorial, para finalmente procesar los datos obtenidos y determinar la preferencia de las bebidas. Los resultados indican que los grados de preferencia hacia los atributos sensoriales representados mediante términos linguisticos difusos permitieron una mejor interpretación de las percepciones de los evaluadores y además se aproximaron mejor a la preferencia de los consumidores. Jaya
et al. [12] emplearon la lógica difusa para la evaluación sensorial de tres marcas comerciales de bebidas de mango (listas para tomar) versus una bebida preparada con un granulado de mango obtenido en su laboratorio. La lógica difusa permitió identificar cual era la mejor de las marcas y en base a los índices obtenidos realizaron la formulación del preparado. La bebida reconstituída solo satisfizo el criterio de calidad asociado a la consistencia.2. Materiales y Métodos.
La calidad sensorial de un alimento puede evaluarse estimando la impresión total que éste causa en la mente una vez que se prueba. Los atributos que se analizan en un alimento -mediante los sentidos- son su color y apariencia, su sabor, aroma y
"sensación en la boca". Otros aspectos que son considerados y forman parte de la evaluación están relacionados con el costo, empaque, valor nutritivo, higiene, vida útil, etc., los que además producen en las personas ciertos tipos de sensaciones que en total, influyen en la evaluación sensorial. Estas pruebas se caracterizan por ser imprecisas, inexactas e inciertas, lo cual las hace una "evaluación subjetiva" [13].2.1 Obtención de los datos:
Cuando se evaluan los alimentos, las empresas obtienen sus datos de tres fuentes: (i) los paneles sensoriales; (ii) los de preferencia, y (iii) los datos instrumentales. En el presente trabajo, los datos serán adquiridos a través de paneles sensoriales e instrumentales. Los paneles son grupos -de 10 a 20 personas- previamente seleccionados y entrenados por varios meses. Durante su entrenamiento, a los panelistas se les presenta una gama de productos seleccionados los que representan un amplio intervalo de sabores, colores, etc. Ellos producen sus propios descriptores de los atributos del alimento, los que pueden usarse sistemáticamente para describir distintas variedades de productos y son ellos los responsables de emitir un juicio que clasifica cada muestra estableciendo un
"ranking" para cada descriptor. Un panel genera de entre 8 y 20 descriptores [14] luego de su discusión y análisis. Un panel sensorial ideal debería producir resultados absolutamente uniformes y consistentes, lo que le otorgaría un tratamiento instrumental. Sin embargo, en la práctica la percepción humana no es ni absoluta ni constante. Los datos instrumentales proceden de determinaciones físicoquímicas realizadas a los alimentos y estas propiedades estan asociadas con una característica organoléptica en particular. Ejemplo de datos los instrumentales pueden ser el pH, los °Brix, la viscosidad, el color (L, a, b), entre otros.2.2 Pasos para la obtención de los datos y evaluación de la calidad sensorial de una bebida a base de frutas:
La secuencia para la obtención de los datos provenientes de un panel sensorial y posterior evaluación de la calidad de una bebida a base de frutas, basado en un tratamiento difuso, se realizará en tres etapas. Estas se muestran en la tabla a continuación:
3.1 Definición del perfil de la muestra.
Durante la evaluación sensorial existe difusividad; ésta se evidencia en las frases o palabras que se utilizan para describir una sensación particular [15]. Las escalas hedónicas -aquellas que establecen un paralelismo entre una escala numérica y la preferencia del evaluador- contemplan en su estructura parámetros de difusividad. No solo se trata de
"si me gusta el jugo" o "no me gusta el jugo", existe una serie de posibilidades entre las que se pueden citar "me gusta poco", "me gusta mucho", "me disgusta poco", "ni me gusta, ni me disgusta" las que reflejan la complejidad de la percepción del mismo producto por cada panelista sensorial.En la Figura 1, se observa un ejemplo de la estructura de la variable definida como "calidad sensorial de una bebida a base de frutas", conformada por los atributos que serán evaluados -gusto y consistencia-, los criterios que los definen y los valores linguísticos que permiten hacer la descripción y categorización de cada muestra.
Cuando se realizan reuniones con los panelistas para definir el perfil sensorial de una muestra, además de unificar los parámetros que describen una sensación en particular, es propicia también la ocasión para establecer la importancia que tendrá una dimensión en la categorización final de la muestra. Por ejemplo, pudiera ser que una muestra no sea atractiva desde el punto de vista de su color, pero su gusto es agradable; o que una muestra no tenga la consistencia adecuada pero que siga siendo gustosa. En esos casos se establece un compromiso entre la apariencia y la aceptabilidad del producto y se define la ponderación en la cual la dimensión evaluada
impacta al perfil de la muestra.3.2 Definición de las dimensiones gusto y consistencia.
La variable calidad sensorial será evaluada en función de los atributos -o dimensiones- gusto y consistencia. Es necesario que se definan para cada atributo los descriptores que se emplearán para la formulación y caracterización de cada muestra. En la Figura 2, se observa un ejemplo de estos criterios o indicadores de los atributos.
3.3 Definición de las reglas para la discriminación entre las muestras de la bebida a base de frutas.
]]> La selección de la muestra se realizará obedeciendo a un procedimiento básico de la lógica de proposiciones bivalentes [16]. Si se definen,p : "jugo de gusto agradabe"
q: "jugo de consistencia agradable"
Sólo será válida la opción (p ^ q) -también su conmutativa-. En otros términos:
"Jugo de gusto agradable y de consistencia agradable" (y su conmutativa).
En ambos atributos (gusto y consistencia) la condición
"agradable" producto de la evaluación sensorial, se traducirá en datos instrumentales para efectos del diseño del sistema difuso.3.4 Conjuntos difusos.
Sea C un conjunto finito nítido definido como los atributos que conforman la calidad de la bebida a base de fruta. Entonces,
= { gusto, y consistencia}, cuyo cardinal es |C | = 2 ]]> Se definen los subconjuntos de los atributos gusto y consistencia, de la siguiente manera:C
Sea
C1 un conjunto de parámetros de gusto que determinan el grado de aceptación de una muestra de jugo de fruta.Entonces,
C1
= {valores de °Brix, pH}Sea
C2 un conjunto de parámetros de consistencia que determinan el grado de aceptación de una muestra de jugo de fruta.Entonces,
C2
= { viscosidad }C1
y C2, conforman el conjunto nítido C, y cumplen con las siguientes propiedades [9]:1. No son vacíos.
2. Son disjuntos dos a dos.
]]> 3. La unión de los tres, resulta el conjunto C.Los subconjuntos
C1 y C2, son los atributos de la Figura 1 y además son las variables linguisticas a emplear. Se les da este tratamiento porque las fronteras de los valores linguisticos son difusas. Los valores linguisticos a emplear serán los generados en la evaluación sensorial de las muestras de la bebida. Para la que se emplea una escala hedónica. En la Figura 2, se ilustra el atributo gusto con los valores linguisticos y la función de pertenencia. El atributo consistencia tendrá un comportamiento similar. Adicionalmente, y como referencia para la evaluación, es necesario definir otro conjunto difuso P el que reune las características deseables de la bebida ideal concebido en la sección 3.3. y está relacionado con la selección del panel.P= {°Brix, pH, viscosidad}
4. Un ejemplo de aplicación: la evaluación sensorial de una bebida a base de piña.
Se empleará una base de datos compilada de la evaluación sensorial de una muestra de una bebida preparada en base a pulpa refinada de piña [17] realizada en el Laboratorio de Evaluación Sensorial, Programa Ingeniería Agroindustrial del Decanato de Agronomía - UCLA. La finalidad de esta sección es comparar entre las preferencias de un panel entrenado y lo que selecciona el diseño difuso, en igualdad de condiciones. A continuación, se describe cada etapa.
• Etapa 1. Elaboración de la pulpa refinada de piña.
Las muestras empleadas para la evaluación sensorial, se obtuvo del procesamiento de 60 piñas de la variedad "Española Roja", cosechadas por un productor local. Para la preparación de la pulpa refinada se empleó una despulpadora marca SPRINMATIC® (de 10 Kg de capacidad), con un tamiz de cero inoxidable malla 65. El tiempo de despulpado fue estandarizado con anterioridad y ajustado a 5 minutos, tiempo en el que se desprende totalmente la pulpa. Obtenida la pulpa, esta fue empacada al vacío en bolsas de polietileno, y almacenadas a -15ºC hasta su utilización.
• Etapa 2. Selección del panel de catación.
Para la selección y el entrenamiento del panel se siguieron los lineamientos establecidos en las normas ISO 8586-1 [18] e ISO 8586-2 [19]. Se reunió a un grupo de 47 personas -de la Comunidad Académica-quienes habían participado anteriormente en pruebas de evaluación sensorial. Mediante entrevistas individuales, se evaluó en cada participante aspectos como: hábitos alimenticios, consumo frecuente de jugos de fruta, conocimientos técnicos, aptitud, salud, carencia de algún impedimento físico para hacer la cata (como reacción a la bromelina), habilidad de comunicación, experiencia en evaluación sensorial, disponibilidad de tiempo, y motivación, entre otros. Del grupo se escogieron un total de 32 personas, a las que se le aplicaron las pruebas señaladas en la Norma ISO 8586-1 [18], Posteriormente, se efectuaron pruebas de umbral de detección de sabor (dulce y ácido) y consistencia, a fin de identificar a aquellos participantes que detectaran variaciones leves en dichos atributos. Cada una de las pruebas de evaluación sensorial se realizaron en las instalaciones del Laboratorio de Evaluación Sensorial del citado Programa.
Para la integración del panel definitivo se tomó como criterio de selección el 70% de acierto en las pruebas. Constituido el panel, se procedió a su entrenamiento, siguiendo la metodología descrita en las normas ISO 8586-1 [18] e ISO 8586-2 [19]. Durante el entrenamiento, se hizo énfasis en la aplicación de pruebas descriptivas para la evaluación de los atributos a estudiar, así como pruebas de "ranking" para el ordenamiento de muestras según su gusto (ácido y dulce) y su consistencia. Simultáneamente, en sesiones grupales, al panel se le dio a conocer el producto en estudio y se le solicitó, enlistar las palabras que ellos asociaban con cada uno de los atributos, caracterizando de esta manera su gusto y consistencia. Una vez identificadas las palabras de mayor coincidencia para cada uno de los atributos, se definió el perfil descriptivo del producto, logrando establecer una sola terminología lingüística para calificarlo. De igual manera, estas sesiones permitieron consultarles a los integrantes del panel, el intervalo de valores o límites de gusto y consistencia en el que la pulpa deja de ser considerada de "buena calidad".
]]> • Etapa 3. Formulación de las muestras.Se aplicó un diseño factorial 32 aleatorizado y repetido, para un total de 9 formulaciones, partiendo de los límites mínimos y máximos tanto de pH como de sólidos solubles indicados por el panel en las sesiones grupales. Para la determinación del pH y los sólidos solubles se siguió el procedimiento descrito en las normas COVENIN Nº 1315 [20] y Nº 924 [21], respectivamente. Los valores mínimos y máximos de pH fueron: 3,2 y 3,4, y los de sacarosa fueron: 12 y 16 °Brix. El diseño fue elaborado mediante el programa estadístico Statgrafhics Centurion v. XV. La aleatorización de las muestras se presenta en la Tabla II.
Para la evaluación del atributo consistencia se formularon 6 muestras -a partir de las concentraciones mínima y máxima señaladas por el panel en las sesiones grupales-. En la Tabla III se describen las proporciones de agua y pulpa empleadas en la preparación de las mismas.
• Etapa 4. Evaluación sensorial de las muestras.
La prueba de evaluación sensorial realizadas se describen en la Tabla IV. Así mismo en la Tabla V, se muestran algunos parámetros establecidos en el diseño de las pruebas.
• Etapa 5. Definición de los intervalos de gusto y consistencia ideales de la bebida a base de piña.
]]> Identificada la muestra de mayor agrado por los panelistas -en cuanto a su consistencia- se le determinó instrumentalmente su viscosidad [22]. Se utilizó un viscosímetro Brookfield LVD, a una velocidad de rotación de 30 rpm, estableciéndose como la consistencia ideal el promedio de las 9 lecturas realizadas (3 replicas de tres muestras analizadas) con un intervalo de variación de aproximadamente 200 cp. El intervalo del atributo gusto, el que se define con el pH y los grados Brix de la bebida, fue establecido directamente por los panelistas al identificar la muestra de mayor agrado durante la primera prueba sensorial realizada. El ideal para este atributo fue de ± 0,2 el pH de la muestra seleccionada, y ± 1º Brix de los sólidos solubles de la misma.• Etapa 6. Elaboración del programa.
Con los intervalos de gusto y consistencia se elaboró un programa, el cual fue realizado en la aplicación Fuzzy Logic del MatLab v. 7.9. Los pasos fueron los siguientes:
1. Describir el sistema de inferencia difusa a desarrollar.
2. Establecer la escala de medición de las variables de entrada (gusto y consistencia).
3. Asignar el intervalo de ponderación de la escala.
4. Introducir las variables de salida (ideal, rechazada)
5.- Graficar las funciones de pertenencia.
6.- Establecer las reglas, para resolver el sistema de inferencia planteado.
7.- Validar el programa introduciendo valores hipotéticos de gusto y consistencia, para comprobar la exactitud del mismo versus la selección del panel.
]]> 5. Resultados.5.1 Evaluación sensorial de la bebida a base de piña.
Los resultados de la aplicación de la pruebas de aceptabilidad se muestran en las tablas VI y VII.
5.2 Elaboración del programa.
La descripción del programa elaborado, y cada una de las actividades requeridas para su realización, se presentan a continuación:
a) Declaración de las variables de entrada: pH, sólidos solubles (°Brix) y viscosidad. Las dos primeras caracterizan el gusto y la última, la consistencia.
b) Escala de medición de las variables de entrada:
● pH: valor cuantitativo comprendido en el intervalo 0 – 14.
]]> ● Grados Brix: valor cuantitativo comprendido en el intervalo de 0 a 30º.● Viscosidad: valor cuantitativo comprendido en el intervalo de 0 a 2000 cp.
c) Intervalo de ponderación de la escala: Los intervalos se tomaron en cuenta dependiendo de la calificación de las muestras por el panel de catación, y establecidos con el valor instrumental de las variables pH, ºBrix y viscosidad.
d) Declaración de las variables de salida: Cuando los valores de entrada de cada una de las variables se encuentre dentro del intervalo óptimo, la salida será "Bebida ideal"; y en los casos en los cuales al menos una variable de entrada esté fuera del intervalo óptimo, será "Bebida no aceptada".
e) Gráficas de las funciones de pertenencia: En la Figura 3, se aprecian las 3 variables de entrada del software. Las funciones de pertenencia para los valores de cada una de ellas, fueron de dos tipos: triangular y gaussiana, las que se ajustaban mejor al grado de pertenencia de cada variable. La función triangular fue considerada para representar los valores óptimos (bebida ideal) y de tipo gaussiana para los valores de rechazo, los que se denominaron descarte (para los valores por debajo de los óptimos) y descarte-1 (para los valores superiores a los valores óptimos).
f) Reglas establecidas: La conformación de las reglas heurísticas para la discriminación entre las muestras, se fundamentó en las siguientes premisas:
● Para obtener el veredicto "bebida ideal" es necesario obtener aceptabilidad en todas las variables de entrada (pH, sólidos solubles y viscosidad); éstas deben estar dentro de los intervalos óptimos declarados para esas variables, de acuerdo al resultado de la evaluación sensorial realizada por los catadores.
● Caso contrario, i. e., para obtener el veredicto "bebida no aceptada", al menos una de las variables de entrada se encuentra fuera de los intervalos óptimos.
g) Validación: Durante esta fase, se introdujeron al programa valores de entrada conocidos de muestras diferentes, y se espera comprobar la exactitud del mismo verificando cómo éste califica a las bebidas y si su respuesta coincide con los valores esperados de acuerdo a la evaluación sensorial.
6. Discusión de Resultados.
]]> ● La puntuación más alta de las dos pruebas realizadas correspondientes a las muestras A (Tabla VI) y L (Tabla VII), ambas destacadas en negrita-permitieron establecer los valores de grados Brix, pH y viscosidad de la muestra ideal, siendo éstos: 14 ºBrix, 3,4 y 480 cp respectivamente.● Al validar el programa, introduciendo como datos de entradas valores conocidos de muestras diferentes, se comprueba la exactitud del mismo al calificar la muestra como "bebida ideal" o "no aceptada" coincidiendo la respuesta del programa, con la esperada según los datos de la evaluación sensorial.
III CONCLUSIONES.
1. La propuesta permitió la evaluación de muestras de bebidas a base de piña con datos instrumentales y los provenientes de un panel sensorial.
2. Cuando los problemas son planteados en un lenguaje natural, si bien pudiera considerarse que no son expresados de manera técnica, éstos encierran una información que es muy rica y que es reflejo de la experiencia de quien toma los datos. Al tomarse en cuenta este empirismo, los resultados que se obtienen se acercan mucho más a lo que ocurre en la realidad.
3. El empleo de los sistemas difusos ofrece innumerables aplicaciones para las operaciones en las que son requeridos criterios sensoriales, una de esas aplicaciones ha sido demostrada en el sistema planteado en esta investigación.
4. Para que el sistema difuso pueda operar eficientemente es de suma importancia seleccionar un panel de catación apropiado, a través del cual se obtendrán los estándares de calidad de los diferentes atributos en un producto dado, representando de esta manera las exigencias del consumidor.
5. Para futuras aplicaciones se pueden realizar adaptaciones al sistema planteado ajustando las variables que se deseen evaluar dependiendo de las necesidades concretas de la operación.
IV REFERENCIAS.
1. Vásquez, M. El Control de Calidad en la Industria Alimentaria. Ciencia y Tecnología Alimentaria. 1:1995. 34-37. [ Links ]
2. Espinilla, M., Martínez, L., Pérez, L. G. "Modelo de Evaluación Sensorial con Información Linguística Multigranular para el Aceite de Oliva". 2008. [En línea]. Disponible en: http://sinbad2.ujaen.es/sinbad2/files/publicaciones/179.pdf. (Consultado: 16/03/2010). [ Links ]
3. Charley, H. "Tecnología de Alimentos. Procesos Químicos y Físicos en la Preparación de Alimentos". Limusa Noriega Editores, México. 2001. 767 pp. [ Links ]
4. Anzaldúa, A. "La Evaluación Sensorial de los Alimentos en la Teoría y la Práctica." Acribia, Zaragoza. 2005.198 pp. [ Links ]
5. Grupo Latino Ltda. "Manual del Ingeniero de Alimentos". Colombia. 2006. 487 pp. [ Links ]
6. Torres, M., Torres, E., Rojas, D., Vásquez, C. Método de Evaluación de la Calidad de la Información en Servicios Basada en Tratamiento difuso. Universidad, Ciencia y Tecnología. 12(47): 2008. 73-80. [ Links ]
7. Lanzilloti S., R., Lanzilloti S., H. Análise Sensorial Sob o Enfoque da Decisáo Fuzzy. Rev. Nutr. Campinas. 12(2): 1999. 145-157. [ Links ]
8. Fodorunso, O., Ajayi, Y., Shittu, T.. Fuzzy-Ruled Based Approach for Modeling Sensory Acceptability of Food Products. Data Science Journal. 8: 2009. 70-77. [ Links ]
9. Klir, G., Yuan, B. "Fuzzy Sets and Fuzzy Logic. Theory and Applications". Prentice Hall. 1995. 574 pp. [ Links ]
10. Perrot, N., Ioannou, I., Allais, I., Curt, C., Hossenlopp, J., Trystram, G. Fuzzy Concepts Applied to Food Product Quality Control: A Review. Fuzzy Sets and Systems 157: 2006. 1145-1154. [ Links ]
11. Lazim, M. A., Suriani, M. Sensory Evaluation of the Selected Coffee Products Using Fuzzy Approach. World Academic of Science, Engineering and Technology. 50:2009. 717-720. [ Links ]
12. Jaya, S., Das, H. Sensory Evaluation of Mango Drinks Using Fuzzy Logic. Journal of sensory studies. 18(2): 2003. 163-176. [ Links ]
13. Das, H. "Food Processing Operations Analysis". 2005. [En línea]. Disponible en: http://books.google.co.ve/booksSensory+evaluation+drinks+fuzzy+logic. (Consultado: 05/03/2010). [ Links ]
14. Corney, D. "Designing Food with Bayesian Belief Networks". 2000. [En linea] Disponible en: http://www.dcorney.com/papers/FoodACDM.pdf. (Consultado: 01/02/2010). [ Links ]
15. Arango S., M., Urán S., C., Pérez O., G. Aplicaciones de la Lógica Difusa a la Cadena de Suministros. Rev. Avances en Sistemas e Informática. 5(3): (2008) 117-126. [ Links ]
16. Torres, E. "Lógica Bivalente y Conjuntos Cantorianos". Material con fines didácticos. Doctorado en Ciencias de la Ingeniería, mención Productividad. Universidad Nacional Experimental Politécnica Antonio José De Sucre, UNEXPO. Barquisimeto. 2009. 32 pp. [ Links ]
17. González, C. "Formulación de una Pulpa Refinada de Piña (Ananas comosus) Mediante Tecnología de Obstáculos". Programa Ingeniería Agroindustrial, Decanato de Agronomía, Universidad Centroccidental "Lisandro Alvarado" UCLA. Venezuela. 2009. [ Links ]
18. International Organization of Standarization. "Sensory Analysis-General Guidance for the Selection, Training and Monitoring of Assessors". Part 1: Selected Assessors. ISO 8586-1:1993(E), 1rst ed. Switzerland 1993. [ Links ]
19. International Organization of Standarization. "Sensory Analysis-General Guidance for the Selection, Training and Monitoring of Assessors". Part 2: Experts. ISO 85862:1994(E), 1rst ed. Switzerland 1994. [ Links ]
20. Comisión Venezolana de Normas Industriales. Norma COVENIN Nº 1315. Determinación de pH. FONDONORMA, Caracas, Venezuela. 1979. [ Links ]
21. Comisión Venezolana de Normas Industriales. Norma COVENIN Nº 924. Determinación de Sólidos Solubles por Refractometría. 1ra Revisión. FONDONORMA, Caracas, Venezuela. 1981. [ Links ]
22. Comisión Venezolana de Normas Industriales. Norma COVENIN Nº 2181. Determinación de Viscosidad. FONDONORMA, Caracas, Venezuela. 1978. [ Links ] ]]>