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M+Y
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C
ESPECIAL VACUNO DE LECHE K C M Y BAL S/D M+Y K C M Y BAL 80% 40% 0 K C M Y BAL S/D 2% 3% 4% 5% K K C M Y BAL 80% 40% 0 K C M Y BAL S/D C+M K C M Y BAL 80% 40% 0 K C M Y BAL S/D C+Y K C K C M Y BAL S/D M+Y K C M Y BAL 80% 40% 0 K C M Y BAL S/D 2% 3% 4% 5% K
Sistema de ordeño Muestras individuales de leche Cubeta de análisis Análisis NIRS
(a) (b)
Log (1/R) Log (1/R)
Figura 3. Proceso de análisis NIRS de una muestra de leche con un instrumento portátil
Las muestras fueron analizadas por tancia juntas en un solo modo análisis). (b) Longitud de onda Longitud de onda
(a)
triplicado utilizando el sensor portátil Todos los datos de espectros se registraron
Log (1/R)
MicroPHAZIRTM1624 de Polychromic- en modo de re ectancia (log 1/R). En la Log (1/R)
sInc, que recoge información en la región gura 4 se presenta una representación
espectral del espectro electromagnético grá ca de diferentes espectros NIRS de
comprendida entre los 1.596 – 2.396 nm muestras de leche fresca en log (1/R) (Fig.
de longitud de onda, a intervalos de 8 nm 4a) y tras un tratamiento matemático en
aproximadamente. En la gura 2 se pre- primera derivada (Fig. 4b).
Longitud de onda
Longitud de onda
senta el instrumento utilizado y su rango Los estadísticos descriptivos (medias, Figura 4 (a y b). Espectros de muestras de leche.
de medida. desviaciones estándar y rangos de composi- Espectros sin tratamiento (fig. 4a) y espectros con

Los datos espectrales de las muestras ción) de los tres subconjuntos de muestras transformación de 1ª derivada Savitzky-Golay (fig.
de leche se obtuvieron inmediatamente de leche fresca de vaca utilizados para el 4b).
después del ordeño, tras homogeneización desarrollo y validación de los modelos de nes de alimentación y manejo, pero se
manual durante 20-30 s y se analizaron a predicción de la calidad de la leche por observa similitud en el rango de los datos
temperatura ambiente. Esta misma porción NIRS, se pueden ver en la tabla 1. Presen- de referencia para todos los subconjuntos
de muestra fue utilizada para el análisis de tan gran variabilidad, re ejo de la variación establecidos.
datos de referencia (lactosa, proteína, grasa intermuestral por las diferentes condicio- A continuación, los datos espectrales
y extracto seco magro (ESM)) proporcio- junto con los datos de referencia fueron
nados por el Laboratorio Interprofesional Tabla 2. utilizados para el desarrollo de un mo-
Lechero de Asturias (LILA) empleando un Valor de Valor Error delo de predicción para cada parámetro
equipo FTIR MilkoScan (Foss Electric, Hille- Paráme- referen- NIRS Ses- abso- STD basado en el uso de redes neuronales. Se
tro (%)
go
rod, Denmark), laboratorio acreditado por cia predicho luto probaron diferentes topologías de red y
la Norma UNE-EN ISO/IEC 17025:2017. Grasa 3,56 3,67 -0,10 0,16 0,19 preprocesamiento de datos para diseñar
La gura 3 muestra el conjunto de ope- Proteína 3,09 3,12 -0,03 0,18 0,26 el modelo. Finalmente, se optó por una
raciones a seguir para el análisis NIRS de Lactosa 4,83 4,69 0,14 0,16 0,15 red poco profunda. La tabla 2, muestra
una muestra con el instrumento portátil. ESM 8,61 8,54 0,07 0,28 0,32 los errores estimados tras evaluar el com-
Los espectros se recogieron utilizando una STD: Desviación estándar portamiento predictivo de los modelos
cubeta externa opaca para análisis de lí- empleando el conjunto de 30 muestras
quidos, con un paso de luz de 17 mm y la Tabla 2. Diferencia entre el valor de referencia y el de leche del año 2019. En el caso de ESM,
parte posterior de aluminio, lo que permite predicho NIRS, sesgo y desviación estándar para el error de medición es ligeramente su-
las estimaciones mediante redes neuronales de
realizar las medidas en trans-re ectancia parámetros calidad de leche sobre el colectivo perior, debido a la mayor incertidumbre
(que combina la re ectancia y la transmi- externo de validación adicional (N= 30 muestras). introducida por los datos de referencia, ya
que este parámetro es el resultado de un
Tabla 1. cálculo matemático que tiene en cuenta
Set Entrenamiento Set Validación Externa Set Validación Adicional los demás. Así mismo, se muestra el sesgo
y la dispersión de las medidas para todos
Parámetro (%) Media Max Min STD Media Max Min STD Media Max Min STD
los parámetros.
Grasa 3,78 6,36 1,62 0,60 3,75 5,41 2,71 0,52 3,56 5,23 3,05 0,50
De acuerdo con los resultados de la tabla
Proteína 3,23 4,00 2,00 0,28 3,12 4,00 2,47 0,28 3,09 3,99 2,64 0,26
2, estos modelos producen estimaciones
Lactosa 4,82 5,46 2,66 0,20 4,81 5,21 4,03 0,20 4,83 5,16 4,56 0,13
con baja dispersión y pequeños errores en
ESM 8,77 9,98 6,00 0,36 8,69 9,68 7,47 0,35 8,61 9,52 8,10 0,27 la medida de los diferentes parámetros en
STD: Desviación estándar leche de vaca, expresados como porcentaje
Tabla 1. Estadísticos descriptivos para los subconjuntos de entrenamiento (N=802), validación (0,16; 0,17; 0,16 y 0,28 para grasa, proteína,
externa (N=71) y validación adicional (N=30). lactosa y ESM, respectivamente), compa-
30 MUNDO GANADERO Marzo / Abril 2020
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Xinggraphics
Primus+ 1/17 0/100% 1% 2% 3% 5% 10% 20% 25% 30% 40% 50% 60% 70% 75% 80% 90% 95% 97% 98% 99%