Tecniche innovative ed applicazioni sensoristiche per la caratterizzazione di materie prime

La presente tesi di dottorato è il risultato di uno studio interdisciplinare, che ha avuto quale tema centrale di ricerca la messa a punto di sistemi innovativi e “sensor-based” per la caratterizzazione di materie prime, nonché per il controllo qualità di prodotti. Particolare attenzione è stata rivolta all’utilizzo di procedure innovative e allo sviluppo di appropriati algoritmi di statistica multivariata, machine learning e computer vision a complemento dell’utilizzo di tecniche di spettroscopia classica ed iperspettrale. Le metodiche analitiche impiegate hanno riguardato l’uso della spettroscopia, quale tecnologia non distruttiva potenzialmente impiegabile nella selezione on-line (i.e. sorting). L’analisi di immagine iper-spettrale (HyperSpectral Imaging: HSI) e la spettroscopia puntuale vengono confrontate tra loro e con tecniche di analisi tradizionali. L'utilizzo di tecnologie iper-spettrali negli intervalli dello spettro elettromagnetico che vanno dal visibile (Vis) all’infrarosso ad onde corte (SWIR), 400-2500 nm, in combinazione con altre tecniche d'indagine (i.e. analisi chimiche e analisi in micro-fluorescenza ai raggi X) consentono l’implementazione di una metodologia di caratterizzazione rapida, non distruttiva e non invasiva. Tali tecniche offrono la possibilità di individuare le procedure applicabili più consone per il controllo qualità e/o per la tipologia di trattamento da utilizzare per le materie prime ed i prodotti presi in esame. L’attività di ricerca presentata in questa tesi dimostra come sia possibile ottenere importanti informazioni circa la caratterizzazione di materie prime secondarie e prodotti agroalimentari, mediante tecniche spettroscopiche supportate da indagini chemiometriche. Dai casi applicativi analizzati e da una revisione sistematica della letteratura, si è visto come le tecniche basate sull’HSI siano estremamente versatili e scalabili per applicazioni di controllo qualità e classificazione on-line (i.e. come tecnologia di sensing per macchine selezionatrici), sia per materie prime che per prodotti agro-alimentari. L’HSI può essere considerato uno strumento valido per caratterizzare e monitorare differenti tipologie di materiali. Si è visto, inoltre, come la spettroscopia Vis-SWIR, presenta numerosi vantaggi rispetto all’utilizzo di tecniche analitiche tradizionali (i.e. costi inferiori, dimensioni ridotte della strumentazione, rapidità di analisi, possibilità di effettuare analisi non distruttive e non invasive anche in situ e possibilità di ottenimento di risultati multi-parametrici), soprattutto per quanto riguarda la valutazione di parametri qualitativi di prodotti agro-alimentari. Le prospettive di sviluppo di questa attività di ricerca risiedono nell’ottimizzazione delle informazioni ottenibili dall’applicazione di tecniche spettroscopiche, nonché di correlare i risultati delle analisi distruttive e non distruttive con i parametri caratteristici del materiale analizzato.