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Tecnología NIRS para la autenticación rápida de jamón ibérico loncheado envasado al vacío

La tecnología NIRS es idónea ppara la clasificación in situ, rápida y no destructiva de alimentos de alto valor, como el jamón ibérico loncheado.

30 junio 2026
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Objetivo: Este estudio evaluó la eficacia de la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS, por sus siglas en inglés) para clasificar jamones ibéricos premium y no premium comercializados como productos loncheados envasados ​​al vacío. La clasificación se basó en las diferencias de calidad y sensoriales que se observan en los productos derivados de animales alimentados con recursos naturales (bellota y hierba) en sistemas extensivos (categoría premium), en comparación con aquellos procedentes de animales alimentados con piensos compuestos (categoría no premium).

Métodos: Se utilizaron un total de 259 muestras de jamón ibérico loncheado y envasado al vacío, junto con tres dispositivos portátiles de infrarrojo cercano (NIR), para explorar el mejor modo de análisis (estático frente a dinámico).

Resultados: El modo estático resultó ser la opción más adecuada para la clasificación del jamón ibérico loncheado envasado al vacío según la clasificación comercial. Este método alcanzó la máxima precisión, con una sensibilidad, especificidad y tasa de no error (TNE) del 100% para dos de los sensores NIR durante la validación externa, minimizando además la manipulación de las muestras. El tercer sensor NIR, un dispositivo miniaturizado y de muy bajo coste, arrojó resultados más modestos, con una sensibilidad del 100%, pero una especificidad del 85,71% y una TNE del 94,74%, lo que limita su aplicabilidad para muestras cercanas al umbral de clasificación.

Conclusión: Estos resultados confirman la idoneidad de la tecnología NIRS para la clasificación in situ, rápida y no destructiva de alimentos de alto valor, como el jamón ibérico loncheado.

Galán-Romero J, Pérez Marín D, Sánchez M-T. NIRS technology for fast authentication of vacuum-packed sliced Iberian ham. Meat Science 231 (2026) 109966. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2025.109966

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