Il settore vitivinicolo sta assistendo, in questi ultimi anni, all’introduzione di nuove tecnologie a servizio di un maggior controllo sia delle materie prime sia del processo di vinificazione. Il momento della vendemmia viene spesso stabilito senza avere a disposizione sufficienti dati oggettivi sullo stato di maturazione delle uve. L’introduzione di metodi non distruttivi per analizzare un elevato numero di campioni e fornire una panoramica rapida e completa dell’andamento della maturazione è pertanto più che mai auspicabile.

Un progetto dell’Università di Milano ha realizzato un prototipo di un sensore ottico a LED di basso costo per trovare direttamente in vigneto il momento ottimale di vendemmia.
Lo scopo del lavoro è stato quello di progettare e sperimentare un sistema ottico di facile utilizzo e a basso costo, alla portata quindi anche di piccoli produttori, ideato per realizzare misure direttamente in campo a quattro lunghezze d’onda specifiche. Per confrontare le prestazioni di stima del dispositivo, le misure sono state eseguite anche mediante l’impiego di uno spettrofotometro vis/NIR portatile di tipo commerciale, già disponibile sul mercato.

La ricerca

La sperimentazione del dispositivo, dopo una fase di test in laboratorio è stata eseguita su Chardonnay utilizzata per la produzione di spumante Franciacorta (Adro, Brescia, Italia). Sono stati analizzati 95 grappoli d’uva durante le ultime settimane di maturazione fino alla data di vendemmia, utilizzando sia il prototipo a LED a quattro lunghezze d’onda sia uno spettrofotometro vis/NIR portatile operante nell’intervallo 400-1.000 nm (2.048 lunghezze d’onda), al fine di poter fare un confronto sulle performance del prototipo messo a punto.
Come analisi di riferimento per la calibrazione dei modelli di classificazione sono stati misurati il contenuto in solidi solubili (CSS) e l’acidità titolabile (TA), tipicamente impiegati per la decisione della data di vendemmia.
Utilizzando i dati spettrali registrati con il sistema commerciale vis/NIR sono stati elaborati dei modelli di classificazione utilizzando una specifica tecnica statistica multivariata, adatta all’elaborazione di dati spettrali.
I risultati dei modelli di classificazione del prototipo ottico a LED mostrano performance di classificazione leggermente più basse (acini correttamente classificati in base al CSS 79,0%, grappoli correttamente classificati in base al CSS 77,5%, grappoli correttamente classificati in base al TA 84,3%) rispetto al dispositivo commerciale vis/NIR.

Tratto dall’articolo pubblicato su L’Informatore Agrario n. 22/2019
LED per l’analisi in campo della maturazione degli acini
di R. Beghi, V. Giovenzana, A. Tugnolo, A. Casson, R. Guidetti
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