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    Scanner tascabile per alimenti

    Credito:CC0 Dominio Pubblico

    Secondo uno studio dell'organizzazione ambientalista WWF Germania, dieci milioni di tonnellate di cibo vengono gettate nella spazzatura ogni anno in Germania nonostante siano ancora commestibili. Uno scanner alimentare mobile consentirà in futuro ai consumatori e agli operatori dei supermercati di verificare se gli alimenti sono andati a male. Il dispositivo tascabile utilizza misurazioni a infrarossi per determinare la maturazione e la durata di conservazione dei prodotti e visualizzare i risultati tramite un'app. I ricercatori Fraunhofer hanno sviluppato il sistema, che esiste in forma di dimostratore, insieme ai partner in un progetto commissionato dal Ministero dell'Alimentazione bavarese, Agricoltura e selvicoltura.

    Questo yogurt è ancora buono? Quelle verdure sono ancora commestibili? Quando c'è dubbio, le persone tendono a buttare il cibo nella spazzatura. Molti prodotti vengono buttati via semplicemente perché non hanno più un aspetto appetitoso o presentano imperfezioni superficiali, o perché hanno superato la data di scadenza. Solo in Baviera, Ogni anno 1,3 milioni di tonnellate di cibo finiscono nella spazzatura inutilmente. Attraverso l'alleanza "We Rescue Food", il Ministero dell'Alimentazione bavarese, Agricoltura e Foreste vuole combattere gli sprechi attraverso 17 iniziative. Uno dei progetti riguarda uno scanner alimentare progettato per aiutare a ridurre gli sprechi alla fine della catena del valore, nei negozi e nelle case dei consumatori. In futuro, l'economico dispositivo tascabile determinerà l'effettiva freschezza del cibo, se confezionato o non imballato. Ricercatori del Fraunhofer Institute for Optronics, Tecnologie di sistema e sfruttamento delle immagini IOSB, il Fraunhofer Institute for Process Engineering and Packaging IVV, il Deggendorf Institute of Technology e la Weihenstephan-Triesdorf University of Applied Sciences stanno sviluppando lo scanner compatto per alimenti, che è stato costruito come un dimostratore con i dati per due prodotti alimentari e permette anche di stimare la durata di conservazione dei prodotti.

    Utilizzo della luce a infrarossi per determinare l'autenticità del cibo

    Il cuore dello scanner mobile è un sensore nel vicino infrarosso (NIR) che misura la maturazione del cibo e identifica la quantità e la composizione del suo contenuto. "La luce infrarossa viene irradiata con alta precisione sul prodotto da esaminare e quindi lo scanner misura lo spettro della luce riflessa. Le lunghezze d'onda assorbite ci consentono di fare inferenze sulla composizione chimica del cibo, " spiega il dottor Robin Gruna, project manager e scienziato presso Fraunhofer IOSB. "Nel

    laboratorio, siamo stati a lungo in grado di quantificare i singoli componenti utilizzando la spettroscopia nel vicino infrarosso. La novità è che ora è possibile farlo con piccoli, sensori a basso costo, " aggiunge Julius Krause, un membro della squadra di Gruna. "I prodotti alimentari sono spesso contraffatti, ad esempio la trota salmonata viene venduta come salmone. Una volta opportunamente addestrato, il nostro dispositivo può determinare l'autenticità di un prodotto. Può anche identificare se prodotti come l'olio d'oliva sono stati adulterati, " dice il fisico. Ma ci sono limiti al sistema, anche:può valutare solo la qualità del prodotto di alimenti omogenei. Attualmente, fa fatica a ispezionare prodotti eterogenei contenenti ingredienti diversi come la pizza. A tal fine, gli scienziati stanno studiando tecnologie ad alta risoluzione spaziale come l'imaging iperspettrale e approcci basati sulla fusione che utilizzano immagini a colori e sensori spettrali.

    Per essere in grado di determinare la qualità del cibo in base ai dati del sensore e agli spettri infrarossi misurati e calcolare le previsioni sulla durata di conservazione, i team di ricerca stanno sviluppando algoritmi intelligenti che cercano di raccontare modelli e regolarità nei dati. "Attraverso l'apprendimento automatico, possiamo aumentare il potenziale di riconoscimento. Nei nostri test, abbiamo studiato pomodori e carne macinata, " dice Gruna. Ad esempio, abbiamo utilizzato tecniche statistiche per correlare gli spettri NIR misurati della carne macinata con il tasso di deterioramento microbico e abbiamo ricavato dai risultati la durata di conservazione rimanente della carne. Test di archiviazione approfonditi, con cui i gruppi di ricerca hanno misurato la qualità microbiologica e altri parametri chimici in varie condizioni di conservazione, ha mostrato una buona correlazione tra il conteggio totale dei germi calcolato e quello effettivo.

    L'app mostra la durata di conservazione del cibo

    Lo scanner invia i dati misurati tramite Bluetooth a un database per l'analisi. Questo database è una soluzione cloud appositamente sviluppata in cui sono archiviati i metodi di valutazione. Prossimo, i risultati del test vengono trasmessi a un'app che li mostra all'utente e mostra per quanto tempo l'alimento rimarrà fresco in diverse condizioni di conservazione, o indica che la sua durata di conservazione è già scaduta. Inoltre, il consumatore riceve consigli su modi alternativi di utilizzare il cibo che ha superato la data di scadenza. Una fase di test dovrebbe iniziare nei supermercati all'inizio del 2019, che indagherà su come i consumatori rispondono al dispositivo. Più in generale, si prevede che la tecnologia versatile verrà utilizzata lungo tutta la catena del valore, dalla materia prima al prodotto finito. La sua capacità di rilevare i cambiamenti di qualità in una fase precoce facilita gli usi alternativi e aiuta a ridurre gli sprechi, ma lo scanner è più di un semplice strumento per testare gli alimenti. Potrebbe essere meglio descritto come un uso generale, tecnologia di scansione economica che può essere facilmente adattata. Per esempio, il sistema potrebbe essere utilizzato per ordinare, separare e classificare le materie plastiche, Di legno, tessili e minerali. "La gamma di potenziali applicazioni è molto ampia; il dispositivo deve solo essere addestrato di conseguenza, "dice Gruna.


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