Rejestracja - czytelnik

Przypomnij hasło

Menu

Menu

Facebook Twitter LinkedIn

Wykrywanie autentyczności tajskiego ryżu jaśminowego za pomocą VideometerLab

Kategoria: Bezpieczeństwo Żywności

Każdego roku oszustwa i fałszowanie żywności kosztują światowy przemysł spożywczy około 30 miliardów euro, a co ważniejsze, w wielu przypadkach mogą mieć wpływ na zdrowie i bezpieczeństwo oszukanych konsumentów.

Wraz z rosnącą tendencją, fałszowanie produktów spożywczych stało się bardziej wyrafinowane, co utrudnia ich wykrycie za pomocą tradycyjnych metod.

Obrazowanie spektralne oferuje rozwiązanie tego problemu, pozwalając na nieniszczącą kontrolę jakości. VideometerLab wykonuje łatwe w użyciu, szybkie i udokumentowane analizy żywności i roślin, określając fałszowanie z precyzją i w ciągu kilku sekund.

W niedawnym artykule opublikowanym w Journal of Food Quality (Liu i wsp., 2021) naukowcy wyjaśnili, w jaki sposób VideometerLab jest idealnym narzędziem do określania autentyczności tajskiego ryżu jaśminowego - ryż jest jednym z najbardziej zafałszowanych produktów na świecie (GRiSP, 2013).

Tajski ryż jaśminowy

Ryż (Oryza Sativa) jest trzecim co do wielkości produkcji towarem na świecie, którego produkcja w 2020 r. przekroczyła 500 milionów ton (AMIS, 2021). Od wieków ryż był udomawiany przez ludność na całym świecie, która nauczyła się modyfikować jego cechy zgodnie ze swoimi potrzebami żywieniowymi. Obecnie na całym świecie uprawianych jest ponad 1000 odmian ryżu w około 100 krajach.

Na stale rosnącym rynku ryżu, gdzie produkcja i ceny giełdowe rosną z roku na rok, region azjatycki odpowiada za 92% upraw. W szczególności Tajlandia wyróżnia się 20,0 mln ton ryżu produkowanego każdego roku (AMIS, 2021). Kraj słynie z Hom Mali 105, czyli tajskiego ryżu jaśminowego, który został uznany za najlepszy ryż na świecie na Światowej Konferencji Ryżu w 2017 roku.

Tajski ryż jaśminowy jest szczególną odmianą ryżu ze względu na swój aromat, długie i smukłe ziarna, kolory oraz konsystencję po ugotowaniu. Sprzedawany jest po wyższych cenach i ze względu na zmienny charakter jego aromatu, który szybko zanika wraz z upływem czasu, konsumenci coraz częściej domagają się świeżych zbiorów. Ze względu na właściwości tajlandzkich gruntów ornych i zasoby niezbędne do uprawy ryżu wysokiej jakości, autentyczny tajlandzki ryż jaśminowy może być zbierany tylko raz w roku (GRiSP, 2013), co utrudnia zaspokojenie wysokiego popytu.

Wielu producentów ryżu kieruje się chęcią osiągnięcia dodatkowych zysków i błędnie oznacza lub fałszuje tajski ryż jaśminowy. Doprowadziło to do zwiększenia liczby podróbek ryżu wysokiej jakości, wprowadzając w błąd ludzi na całym świecie. Z tego powodu konieczne jest znalezienie systemu, który umożliwiłby szybką i nieniszczącą kontrolę autentyczności tajskiego ryżu jaśminowego.

VideometerLab - Wykrywanie autentyczności tajskiego ryżu jaśminowego

VideometerLab wykorzystując 19 długości fal, od UV poprzez widmo światła widzialnego aż do NIR, integruje obrazowanie spektralne z najnowocześniejszymi statystykami analizy obrazu, uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją. Techniki wykorzystywane przez urządzenie do gromadzenia informacji za pomocą obrazowania spektralnego i uczenia maszynowego pozwalają na wizualizację chemicznych i fizycznych cech ziarna ryżu, a tym samym na uwierzytelnienie jego odmiany.

Autorzy pracy (Liu i wsp., 2021) przeprowadzili dwa eksperymenty z wykorzystaniem VideometerLab na następujących produktach: tajskim ryżu jaśminowym, jaśminowym ryżu kleistym, ryżu Simiao, północno-wschodnim ryżu Wuchang. Te rodzaje ryżu wykazują duże podobieństwa i nie można ich odróżnić od siebie wyłącznie gołym okiem. Eksperyment został przeprowadzony przy użyciu 19 długości fal dostępnych w urządzeniu.

Klasyfikacja ryżu

Pierwsze doświadczenie przeprowadzono w celu sklasyfikowania różnych ziaren. Przeanalizowano 800 próbek, z których 600 przydzielono do losowych zestawów kalibracyjnych, a 200 do losowych zestawów predykcyjnych. W sumie dla każdej odmiany ryżu było 200 próbek.

W tym pierwszym eksperymencie VideometerLab przechwytywał obrazy spektralne każdej próbki, które następnie były analizowane w połączeniu z chemometrią, z oceną zarówno cech spektralnych jak i morfologicznych. Wyniki pokazały, że tajski ryż jaśminowy był różnicowany od innych typologii na poziomie 100% w zbiorze kalibracyjnym oraz na poziomie 92% w zbiorze predykcyjnym.

Wykrywanie zafałszowań

W drugim eksperymencie VideometerLab zarejestrował obrazy spektralne 220 próbek tajskiego ryżu jaśminowego, który został zafałszowany trzema innymi odmianami ryżu. Fałszowanie miało miejsce w różnym stopniu, od 0% do 100% ziaren obcych.

Ponownie próbki analizowano za pomocą połączenia obrazowania spektralnego i chemometrii, oceniając zarówno dane spektralne, jak i morfologiczne. Wyniki wykazały całkowity poziom dokładności na poziomie około 90,6% dla zestawu kalibracyjnego i 84,2% dla zestawu predykcyjnego.

Wnioski

Dzięki pozytywnym wynikom oba eksperymenty (Liu i wsp., 2021) dowiodły, że wykorzystując technologię obrazowania wielospektralnego VideometerLab w połączeniu z chemometrią, możliwa jest szybka, precyzyjna i nieniszcząca ocena autentyczności tajskiego ryżu jaśminowego.

Metodologia ta zapewnia ogromny potencjał w identyfikacji podróbek również w innych sektorach, w tym farmacji, kosmetyków i tekstyliów, chroniąc nie tylko rynek przed oszustwami, ale także kupujących przed nieświadomym spożyciem/używaniem oszukanych towarów.

Aby dowiedzieć się więcej o VideometerLab i jego zastosowaniach do kontroli jakości skontaktuj się z nami pod adresem foodfakty@foodfakty.pl wpisując w tytule Videometer

Źródła:

https://videometer.com/News/detecting-thai-jasmine-rice-authenticity-with-the-videometerlab

https://ec.europa.eu/food/sites/food/files/safety/docs/ff_ffn_annual-report_2018.pdf

https://www.hindawi.com/journals/jfq/2021/6642220/

http://www.amis-outlook.org/fileadmin/user_upload/amis/docs/Market_monitor/AMIS_Market_Monitor_current.pdf

http://books.irri.org/9789712203008_content.pdf

Wybierz obszar: Badania żywności Bezpieczeństwo żywności Food Fraud

Autor: Michał Snopkiewicz

Przeczytaj także

Zapisz się do newslettera

Najważniejsze informacje dla branży spożywczej!

Zapisz się na newsletter FoodFakty i bądź na bieżąco:

Zapisz się
Facebook Twitter LinkedIn