ESEMPI DI CAMPI DI APPLICAZIONE

SOLUZIONI DI SICUREZZA ALIMENTARE

TMP-HSP rivoluziona il processo di controllo alimentare consentendo all’operatore di distinguere tra prodotti sicuri e prodotti insicuri in aree di trattamento sicuro, produzione, elaborazione e controllo delle forniture alimentari.

Le aree che trarrebbero vantaggio da un controllo accurato  sono: pollame crudo – frutta/verdura, grano e riso, integratori alimentari, cibo biologico e cibo per buffet. TMP-HSP aiuta anche per il rilevamento, identificazione, e  la separazione dei cibi contaminati. Il sistema può rilevare segni distintivi spettrali di: sporco, funghi, materia fecale, cibo ingerito Ingesta, e agenti patogeni batterici (Salmonella, Escherichia Coli O157:H7 (E. Coli)). Si risolverà in tempi minori di rilevamento, determinando uno spettro unico per i diversi tipi di batteri, e in risultati più precisi rispetto ai sistemi tradizionali. Il sistema è in grado di monitorare grandi quantità di cibo in tempo reale, così l’operatore può avere un feedback immediato. Anche l’identificazione, rimozione, e pulitura carcasse riduce ulteriormente la contaminazione incrociata durante la produzione.

  

Le pagine successive descrivono un sistema di controllo automatizzato per rilevare contaminanti digestivi nei cibi  durante la lavorazione  rivolta al consumo. E’ compreso il nastro  trasportatore degli articoli alimentari,  una parte chiusa sigillata , una fonte di luce e una telecamera digitale imaging multispettrale o iperspettrale. Il funzionamento del trasportatore, della fonte di luce e della telecamera sono controllate da un’unità centrale. La luce riflessa dagli alimenti all’interno della parte chiusa sono rilevate in bande di lunghezza d’onda predeterminate, ed i valori di intensità rilevati sono analizzati  per rilevare la presenza di contaminazione digestiva.

Applicazione di TMP-HSPS in ingegneria per la sicurezza alimentare


Tutti i sistemi Hyperspectral Imaging, contengono almeno un congegno che è utilizzato per determinare la contaminazione di generi alimentari, come carcasse animali. Gli algoritmi di Image processing consentono l’identificazione di contaminanti.


SISTEMA E METODO PER CONTROLLO AUTOMATIZZATO DI PRODOTTI AGRICOLI

Un sistema di controllo automatizzato Hyperspectral, per il rilevamento di contaminanti digestivi su cibi in lavorazione rivolta al consumo, comprende un nastro trasportatore dei prodotti , una leggera parte chiusa sigillata che circonda una parte del traspostatore, con una fonte di luce e una telecamera digitale multispettrale o iperspettrale  inclinata verso la parte chiusa. Il funzionamento del trasportatore, la fonte di luce e la telecamera sono controllate da un’unità centrale. La luce riflessa dai prodotti nell’ambito della parte chiusa è rilevata in di lunghezza d’onda predeterminate, i valori d’intensità  sono analizzati per rilevare la presenza di contaminazione digestiva.

Apparati per la rilevazione di contaminazione fecale o che sono lavorati in un sistema trasportatore, comprendente:

  1. Una parte chiusa che esculde la luce dell’ambiente esterno adattata a circondare almeno una parte del sistema di trasporto;
  2. Almeno una fonte di luce, per illuminare ciascun prodotto successivo nel suddetto sistema di trasposto con una luce che ha un predeterminato contenuto spettrale;
  3. Almeno un sensore iperspettrale che percepisce  la luce riflessa dai prodotti in bande a frequenza multipla, e che emette segnali indicativi d’intensità di luce riflessa in ciascuna delle bande di frequenza. 
  4. La parte chiusa ha un’entrata e un’uscita per far passare il nastro trasportatore;
  5. Ciascuna delle entrate e delle uscite hanno una struttura configurativa fissa che definisce configuration che determina una garanzia di movimento del nastro dentro e fuori ed esclude la luce dell’ambiente esterno.


RICERCA SULLE MUFFE E AGENTI BIOPATOGENI

Aflatoxin prodotto dal fungus Aspergillus flavus è considerato tossico per il bestiame esposto a grano contaminato oltre ad essere un potente cancerogeno correlato con il cancro al fegato  negli umani. Le procedure di rilevamento di Mycotoxin sono logoranti in termini di tempo e di costi. Perciò, lo scopo del presente progetto quello di usare tecniche non invasive di  hyperspectral imaging per rilevare e e quantificare le mycotoxine prodotte da vari funghi e cereali.

 

Al fine di identificare e quantificare muffe e tossine, è importante identificare segni distintivi spettrali. Di tutte le muffe e tossine , nonchè dei cereali con i quali sono associati. L’Istituto Technology Development ed il United States Department of Agriculture (USDA) Southern Regional Research Center based in New Orleans, Louisiana stanno attualmente collaborando in progetti di ricerca usando immagini iperspettrali per rilevare agenti patogeni come la  mycotoxin che produce muffe e di identificare la contaminazione da aflatoxin nei prodotti di cereali.

Il rilevamento di Aspergillus flavus e il suo metabolite tossico, aflatoxin, è importante nella produzione di grano. Tradizionalmente, i chicchi di grano erano esaminati come prova per la chiara giallo-verde fluorescenza (BGYF), indicativa  della presenza di A. flavus, se si illumina con una luce ultravioletta ad alta intensità. L’approccio BGYF è impegnativo per tempo e lavoro e in alcuni casi, impreciso. Con lo sviluppo dell’imaging technology, I nuovi sensori delle immagini come il Sistema VNIR-100E Hyperspectral imaging, produce alte risoluzioni spaziali e acquisizione dati spettrali.e non-producenti funghi, vengono lo stesso riportati in immagini e le impronte spettrali saranno prelevate per produrre una “biblioteca spettrale” dei diversi funghi. Il principale focus di questo progetto di ricerca è di produrre biblioteche spettrali per funghi di interesse dell’industria dei cereali.

OBIETTIVO

Rilevare le tossine che producono le muffe che incidono sulla sicurezza alimentare.

 

Esito analisi Hyperspectral

= Muffa

1 giorno Incubazione

4 giorni di Incubazione

 

RESIDUO DEL RACCOLTO

Il U.S. Department of Agriculture’s (USDA) Natural Resource Conservation Service (NRCS) indaga sull’uso di immagini percepite a distanza dalla NASA Science Mission Directorate’s serie di sensori della terra per mappare il residuo del raccolto e pratiche di coltivazione. Il programma di mappatura del residuo nazionale NRCS è fatto ogni biennio, grazie agli alti costi coinvolti. Loro sono solo in grado di sondare un piccolo numero di campi, ed il metodo è soggettivo. Usare immagini percepite a distanza può aiutare a ridurre I costi, nonchè aumentare precisione consentendo a molti più campi di essere inclusi nel programma. 
Erosione del suolo e il suo relativo deflusso è un problema serio dell’agricoltura in U.S. Il USDA ha classificato il 33% delle terre agricole dell’U.S. come altamente erosibile (Figure 1). Il USDA-NRCS ha sviluppato iniziative per indirizzare questo problema. Environmental Quality Incentives Program (EQUIP) che incentiva e premia la conservazione della coltivazione, come pure il Conservation Security Program (CSP)
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Un sistema iperspettrale che rileva difetti nelle carcasse del pollame. La camera digitale cattura un’immagine per ogni singolo uccello, poi l’immagine viene elaborata dal computer del sistema che automaticamente, che determina se l’uccello ha o meno un difetto sistemico. Oltre ad identificare I difetti sistemici più comuni, come le scottature, il sistema rileva anche ali rotte, bruciature, uccelli mancanti, catene vuote.