RU2738593C2 - Система и способ обнаружения предшественников акриламида в сыром картофеле и пищевых продуктах на основе картофеля - Google Patents
Система и способ обнаружения предшественников акриламида в сыром картофеле и пищевых продуктах на основе картофеля Download PDFInfo
- Publication number
- RU2738593C2 RU2738593C2 RU2018130828A RU2018130828A RU2738593C2 RU 2738593 C2 RU2738593 C2 RU 2738593C2 RU 2018130828 A RU2018130828 A RU 2018130828A RU 2018130828 A RU2018130828 A RU 2018130828A RU 2738593 C2 RU2738593 C2 RU 2738593C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- light
- potato
- potatoes
- acrylamide
- intensity
- Prior art date
Links
- 235000002595 Solanum tuberosum Nutrition 0.000 title claims abstract description 144
- 244000061456 Solanum tuberosum Species 0.000 title claims abstract description 144
- 235000012015 potatoes Nutrition 0.000 title claims abstract description 95
- HRPVXLWXLXDGHG-UHFFFAOYSA-N Acrylamide Chemical compound NC(=O)C=C HRPVXLWXLXDGHG-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 67
- 239000002243 precursor Substances 0.000 title claims abstract description 30
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 235000013305 food Nutrition 0.000 title description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 26
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 21
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract description 10
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 abstract description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 22
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 21
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 13
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 13
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 10
- 235000012020 french fries Nutrition 0.000 description 7
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 7
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 6
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 229920002472 Starch Polymers 0.000 description 4
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 4
- 239000008107 starch Substances 0.000 description 4
- 235000019698 starch Nutrition 0.000 description 4
- DCXYFEDJOCDNAF-UHFFFAOYSA-N Asparagine Natural products OC(=O)C(N)CC(N)=O DCXYFEDJOCDNAF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- DCXYFEDJOCDNAF-REOHCLBHSA-N L-asparagine Chemical compound OC(=O)[C@@H](N)CC(N)=O DCXYFEDJOCDNAF-REOHCLBHSA-N 0.000 description 3
- 229960001230 asparagine Drugs 0.000 description 3
- 235000009582 asparagine Nutrition 0.000 description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 3
- 235000000346 sugar Nutrition 0.000 description 3
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 2
- 235000021186 dishes Nutrition 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 235000013575 mashed potatoes Nutrition 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 description 2
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 2
- 150000008163 sugars Chemical class 0.000 description 2
- YZCKVEUIGOORGS-OUBTZVSYSA-N Deuterium Chemical compound [2H] YZCKVEUIGOORGS-OUBTZVSYSA-N 0.000 description 1
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 1
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 1
- 229930091371 Fructose Natural products 0.000 description 1
- 239000005715 Fructose Substances 0.000 description 1
- RFSUNEUAIZKAJO-ARQDHWQXSA-N Fructose Chemical compound OC[C@H]1O[C@](O)(CO)[C@@H](O)[C@@H]1O RFSUNEUAIZKAJO-ARQDHWQXSA-N 0.000 description 1
- 238000004497 NIR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- CZMRCDWAGMRECN-UGDNZRGBSA-N Sucrose Chemical compound O[C@H]1[C@H](O)[C@@H](CO)O[C@@]1(CO)O[C@@H]1[C@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](CO)O1 CZMRCDWAGMRECN-UGDNZRGBSA-N 0.000 description 1
- 229930006000 Sucrose Natural products 0.000 description 1
- 244000269722 Thea sinensis Species 0.000 description 1
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 229940024606 amino acid Drugs 0.000 description 1
- 235000001014 amino acid Nutrition 0.000 description 1
- 150000001413 amino acids Chemical class 0.000 description 1
- 238000000149 argon plasma sintering Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N beta-D-glucose Chemical compound OC[C@H]1O[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N 0.000 description 1
- 235000015165 citric acid Nutrition 0.000 description 1
- KRKNYBCHXYNGOX-UHFFFAOYSA-N citric acid group Chemical class C(CC(O)(C(=O)O)CC(=O)O)(=O)O KRKNYBCHXYNGOX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000010411 cooking Methods 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 229910052805 deuterium Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 239000000796 flavoring agent Substances 0.000 description 1
- 235000019634 flavors Nutrition 0.000 description 1
- 239000010794 food waste Substances 0.000 description 1
- 235000009569 green tea Nutrition 0.000 description 1
- 229910052736 halogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000002367 halogens Chemical class 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 230000000116 mitigating effect Effects 0.000 description 1
- 235000019462 natural additive Nutrition 0.000 description 1
- 239000004038 photonic crystal Substances 0.000 description 1
- 235000013573 potato product Nutrition 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 description 1
- 125000001424 substituent group Chemical group 0.000 description 1
- 239000005720 sucrose Substances 0.000 description 1
- 230000003746 surface roughness Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
- B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
- B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
- B07C5/34—Sorting according to other particular properties
- B07C5/342—Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3563—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing solids; Preparation of samples therefor
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
- G01N21/4738—Diffuse reflection, e.g. also for testing fluids, fibrous materials
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
- B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
- B07C2501/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material to be sorted
- B07C2501/009—Sorting of fruit
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N2021/8411—Application to online plant, process monitoring
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N2021/8466—Investigation of vegetal material, e.g. leaves, plants, fruits
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/33—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using ultraviolet light
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
- G01N21/49—Scattering, i.e. diffuse reflection within a body or fluid
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/55—Specular reflectivity
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Preparation Of Fruits And Vegetables (AREA)
Abstract
Группа изобретений относится к спектроскопическому исследованию сырого картофеля. Способ обнаружения предшественников акриламида в сыром картофеле включает освещение поверхности сырого картофеля лучом света, измерение интенсивности внутренне рассеянного картофелем света, измерение интенсивности зеркально отраженного от поверхности картофеля света, генерирование сигнала обнаружения на основе отношения измеренной интенсивности внутренне рассеянного света и измеренной интенсивности зеркально отраженного света. При этом осуществляют сравнение сигнала обнаружения с заданным пороговым значением и классификацию картофеля как имеющего высокую концентрацию предшественника акриламида, если сигнал обнаружения превышает заданное пороговое значение. Технический результат заключается в обеспечении возможности идентификации сырого картофеля, дающего избыток акриламида, во время высокотемпературной обработки, не влияя на вкус и структуру продуктов. 4 н. и 9 з.п. ф-лы, 8 ил., 2 табл.
Description
Область техники, к которой относится настоящее изобретение
[0001] Настоящее изобретение относится к образованию акриламида в картофеле. В частности, настоящее изобретение относится к системе и способу обнаружения предшественников (прекурсоров) акриламида в сыром картофеле.
Уровень техники
[0002] На сегодняшний день реакция Майяра и предшественники акриламида (восстанавливающие сахара, аспарагин, крахмал, сухое вещество) уже широко исследованы (Becalski et al., 2004; Douny, Widart, Maghuin-Rogister, De Pauw, & Scippo, 2012; Mestdagh et al., 2008; Parker et al., 2012). Текущее исследование сфокусировано на уменьшении образования акриламида с помощью влияния на условия обработки, улучшения условий хранения и применения методов предварительной обработки. Восстанавливающие сахара, аспарагин, крахмал и сухое вещество определены как важные предшественники акриламида. Кроме того, оказалось, что условия обработки, такие как температура и продолжительность жарки, также оказывают большое влияние на образование акриламида (Romani et al., 2008). В настоящее время многие исследования фокусируются на минимизации уровня акриламида в жареном картофеле. Существующие методы уменьшения включают модификацию процесса жарки, улучшение условий хранения сырого картофеля (условия хранения влияют на образование акриламида), оптимизацию выбора сырья и применение методов предварительной обработки с использованием химических или натуральных добавок. Концентрации акриламида можно уменьшить, исключая мелкий и тонко нарезанный картофель для жарки, понижая температуру жарки и избегая условий хранения ниже 8°С (De Wilde et al., 2006, 2005; Gökmen et al., 2006). Учитывая использование добавок, образование акриламида можно уменьшить путем предварительной обработки нарезанного сырого картофеля аминокислотами, лимонными кислотами, ионами, зеленым чаем и ферментами (Jung et al., 2003; Medeiros Vinci et al., 2012; Morales et al., 2014; Pedreschi et al., 2007). Однако из-за этой подготовки часто меняется цвет, вкус и текстура картофеля фри. Более того, это вряд ли можно реализовать на промышленном уровне. Поэтому интересует использование методов спектроскопического обнаружения для недеструктивной идентификации сырого картофеля, дающего избыток акриламида во время жарки.
[0003] Вторая основная исследовательская деятельность касается использования видимой и ближней инфракрасной спектроскопии для определения состава картофеля. Был продемонстрирован оптический мониторинг концентраций сухого вещества, глюкозы и сахарозы (Haase, 2006; Helgerud et al., 2015; Rady, Guyer, Kirk, & Donis-Gonzålez, 2014; Subedi & Walsh, 2009).
[0004] На сегодняшний день необработанный картофель, который будет давать избыток акриламида, не может быть обнаружен быстрым, чувствительным и недеструктивным способом.
[0005] Целью изобретения является создание спектроскопической методики обнаружения для недеструктивной идентификации сырого картофеля, дающего избыток акриламида во время высокотемпературной обработки, не влияя на вкус и структуру продуктов.
Сущность изобретения
[0006] Согласно настоящему изобретению предоставлен способ обнаружения предшественников акриламида в сыром картофеле, включающий:
освещение по меньшей мере одной области поверхности сырого картофеля лучом освещения;
измерение интенсивности света, рассеянного картофелем;
генерирование сигнала обнаружения на основе измеренной интенсивности рассеянного света;
сравнение сигнала обнаружения с заданным пороговым значением; и
классификация картофеля с высокой концентрацией предшественника акриламида, если сигнал обнаружения превышает заданное пороговое значение.
[0007] Генерирование сигнала обнаружения может включать вычисление соотношения световых распределений сигналов рассеянного света и сигналов зеркального отраженного света и сравнение соотношения с заданным пороговым значением.
[0008] В альтернативном варианте осуществления этап генерирования сигнала обнаружения может включать вычисление соотношения измеренной интенсивности рассеянного света, обнаруженной на первом расстоянии от падающего светового луча, и измеренной интенсивности рассеянного света, обнаруженной на втором расстоянии от падающего светового луча и сравнение соотношения с заданным пороговым значением.
[0009] Пороговое значение можно вычислить путем измерения картины рассеяния по меньшей мере одного предварительно определенного безопасного картофеля и по меньшей мере одного картофеля с высокой концентрацией предшественника акриламида.
[0010] Способ может быть реализован в сортировочной машине.
[0011] Настоящее изобретение дополнительно предоставляет считываемый компьютером носитель, содержащий программные команды для того, чтобы заставить компьютер выполнить вышеупомянутый способ.
[0012] Настоящее изобретение дополнительно предоставляет устройство для обнаружения предшественников акриламида в сыром картофеле, содержащее:
средство освещения по меньшей мере одной области поверхности сырого картофеля лучом освещения;
средство измерения интенсивности света, рассеянного картофелем;
средство генерирования сигнала обнаружения на основе измеренной интенсивности рассеянного света;
средство сравнения сигнала обнаружения с заданным пороговым значением; и
средство классификации картофеля с высокой концентрацией предшественника акриламида, если сигнал обнаружения превышает заданное пороговое значение.
[0013] Средство генерирования сигнала обнаружения может содержать средство вычисления соотношения световых распределений сигналов рассеянного света и сигналов зеркального отраженного света и средство сравнения соотношения с заданным пороговым значением. В альтернативном варианте осуществления средство генерирования сигнала обнаружения может содержать средство вычисления соотношения измеренной интенсивности рассеянного света, обнаруженной на первом расстоянии от падающего светового луча, и измеренной интенсивности рассеянного света, обнаруженной на втором расстоянии от падающего светового луча, и средство сравнения соотношения с заданным пороговым значением.
[0014] Пороговое значение можно вычислить путем измерения картины рассеяния по меньшей мере одного предварительно определенного безопасного картофеля и по меньшей мере одного картофеля с высокой концентрацией предшественника акриламида.
[0015] Средство освещения может содержать источник света суперконтинуума. Средство освещения может содержать по меньшей мере один лазерный источник. Средство освещения может содержать комбинацию лазерных источников, излучающих свет в диапазоне дискретных длин волн. Дискретные длины волн могут находиться в области 1000-1600 нм. Средство освещения может содержать диафрагму для получения кругового пятна освещения. Средство измерения интенсивности света может содержать несколько датчиков. Средство измерения интенсивности света может содержать по меньшей мере одно волокно датчика и по меньшей мере один анализатор спектра. Средство измерения интенсивности света может дополнительно содержать коллимирующую линзу для введения обнаруженного света в волокно датчика. В альтернативном варианте осуществления средство измерения интенсивности света может содержать по меньшей мере одну фотоумножитель (PMT). Средство измерения интенсивности света может дополнительно содержать по меньшей мере одну диафрагму, причем каждая диафрагма используется для обнаружения только части рассеянного света.
[0016] Настоящее изобретение дополнительно предоставляет сортировочную машину, содержащую вышеописанное устройство.
[0017] Настоящее изобретение включает скрининг предшественников акриламида в сырых продуктах. Это можно сделать с помощью освещения продуктов и измерения интенсивности света, рассеянного продуктами при длине волны (полосы), которая составляет от 1000 нм до 2500 нм, чтобы генерировать сигнал обнаружения на основе внутреннего рассеяния.
[0018] Настоящее изобретение может включать отслеживание различий в свойствах рассеяния в зависимости от концентрации предшественника акриламида.
[0019] Зеркальный свет может генерироваться в области освещения, и внутренний рассеянный свет может генерироваться в области вокруг луча освещения с размером приблизительно 2 см.
[0020] Предпочтительно, скрининг выполняют при определенной длине волны (полосы), где контраст является максимальным. Это может быть в области 1000-1700 нм.
[0021] Средством освещения может быть тип спектрального широкополосного источника света, включая, но без ограничения, комбинацию дейтерия и галогена или источник света на основе суперконтинуума. В качестве альтернативы можно использовать лазер или комбинацию лазеров, которые могут быть разными. Предпочтительно, лазер или каждый лазер работает в диапазоне длин волн от 1000 нм до 1700 нм.
[0022] Средством измерения интенсивности света, рассеянного картофелем, может быть любой вид датчика (одиночный или многоволновый), чувствительный в желательной спектральной области.
[0023] Средство измерения интенсивности света, рассеянного картофелем, может быть приспособлено для измерения интенсивности рассеянного излучения под определенным углом. В сочетании с датчиком можно использовать комбинацию диафрагм с различными размерами апертуры или кольцевыми датчиками.
[0024] Предпочтительно скрининг проводят на очищенных ломтиках картофеля или картофеля фри.
[0025] Скрининг может быть реализован в сортировочной машине.
[0026] В настоящем изобретении для идентификации необработанного картофеля, дающего избыток акриламида во время жарки, используется спектроскопия с пространственным разрешением.
[0027] В настоящем изобретении используется связь между оптическими спектрами сырого необработанного картофеля и концентрацией акриламида после обработки. Используя скрининг предшественников акриламида в начале производственной обработки, даже после нарезки сырого картофеля, картофель, непригодный для высокотемпературных процессов, все еще можно использовать для других картофельных блюд, таких как картофельное пюре, которое не требует интенсивного нагрева во время процесса его приготовления. Следовательно, это повышает безопасность пищевых продуктов и уменьшает количество пищевых отходов.
Краткое описание фигур
[0028] Варианты осуществления изобретения будут описаны только в качестве примера со ссылкой на прилагаемые чертежи, на которых:
[0029] На фиг.1 показан один вариант осуществления сканирующего измерительного устройства согласно одному аспекту настоящего изобретения;
[0030] На фиг.2 более детально показана обнаруживающая часть устройства, показанного на фиг.1.
[0031] На фиг. 3 показаны свойства рассеяния хранящегося картофеля, подверженного избыточному образованию акриламида при жарке: (a) результат измерения анти-рассеяния; (b) результат измерения рассеяния
[0032] На фиг. 4 показаны свойства рассеяния свежего картофеля: (а) результат измерения анти-рассеяния; (b) результат измерения рассеяния.
[0033] На фиг. 5 показано сравнение свойств рассеяния свежего и хранящегося картофеля по мере увеличения времени хранения.
[0034] На фиг.6 показан график рассеяния, который визуализирует соотношение включенных картин рассеяния и анти-рассеяния при 1444 нм в качестве функции времени хранения.
Описание вариантов осуществления
[0035] Настоящее изобретение относится к способу использования спектроскопии с пространственным разрешением для отслеживания свойств рассеяния картофеля, что позволяет идентифицировать картофель, который дает избыток акриламида во время жарки.
[0036] В настоящем изобретении используется спектроскопия с пространственным разрешением для характеристики свойств рассеяния необработанного картофеля. Настоящее изобретение относится к способу измерения, который обеспечивает недеструктивную идентификацию отдельного картофеля и подходит для реализации в промышленных линейных сканирующих конфигурациях.
[0037] На фиг.1 показан один вариант осуществления устройства для обнаружения предшественников акриламида в сыром картофеле согласно одному варианту осуществления настоящего изобретения.
[0038] Используя устройство на фиг. 1, можно измерить спектр отраженного света в разных точках на поверхности картофеля на разных расстояниях от луча освещения. Устройство содержит освещающую часть, в которой луч света направлен и сфокусирован на образце, и обнаруживающую часть, которая собирает и измеряет спектр отраженного света в разных точках образца (см. также фиг. 2).
[0039] На стороне освещения содержится источник 1 света суперконтинуума, краевой фильтр 3, две линзы, 2, 4 и диафрагма 5. Источником света суперконтинуума является источник суперконтинуума с волоконными выводами Fianium-SC400, который генерирует высокомощный широкополосный свет через накачку фотонного кристаллического волокна с помощью мощного импульсного лазера, позволяя получить высокое соотношение «сигнал/шум» рассеянного света. В частности, он излучает оптическую силу в 4 Вт во всем спектре от 415 нм до 1880 нм, из которых 1,5 Вт излучается лазером накачки при 1064 нм. Поскольку источник суперконтинуума излучает более высокую интенсивность при 1064 нм, чем при других длинах волн, чтобы сгладить его спектр за счет отражения света при 1064 нм после выхода источника суперконтинуума предусмотрены/установлены рассеивающая линза 2 и краевой фильтр 3. В противном случае, если краевой фильтр не будет присутствовать, анализатор спектра будет насыщен доминирующим светом 1064 нм. Поскольку краевой фильтр может обрабатывать только ограниченную мощность света на площадь поверхности, между выходом источника света и краевым фильтром устанавливают рассеивающую линзу 2. Эта линза увеличивает размер пятна источника суперконтинуума, чтобы предотвратить повреждение краевого фильтра. Позади краевого фильтра линза 4 фокусирует луч света на образце 6. Чтобы получить круговое пятно освещения, перед образцом устанавливают диафрагму 5. Пятно освещения имеет диаметр 1,8 мм в точке на поверхности образцов. Картофель можно расположить так, чтобы его плоская поверхность была перпендикулярна лучу освещения. В других вариантах осуществления изобретения может быть предусмотрен один или несколько источников лазерного света, в этом случае краевой фильтр и диафрагму можно исключить.
[0040] Когда источник света освещает образец, падающие световые лучи будут поглощаться, передаваться и отражаться в зависимости от химической композиции и физических параметров образца. Отраженный свет образца обычно состоит из зеркального и/или рассеянного отраженного света от поверхности образца и внутренне рассеянного света от ткани образца. Учитывая плоскую поверхность картофеля, рассеянным отраженным светом можно пренебречь из-за малой шероховатости поверхности. Часть света будет зеркально отражаться на поверхности с углом отражения, равным углу падения, а другая часть будет рассеиваться внутри. Внутреннее рассеяние происходит, когда падающие световые лучи проникают в ткань образца. В этом случае отраженный свет излучается вокруг точки освещения на расстояниях, зависящих от свойств ткани. Спектроскопия с пространственным разрешением измеряет интенсивность отраженного света в разных точках на образце и, следовательно, на разных расстояниях от падающего светового луча. В положении падающего светового луча будет захвачено зеркальное отражение. На более больших расстояниях от точки освещения может быть измерен внутренне рассеянный свет.
[0041] На стороне обнаружения сканирующего устройства, показанного на фиг. 1 и 2, содержится диафрагма 7, линза 8, оптические волокна 10, столы 9 автоматического перемещения и анализатор 11 спектра. Волокно датчика направляет рассеянный свет в анализатор спектра. Волокно датчика устанавливают на столе перемещения, обеспечивая движение в горизонтальном и вертикальном направлениях (X и Y). Каждое движение может быть ручным или автоматическим. Горизонтальное направление позволяет оптимизировать выравнивание волокна датчика, так что центр волокна проходит через центр пятна освещения. Вертикальное направление позволяет сканировать поверхность картофеля. Во время каждого измерения спектр отражения захватывается для разных вертикальных положений волокна датчика. Вертикальное движение может быть запрограммировано контроллером движения, чтобы уменьшить длительность сканирования и повысить точность движения. Перед волокном 10 датчика устанавливают диафрагму 7 и линзу 8. Диафрагма 7 ограничивает площадь поверхности картофеля, от которой датчик получает свет в одной точке измерения. Диафрагма 7 также выбирает определенную часть сигнала рассеяния, подлежащую обнаружению. Поэтому датчик измеряет определенную интенсивность света, которая может быть визуализирована на графике рассеяния. Коллимирующая линза 8, передающая свет от 200 нм до 2500 нм, собирает свет, который проходит через диафрагму, и вводит этот свет в волокно датчика. Без этой линзы волокно 10 не сможет захватить весь свет, проходящий через диафрагму. Волокно 10 датчика соединено с анализатором 11 спектра, который в качестве функции длины волны измеряет абсолютную интенсивность света. Предусмотрен широкополосный анализатор спектра, состоящий из двух разных каналов с линейными массивами датчиков, что позволяет одновременно измерять как ультрафиолетовый (УФ), видимый (VIS), так и ближний инфракрасный (NIR) спектр. Первый канал содержит спектрометр, способный измерять спектр от 200 нм до 1100 нм с разрешением 1,4 нм. Второй канал содержит спектрометр, способный измерять спектр от 1000 нм до 1700 нм с разрешением 4 нм. В каждом вертикальном положении волокна датчика спектр захватывается одновременно двумя каналами анализатора спектра.
[0042] Следует понимать, что, когда предусмотрены другие средства обнаружения согласно настоящему изобретению, то линзу, оптические волокна, этапы перемещения и анализатор спектра можно исключить. Средство обнаружения может содержать одну или более фотоумножитель для обнаружения в свободном пространстве.
[0043] Настоящее изобретение обеспечивает недеструктивную идентификацию сырого картофеля, дающего избыток акриламида, не влияя на вкус, структуру и композицию картофеля фри, полученного из протестированного картофеля. Кроме того, коммерческая доступность 1444 нм лазеров позволяет интегрировать этот способ идентификации в линейные сканирующие машины, что позволяет осуществлять промышленный мониторинг потенциала образования акриламида в сыром картофеле.
[0044] Устройство настоящего изобретения подходит для встраивания в машину для сортировки картофеля. Перед использованием сортировочную машину необходимо откалибровать. При хранении картофеля при температуре 4°C в холодильнике можно искусственно создать картофель, который во время жарки будет давать акриламид. Храня картофель при этой температуре, можно влиять на концентрацию предшественника. Калибровочные образцы как картофеля, хранящегося при низкой температуре, так и свежего безопасного картофеля, можно химически анализировать как до, так и после жарки. Химический анализ позволяет сравнить концентрацию акриламида в жареном картофеле и концентрацию различных предшественников акриламида (крахмала, воды, сахара) в сыром картофеле. Измеряя сигнал анти-рассеяния и рассеяния безопасного и охлажденного картофеля, можно определить пороговые значения. Эти пороговые значения можно использовать для классификации картофеля согласно их оцененной концентрации предшественника акриламида.
[0045] Химический анализ позволяет понять, какие свойства рассеяния соответствуют концентрациям предшественников акриламида. Химический анализ также позволяет сделать корреляцию между концентрацией акриламида в жареном картофеле и свойствами рассеяния картофеля перед жаркой, из которой можно определить, какой химический состав соответствует этим свойствам рассеяния. После калибровки сортировочной машины можно оценить концентрацию предшественника картофеля на основе измеренных интенсивностей используя данную корреляцию, полученную с помощью калибровочных образцов.
[0046] При измерении определенной интенсивности, эту интенсивность можно сравнить с измеренной интенсивностью калибровочного образца, химический состав которого известен.
[0047] Метод скрининга позволяет классифицировать картофель в разные подклассы. Первый подкласс может содержать картофель, который может образовать высокую концентрацию акриламида (> 800 ppb) при высокотемпературной обработке; второй подкласс может образовать значительно меньшую концентрацию акриламида (<800 ppb). Картофель из первого подкласса может использоваться для картофельных блюд, требующих обработки только при низкой температуре (например, для картофельного пюре). Более низкая концентрация акриламида в обработанном картофеле второго класса приводит к более безопасным продуктам, приготовленным при высокой температуре (таким как картофель фри и чипсы).
[0048] Способ и устройство настоящего изобретения способны обрабатывать большие партии картофеля, обеспечивая промышленную реализацию, не влияя на вкус и/или структуру картофельных продуктов.
[0049] Таблица 1: концентрации заместителей сырого картофеля и жареного картофеля (картофеля фри), демонстрирующие увеличение концентрации акриламида по мере увеличения времени хранения.
| 18 недель хранения | 28 недель хранения | |||||
| Свежий картофель (хранящийся при 8°С) | Картофель из холодильника (хранящийся при 4°С) | Картофель фри из свежего картофеля (хранящегося при 8°С) | Картофель фри из картофеля из холодильника (хранящегося при 4°С) |
Картофель из холодильника (хранящийся при 4°С) | Картофель фри из картофеля из холодильника (хранящегося при 4°С) |
|
| Фруктоза (%) | 0,05 | 0,07 | <0,05 | 0,26 | 0,30 | 0,40 |
| Глюкоза (%) | 0,08 | 0,10 | 0,05 | 0,45 | 0,30 | 0,40 |
| Крахмал (%) | 16,85 | 18,37 | 27,62 | 31,00 | 16,91 | 26,04 |
| Влага (%) |
77,38 | 73,05 | 51,64 | 46,76 | 75,20 | 48,92 |
| Аспарагин (%) |
0,48 | 0.56 | 1,18 | 0,99 | 0.50 | 1,00 |
| Акриламид (мкг/кг) |
/ | / | 240 | 640 | / | 890 |
[0050] Результаты химического анализа, показанные в таблице 1, подтверждают, что свежий и хранящийся сырой картофель дают разные концентрации акриламида во время жарки. Следовательно, различия в рассеянии между свежим и хранящимся картофелем можно измерить и использовать в качестве индикатора образования акриламида в картофеле фри. Поэтому свежий, неохлажденный картофель можно считать безопасным картофелем, который давал бы меньшую концентрацию акриламида (<600 ppb), чем картофель, который хранился при более низкой температуре или в холодильнике (температура ниже 4°С). Поэтому безопасность картофеля связана с его концентрацией предшественника акриламида. Безопасный картофель может быть определен как имеющий низкую концентрацию предшественника акриламида, например, менее 600 частей на миллиард. Например, охлажденный картофель (температура ниже 4°С) дает более высокую концентрацию акриламида (> 600 частей на миллиард). Рекомендации Европейской комиссии по исследованию уровней акриламида в пищевых продуктах 2013/647/ EU содержатся в (ссылка: http://eur-lex.europa.eu/legalcontent/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:32013H0647&from=EN
[0051] Может быть необходимо просканировать картофель дважды, чтобы зафиксировать как рассеянный, так и зеркальный отраженный световой сигнал. Чтобы получить сигнал рассеянного света, спектры можно измерить за большее время интегрирования (время, за которое анализатор спектра фиксирует фотоны для одного спектрального измерения), например, 3000 мс и 4000 мс, для видимого и ближнего ИК канала соответственно. Однако эта конфигурация не позволяет измерять зеркальный отраженный свет. При расположении оптического волокна в точке пятна освещения будет измерен сигнал насыщенного света. Чтобы измерить зеркальный отраженный свет, сигнал анти-рассеяния, может быть необходимо просканировать картофель за более короткое время интегрирования анализатора спектра, например, 250 мс и 1000 мс для видимого и ближнего ИК канала, соответственно. Спектр можно зафиксировать в нескольких точках на поверхности клубня картофеля. Эти измерения отражения в разных точках на поверхности картофеля могут происходить одновременно, что ведет к измерениям в реальном времени.
[0052] Свойства рассеяния свежего картофеля и хранящегося в холодильнике могут быть изучены путем измерения их картины рассеяния и анти-рассеяния. Фигуры 3 и 4 показывают сравнение обеих конфигураций измерений с применением сканирования: (a) результат измерения анти-рассеяния; (b) результат измерения рассеяния. Фиг. 3 показывает данные для охлажденного картофеля (таким образом, подверженного образованию высокого содержания акриламида), а на фиг. 4 показаны данные для свежего картофеля, не подверженного образованию высокого содержания акриламида. Четко видно, что свежий картофель показывает меньшее рассеяние, чем хранящийся картофель.
[0053] Для каждой длины волны фигуру рассеяния и анти-рассеяния получают путем отображения измеряемой интенсивности в качестве функции положения на поверхности картофеля. Как показано на фиг. 3а и фиг. 4а, контур анти-рассеяния представляет зеркальный отраженный свет. Он содержит небольшой пик в центре пятна освещения на поверхности картофеля (нулевая позиция соответствует центру пятна освещения на поверхности картофеля). Как показано на фиг. 3b и 4b, контур рассеяния показывает заполненную картину в точке пятна освещения, но позволяет визуализировать рассеяние света по всей ткани картофеля. Интенсивность света, зафиксированная в незаполненной области, обозначенной заштрихованными областями, представляет собой величину количества рассеяния света. Чем шире картина рассеяния, тем больше рассеяние света по всей ткани картофеля.
[0054] Чтобы охарактеризовать свойства рассеяния картофеля в качестве функции длины волны освещения, можно вычислить соотношение включенных картин рассеяния и анти-рассеяния. На фиг. 5 показано сравнение свойств рассеяния свежего и хранящегося картофеля по мере увеличения времени хранения с помощью использования соотношения составных частей, обозначенных серыми областями на фиг. 3 и 4. Исследование соотношения интегрированной картины рассеяния и анти-рассеяния позволяет сравнить свойства рассеяния свежего и хранящегося картофеля в разные моменты измерения, через разное время хранения.
[0055] Средние соотношения указывают на большое различие в рассеянии при 1444 нм. При этой длине волны можно наблюдать увеличение соотношения по мере увеличения времени хранения. В моменты измерения через 11 недель хранения было получено лишь небольшое различие между свежим и хранящимся картофелем, тогда как через 28 недель было получено значительное увеличение соотношения. Это соответствует химическому анализу, который через 28 недель показал значительно более высокую концентрацию акриламида, чем через 18 недель хранения (таблица 1).
[0056] Для количественного изучения вариации и последовательности свойств рассеяния был создан график рассеяния, который визуализировал соотношение интегрированных фигур рассеяния и анти-рассеяния при 1444 нм в качестве функции времени хранения. На фиг. 6 показано увеличение соотношения интегрированного сигнала рассеяния и анти-рассеяния по мере увеличения времени хранения. Рассматривая хранящийся картофель, можно наблюдать увеличивающиеся значения для соотношения интегрированной картины рассеяния и анти-рассеяния при 1444 нм по мере увеличения времени хранения. Кроме того, относительное количество хранящихся клубней картофеля, приводящих к большому соотношению, также значительно увеличивается вместе со временем хранения. В каждый момент измерения среднее соотношение интегрированного сигнала рассеяния и анти-рассеяния при 1444 нм показывает большее значение как для хранящегося, так и для свежего картофеля (Таблица 2). Однако наблюдается большее колебание среднего соотношения. В каждый момент измерения свежие клубни картофеля показывают большое колебание из-за большого естественного колебания их заместителей. По сравнению со свежим картофелем, хранящиеся клубни картофеля показывают еще большее колебание. Несмотря на большое колебание состава свежего картофеля, хранящийся картофель не будет так же менять свою внутреннюю структуру, что приведет к еще большему колебанию после хранения. Различные клубни картофеля, таким образом, будут адаптироваться по-разному во время хранения, что приведет к различной концентрации акриламида после жарки.
[0057] Таблица 2: среднее значение и колебание соотношения интегрированного сигнала рассеяния и анти-рассеяния при 1444 нм после разных недель хранения.
| Условия измерения | Средний сигнал рассеяния/анти-рассеяния свежего картофеля | Средний сигнал рассеяния/анти-рассеяния картофеля, хранящегося в холодильнике |
| 11 недель | 1,0 ± 0,8 | 3,3 ± 3,6 |
| 15 недель | 3,8 ± 5,1 | 5,0 ± 6,4 |
| 21 неделя | 2,8 ± 3,8 | 4,8 ± 6,4 |
| 28 недель | / | 8,1 ± 12,6 |
[0058] В общем, можно сделать вывод, что свойства рассеяния картофеля при 1444 нм позволяют идентифицировать неправильно хранящиеся клубни картофеля. Чем больше соотношение интегрированного сигнала рассеяния и анти-рассеяния в сыром картофеле, тем больше образование акриламида во время жарки. В результате было доказано, что при измерениях рассеяния можно учитывать изменения в композиции клубней картофеля, вызванные изменениями предшественников акриламида. На основе характеристик рассеяния при 1444 нм показана взаимосвязь между внутренней структурой картофеля и образованием акриламида во время жарки.
[0059] Свойства внутреннего рассеяния необработанного картофеля используются в настоящем изобретении для отслеживания предшественников акриламида, что позволяет недеструктивное исключение картофеля, который не подходит для производства картофеля фри.
[0060] Слова «содержит/содержащий» и слова «имеющий/включающий» при использовании в настоящем документе со ссылкой на настоящее изобретение, используются для указания присутствия заявленных характеристик, целых чисел, этапов или компонентов, но не исключают присутствия или добавления одного или нескольких других характеристик, целых чисел, этапов, компонентов или их групп.
[0061] Следует понимать, что некоторые характеристики изобретения, которые для ясности описаны в контексте отдельных вариантов осуществления, также могут быть представлены в комбинации в одном варианте осуществления. И наоборот, различные признаки изобретения, которые для краткости описаны в контексте одного варианта осуществления, также могут быть представлены отдельно или в любой подходящей подкомбинации.
Claims (24)
1. Способ обнаружения предшественников акриламида в сыром картофеле, содержащий:
освещение по меньшей мере одной области поверхности сырого картофеля лучом света освещения;
измерение интенсивности внутренне рассеянного картофелем света;
измерение интенсивности зеркально отраженного от поверхности картофеля света;
генерирование сигнала обнаружения на основе отношения измеренной интенсивности внутренне рассеянного света и измеренной интенсивности зеркально отраженного света;
сравнение сигнала обнаружения с заданным пороговым значением; и
классификацию картофеля как имеющего высокую концентрацию предшественника акриламида, если сигнал обнаружения превышает заданное пороговое значение.
2. Способ по п. 1, в котором внутренне рассеянный картофелем свет обнаруживается на расстоянии от освещенной области, а зеркально отраженный от поверхности картофеля свет обнаруживается на освещенной области.
3. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором заданное пороговое значение вычисляют путем измерения картины рассеяния по меньшей мере одного предварительно определенного безопасного картофеля, вызывающего концентрацию акриламида меньше 800 ppb (миллиардных долей), и по меньшей мере одного картофеля, вызывающего концентрацию акриламида больше 800 ppb в процессе высокотемпературной обработки.
4. Способ по любому из предыдущих пунктов, при этом способ реализуют в сортировочной машине.
5. Устройство для обнаружения предшественников акриламида в сыром картофеле, содержащее:
средство (1, 2, 3, 4, 5) освещения по меньшей мере одной области поверхности сырого картофеля (6) лучом света освещения;
средство (7, 8, 9, 10, 11) измерения интенсивности внутренне рассеянного картофелем света и интенсивности зеркально отраженного от поверхности картофеля света;
средство генерирования сигнала обнаружения на основе соотношения измеренной интенсивности внутренне рассеянного света и измеренной интенсивности зеркально отраженного света;
средство сравнения сигнала обнаружения с заданным пороговым значением; и
средство классификации картофеля как имеющего высокую концентрацию предшественника акриламида, если сигнал обнаружения превышает заданное пороговое значение.
6. Устройство по п. 5, в котором средство измерения интенсивности внутренне рассеянного картофелем света и интенсивности зеркально отраженного от поверхности картофеля света содержит средство обнаружения внутренне рассеянного картофелем света на расстоянии от освещенной области и зеркально отраженного от поверхности картофеля света на освещенной области.
7. Устройство по любому из пп. 5 или 6, в котором пороговое значение вычисляют путем измерения картины рассеяния по меньшей мере одного предварительно определенного безопасного картофеля, вызывающего концентрацию акриламида меньше 800 ppb, и по меньшей мере одного картофеля, вызывающего концентрацию акриламида больше 800 ppb в процессе высокотемпературной обработки.
8. Устройство по любому из пп. 5-7, в котором средство освещения содержит лазер.
9. Устройство по любому из пп. 5-8, в котором средство освещения содержит диафрагму (5), чтобы получить круговое пятно освещения.
10. Устройство по любому из пп. 5-9, в котором средство измерения интенсивности света содержит по меньшей мере один фотоумножитель.
11. Устройство по любому из пп. 5-10, в котором средство измерения интенсивности света дополнительно содержит по меньшей мере одну диафрагму (7) для обнаружения только части рассеянного света.
12. Сортировочная машина, содержащая устройство по любому из пп. 5-11.
13. Считываемый компьютером носитель, содержащий программные команды, которые предписывают устройству согласно любому из пп. 5-11 выполнять способ по любому из пп. 1-4.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP16157211.0A EP3210677B1 (en) | 2016-02-24 | 2016-02-24 | Method and apparatus for the detection of acrylamide precursors in raw potatoes |
| EP16157211.0 | 2016-02-24 | ||
| PCT/EP2017/054241 WO2017144617A1 (en) | 2016-02-24 | 2017-02-23 | System and method for the detection of acrylamide precursors in raw potatoes and potato-based food products |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2018130828A RU2018130828A (ru) | 2020-03-24 |
| RU2018130828A3 RU2018130828A3 (ru) | 2020-05-15 |
| RU2738593C2 true RU2738593C2 (ru) | 2020-12-14 |
Family
ID=55436034
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018130828A RU2738593C2 (ru) | 2016-02-24 | 2017-02-23 | Система и способ обнаружения предшественников акриламида в сыром картофеле и пищевых продуктах на основе картофеля |
Country Status (11)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10908076B2 (ru) |
| EP (2) | EP3210677B1 (ru) |
| JP (1) | JP6855497B2 (ru) |
| CN (1) | CN109070145B (ru) |
| AU (1) | AU2017222279B2 (ru) |
| BR (1) | BR112018017312B1 (ru) |
| CA (1) | CA3015576C (ru) |
| ES (1) | ES2790727T3 (ru) |
| PL (1) | PL3210677T3 (ru) |
| RU (1) | RU2738593C2 (ru) |
| WO (1) | WO2017144617A1 (ru) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10363582B2 (en) | 2016-01-15 | 2019-07-30 | Key Technology, Inc. | Method and apparatus for sorting |
| US10195647B2 (en) | 2016-01-15 | 2019-02-05 | Key Technology, Inc | Method and apparatus for sorting |
| EP3282740B1 (de) * | 2016-08-12 | 2019-10-23 | KUNBUS GmbH | Bandwächter für ein funkkommunikationssystem |
| GB201713740D0 (en) | 2017-08-25 | 2017-10-11 | Nkt Photonics As | Depolarizing homogenizer |
| CN109932328B (zh) * | 2019-03-27 | 2021-06-25 | 西京学院 | 一种速溶咖啡中丙烯酰胺含量的可见分光光度测定方法 |
| NL2023271B1 (en) * | 2019-06-06 | 2020-12-22 | Aweta G&P B V | Apparatus and method for determining a property of products |
| CN111112127A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-08 | 厦门大学嘉庚学院 | 一种饮料瓶颜色和材质同步识别的系统及方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS55124003A (en) * | 1979-03-19 | 1980-09-24 | Sankusu:Kk | Reflection type photoelectric switch |
| RU2098797C1 (ru) * | 1994-11-30 | 1997-12-10 | Алексей Владиславович Курбатов | Способ получения проекции объекта с помощью проникающего излучения и устройство для его осуществления |
| RU2183327C2 (ru) * | 1997-10-09 | 2002-06-10 | Лумитест Лтд. | Способ и устройство для измерения пероксидации липидов в биологических жидкостях и суспензиях тканей |
| WO2012013476A1 (de) * | 2010-07-27 | 2012-02-02 | Evk Di Kerschhaggl Gmbh | Verfahren, sensoreinheit und maschine zum detektieren von "zuckerspitzen"-defekten in kartoffeln |
Family Cites Families (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6344151A (ja) * | 1986-08-12 | 1988-02-25 | Koyo Seiko Co Ltd | 外観検査装置 |
| EP0610235A1 (en) * | 1991-10-01 | 1994-08-17 | Oseney Limited | Scattered/transmitted light information system |
| US5533628A (en) * | 1992-03-06 | 1996-07-09 | Agri Tech Incorporated | Method and apparatus for sorting objects by color including stable color transformation |
| JPH08278259A (ja) * | 1995-04-10 | 1996-10-22 | Nippon Steel Corp | 表面検査装置 |
| JP2000055813A (ja) * | 1998-08-04 | 2000-02-25 | Toyo Noki Kk | 馬鈴薯選別法 |
| US6864970B1 (en) * | 2000-10-11 | 2005-03-08 | Best N.V. | Apparatus and method for scanning products with a light beam to detect and remove impurities or irregularities in a conveyed stream of the products |
| US8181877B2 (en) * | 2006-12-18 | 2012-05-22 | Datalogic Scanning Group S.R.L. | Aiming device |
| BE1017898A3 (nl) * | 2007-12-14 | 2009-10-06 | Technology & Design B V B A | Sorteerapparaat en werkwijze voor het sorteren van producten. |
| CN102344951B (zh) * | 2010-07-30 | 2013-07-24 | 中国检验检疫科学研究院 | 用于样品中梨源性成分检测的引物及方法和试剂盒 |
| GB201113138D0 (en) * | 2011-07-29 | 2011-09-14 | Univ East Anglia | Method, system and device for detecting insects and other pests |
| IE20110525A1 (en) * | 2011-11-25 | 2013-06-05 | Odenberg Engineering Ltd | A rejector device |
| CN202599817U (zh) * | 2012-03-19 | 2012-12-12 | 齐齐哈尔大学 | 一种检测炸薯片中丙烯酰胺含量的装置 |
| AU2013342064A1 (en) * | 2012-11-09 | 2015-06-18 | J.R. Simplot Company | Use of invertase silencing in potato to minimize losses from zebra chip and sugar ends |
| CN104237138A (zh) * | 2013-06-21 | 2014-12-24 | 中国农业机械化科学研究院 | 一种马铃薯还原糖近红外测定方法 |
| EP3063531B1 (en) * | 2013-11-01 | 2022-12-21 | TOMRA Sorting NV | Method and apparatus for detecting matter |
-
2016
- 2016-02-24 ES ES16157211T patent/ES2790727T3/es active Active
- 2016-02-24 EP EP16157211.0A patent/EP3210677B1/en active Active
- 2016-02-24 PL PL16157211T patent/PL3210677T3/pl unknown
- 2016-02-24 EP EP20165390.4A patent/EP3757545B1/en active Active
-
2017
- 2017-02-23 RU RU2018130828A patent/RU2738593C2/ru active
- 2017-02-23 BR BR112018017312-6A patent/BR112018017312B1/pt active IP Right Grant
- 2017-02-23 AU AU2017222279A patent/AU2017222279B2/en active Active
- 2017-02-23 WO PCT/EP2017/054241 patent/WO2017144617A1/en active Application Filing
- 2017-02-23 JP JP2018545159A patent/JP6855497B2/ja active Active
- 2017-02-23 US US16/079,454 patent/US10908076B2/en active Active
- 2017-02-23 CA CA3015576A patent/CA3015576C/en active Active
- 2017-02-23 CN CN201780023890.XA patent/CN109070145B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS55124003A (en) * | 1979-03-19 | 1980-09-24 | Sankusu:Kk | Reflection type photoelectric switch |
| RU2098797C1 (ru) * | 1994-11-30 | 1997-12-10 | Алексей Владиславович Курбатов | Способ получения проекции объекта с помощью проникающего излучения и устройство для его осуществления |
| RU2183327C2 (ru) * | 1997-10-09 | 2002-06-10 | Лумитест Лтд. | Способ и устройство для измерения пероксидации липидов в биологических жидкостях и суспензиях тканей |
| WO2012013476A1 (de) * | 2010-07-27 | 2012-02-02 | Evk Di Kerschhaggl Gmbh | Verfahren, sensoreinheit und maschine zum detektieren von "zuckerspitzen"-defekten in kartoffeln |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| BR112018017312B1 (pt) | 2023-01-31 |
| CA3015576C (en) | 2021-03-09 |
| CA3015576A1 (en) | 2017-08-31 |
| CN109070145B (zh) | 2020-12-01 |
| RU2018130828A3 (ru) | 2020-05-15 |
| EP3210677B1 (en) | 2020-03-25 |
| CN109070145A (zh) | 2018-12-21 |
| BR112018017312A2 (pt) | 2019-01-02 |
| EP3210677A1 (en) | 2017-08-30 |
| WO2017144617A1 (en) | 2017-08-31 |
| AU2017222279A1 (en) | 2018-09-13 |
| PL3210677T3 (pl) | 2020-09-21 |
| EP3757545B1 (en) | 2023-03-01 |
| AU2017222279B2 (en) | 2022-03-24 |
| JP2019507876A (ja) | 2019-03-22 |
| RU2018130828A (ru) | 2020-03-24 |
| US20190086325A1 (en) | 2019-03-21 |
| EP3757545A1 (en) | 2020-12-30 |
| US10908076B2 (en) | 2021-02-02 |
| JP6855497B2 (ja) | 2021-04-07 |
| ES2790727T3 (es) | 2020-10-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2738593C2 (ru) | Система и способ обнаружения предшественников акриламида в сыром картофеле и пищевых продуктах на основе картофеля | |
| Qin et al. | Measurement of the optical properties of fruits and vegetables using spatially resolved hyperspectral diffuse reflectance imaging technique | |
| US8072605B2 (en) | Method and apparatus for determining quality of fruit and vegetable products | |
| Zhu et al. | Ripeness evaluation of ‘Sun Bright’tomato using optical absorption and scattering properties | |
| JP2003527594A (ja) | 可視光線スペクトル／近赤外線スペクトルにより果物の特性を測定し、相互に関連付けるための装置および方法 | |
| Qin et al. | Prediction of apple internal quality using spectral absorption and scattering properties | |
| JP2006170669A (ja) | 青果物の品質検査装置 | |
| Khodabakhshian et al. | Determining quality and maturity of pomegranates using multispectral imaging | |
| Mendoza | Analysis of absorption and scattering spectra for assessing the internal quality of apple fruit | |
| JP2002122540A (ja) | 青果類の評価装置及び評価方法 | |
| Rodríguez-Ortega et al. | Study of light penetration depth of a Vis-NIR hyperspectral imaging system for the assessment of fruit quality. A case study in persimmon fruit | |
| TW201447266A (zh) | 毛髮等纖維狀物質之檢測方法及裝置 | |
| JP2012058130A (ja) | 農産物における非破壊検査方法および装置 | |
| JP2004317381A (ja) | 青果物の非破壊糖度測定装置 | |
| Smeesters et al. | Internal scattering as an optical screening method to identify peeled potatoes giving rise to an excess of acrylamide | |
| JP3857191B2 (ja) | 青果物の内部品質検査方法及び装置 | |
| JP4621876B2 (ja) | 近赤外スペクトル測定装置 | |
| Huang et al. | Nondestructive measurement of tomato postharvest quality using a multichannel hyperspectral imaging probe | |
| Lu et al. | Measurement of the optical properties of apples by hyperspectral imaging for assessing fruit quality | |
| Mendoza et al. | Data fusion of visible/near-infrared spectroscopy and spectral scattering for apple quality assessment | |
| CN111551517B (zh) | 一种蔬菜农药残留检测装置及方法 | |
| Yuan et al. | INVESTIGATION OF PENETRATION DEPTH OF NIR LIGHT IN FOOD PACKAGING | |
| JP2006098107A (ja) | 青果物の内部品質評価装置 | |
| CN111551518A (zh) | 一种蔬菜农药残留检测方法 | |
| Ma ShiBang et al. | Prediction of beef freshness using a hyperspectral scattering imaging technique. |