Können wir uns auf unsere fünf Sinne verlassen, um zu erkennen, ob Obst und Gemüse frisch sind oder nicht? Im Normalfall genügt es, das Lebensmittel anzusehen, zu riechen oder zu berühren, um festzustellen, dass es unbedenklich zu essen ist. In solchen Fällen besteht normalerweise kein großes Risiko. In der Lebensmittelindustrie können die Qualitätsstandards jedoch anspruchsvoller sein und die Gewährleistung der Frische von Obst und Gemüse während des Transports und der Lagerung kann zu einer noch größeren Herausforderung werden. Als Lösung wurde in einer aktuellen Studie der Jiangnan-Universität in China ein neues System entwickelt, das 3D-Druck mit tiefen neuronalen Netzen (DCNN) kombiniert, um die Qualität von Obst und Gemüse in Echtzeit zu überwachen und die Frische dieser Lebensmittel festzustellen.
Dank des 3D-Drucks wurden Etiketten mit Farbindikatoren hergestellt, die Veränderungen des CO₂-Gehalts erkennen, die bei der Zersetzung von Obst und Gemüse auftreten. Künstliche neuronale Netze wurden eingesetzt, um die auf den Etiketten angezeigten Ergebnisse zu interpretieren. Die Kombination dieser beiden Technologien bietet die perfekte Methode zur Überwachung der Frische von Lebensmitteln wie Obst und Gemüse.
3D-gedruckte Etiketten überwachen Veränderungen des CO₂-Gehalts während der Lagerung von Gemüse wie Grünzeug, Gurken, Okra, Pflaumen und Jujubes (Bild: Tiantian Tang, Min Zhang, Huijie Jia, Bhesh Bhandari, Zhimei Guo)
Wie kann man die Frische von Lebensmitteln mit 3D-Druck und neuronalen Netzen überwachen?
Bevor wir auf die Details der Studie eingehen, ist es notwendig zu erwähnen, was tiefe neuronale Netze (Deep Convolutional Neural Networks, DCNN) sind. Dabei handelt es sich um eine Klasse von künstlichen neuronalen Netzen, die häufig zur Analyse verschiedener Bilder verwendet werden. Unter Ausnutzung der Designflexibilität des 3D-Drucks enthalten die Etiketten Farbindikatoren auf der Basis von Bromthymol in Blau und Methyl in Rot. Auf diese Weise zeigen die Etiketten die Veränderungen des CO₂-Gehalts an, die bei der Zersetzung von Obst und Gemüse auftreten.
Die 3D-Drucktechnologie erwies sich als vielseitige Lösung für die Herstellung dieser Etiketten, die aus biokompatiblen Materialien wie Natriumalginat, Stärke und Polysacchariden bestehen und somit auch für Lebensmittelverpackungen sicher sind. In der Studie wurde ein direkter Zusammenhang zwischen den Farbveränderungen der Etiketten und dem Frischegrad der Lebensmittel festgestellt. Ein erhöhter CO₂-Gehalt in der Lagerumgebung korrelierte auch mit einem erhöhten Gewichtsverlust und einer geringeren Festigkeit der Produkte.
Universität Jiangnan in China (Bild: Wuxi China)
Wie bereits erwähnt, interpretierten künstliche neuronale Netze die aus den Etiketten gewonnenen Daten. Die Netze analysierten die Etikettenbilder und klassifizierten die Lebensmittel in drei Kategorien: frisch, noch frisch und verdorben. Die Verwendung von DCNN ermöglichte eine hohe Genauigkeit bei der Erkennung des Zustands der Produkte. Die Studie wurde durch die Entwicklung einer mobilen Anwendung auf der Grundlage dieses Modells fortgesetzt, die es ermöglicht, die Etiketten zu scannen und eine sofortige Diagnose der Frische der Lebensmittel zu erhalten.
Die Kombination von 3D-Druck mit künstlichen neuronalen Netzen könnte neue Möglichkeiten für die Überwachung der Lebensmittel-Lieferkette eröffnen. Vielleicht könnte die Methode in Zukunft auf andere Produkte wie Fleisch und Milchprodukte ausgeweitet werden, indem zusätzliche Sensoren zur Erkennung von Temperatur und Feuchtigkeit integriert werden. Die Forscher haben sogar erwähnt, dass die Aufnahme von antimikrobiellen Wirkstoffen in die gedruckten Etiketten dazu beitragen könnte, die Haltbarkeit von Lebensmitteln zu verlängern. HIER können Sie die gesamte Studie lesen.
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