江南大学胥传来/南洋理工陈晓东《AM》:基于多孔纳米复合材料的食品新鲜度可视化监测

消费者常常根据食品包装上标识的有效期限来判断是否适合食用,全球每年因此造成大量的食物浪费。据统计,每年被消费者和食品经销商不必要丢弃的食品高达数十亿人民币,造成了极大的浪费。食品新鲜度一方面直接影响食品的品质,另一方面影响消费者感官感受和食用安全。在食品包装上可视化地监测储存食物的品质变化,对于食品的合理出库、销售,减少资源浪费,保障消费者食用安全具有重要意义。

近日,江南大学胥传来教授和新加坡南洋理工大学Xiaodong Chen教授团队合作,模拟人的嗅觉系统,基于指示剂变色原理和深度卷积神经网络,通过手机扫描,实现了包装食品的新鲜度实时监测,准确率可达98.5%,工作于近日在线发表于Adv. Mater. 2020, 2004805 。

研究团队设计并构建了壳聚糖颗粒,负载可视化指示剂染料,研制了20种多孔纳米复合材料,构建了对于肉制品劣变过程中氨气、甲胺、三甲胺等气体敏感的彩色条码,通过监测彩色条码发生颜色变化,并关联肉制品新鲜度指标挥发性盐基氮的水平,结合深度卷积神经网络学习(超过4100张彩色条码变化图片),实现了对鸡肉、鱼肉、牛肉等肉制品的品质监测。团队设计了手机APP,通过扫描复合于食品包装上的彩色条形码,30s即可获得包装肉品的新鲜程度测定结果(图1)。 

江南大学胥传来/南洋理工陈晓东《AM》:基于多孔纳米复合材料的食品新鲜度可视化监测

图1人工嗅觉系统(a)和深度彩色条码(b)的工作原理

研究工作得到了国家留学基金委和新加坡国家研究基金的资助;在深度卷积神经网络计算方面,得到了莫纳什大学Jianfei Cai教授的大力支持;江南大学胥传来教授、莫纳什大学Jianfei Cai教授、新加坡南洋理工大学Xiaodong Chen教授为共同通讯作者。文章第一作者为江南大学食品学院郭玲玲博士后,新加坡南洋理工大学王婷博士后为共同第一作者。

论文链接

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202004805

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