江南大學「AM」：基於多孔納米複合材料的食品新鮮度可視化監測

2020-10-11 小材科研

消費者常常根據食品包裝上標識的有效期限來判斷是否適合食用，全球每年因此造成大量的食物浪費。據統計，每年被消費者和食品經銷商不必要丟棄的食品高達數十億人民幣，造成了極大的浪費。食品新鮮度一方面直接影響食品的品質，另一方面影響消費者感官感受和食用安全。在食品包裝上可視化地監測儲存食物的品質變化，對於食品的合理出庫、銷售，減少資源浪費，保障消費者食用安全具有重要意義。

近日，江南大學胥傳來教授和新加坡南洋理工大學Xiaodong Chen教授團隊合作，模擬人的嗅覺系統，基於指示劑變色原理和深度卷積神經網絡，通過手機掃描，實現了包裝食品的新鮮度實時監測，準確率可達98.5%，工作於近日在線發表於Adv. Mater. 2020, 2004805 。

研究團隊設計並構建了殼聚糖顆粒，負載可視化指示劑染料，研製了20種多孔納米複合材料，構建了對於肉製品劣變過程中氨氣、甲胺、三甲胺等氣體敏感的彩色條碼，通過監測彩色條碼發生顏色變化，並關聯肉製品新鮮度指標揮發性鹽基氮的水平，結合深度卷積神經網絡學習（超過4100張彩色條碼變化圖片），實現了對雞肉、魚肉、牛肉等肉製品的品質監測。團隊設計了手機APP，通過掃描複合於食品包裝上的彩色條形碼，30s即可獲得包裝肉品的新鮮程度測定結果（圖1）。

圖1人工嗅覺系統（a）和深度彩色條碼（b）的工作原理

研究工作得到了國家留學基金委和新加坡國家研究基金的資助；在深度卷積神經網絡計算方面，得到了莫納什大學Jianfei Cai教授的大力支持；江南大學胥傳來教授、莫納什大學Jianfei Cai教授、新加坡南洋理工大學Xiaodong Chen教授為共同通訊作者。文章第一作者為江南大學食品學院郭玲玲博士後，新加坡南洋理工大學王婷博士後為共同第一作者。

文章來源：江南大學

論文連結

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

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