“Электронный нос” позволяет находить испорченное мясо в магазинах / Все новости / Главная

Ученые из Наньянского технологического университета Сингапура разработали систему “электронного носа”, которая умеет невероятно точно оценивать свежесть упакованного мяса в супермаркетах. Система состоит из двух компонентов - химического сенсора и умного приложения, которое считывает показатели этого сенсора. 

Химический сенсор является частью особого штрих-кода, который разработчики предлагают размещать в упаковке с продуктом. Благодаря сенсору штрих-код меняет цвет, когда чувствует газы, испускаемые гниющим мясом. Каждая полоса штрихкода содержит краситель, который изменяет цвет при контакте с различными типами и концентрацией газов. Реакции создают цветовую комбинацию, которая отображает “отпечаток запаха”, меняющийся по мере разложения мяса. 

Покупателю достаточно просканировать штрих-код при помощи камеры смартфона. Специальное приложение на базе искусственного интеллекта анализирует полученные узоры и определяет свежесть продукта.

Система уже была проверена на образцах курицы, говядины и рыбы. Она распознает признаки распада с невероятной точностью. Алгоритм в 100% случаев выявляет испорченное мясо и демонстрирует точность от 96 до 99% при идентификации свежего и чуть менее свежего продукта.

По словам профессора Чэня Сяодуна, система позволит покупателям оценивать пригодность продукта к употреблению намного точнее и надежнее, чем традиционная наклейка с указанием срока годности. 

Химические сенсоры, используемые в штрих-кодах, являются недорогими, нетоксичными и биоразлагаемыми. Исследователи уже запатентовали свою разработку и начали сотрудничество с сингапурской агропромышленной фирмой. В будущем они планируют адаптировать технологию для анализа свежести и других продуктов питания. 

Подробнее о разработке можно прочитать в журнале Advanced Materials.

 

 

Если хотите получать новости через мессенджер, подписывайтесь на Telegram-канал iGate

 

Похожие новости
Комментарии

comments powered by Disqus
Мы в социальных сетях: