Az élelmiszer-pazarlás elleni küzdelemben roncsolásmentes eszközökkel történő minőségmodellezésre van szükség, mondja Eva Ketel, a Wageningeni Egyetem és Kutatási Központ fiziológiai és termékminőségi tudományos kutatója.
A termékminőség nyomon követése alapvető fontosságú a gyümölcs- és zöldségellátási láncban a pazarlás csökkentéséért folytatott küzdelemben. A kiskereskedők minőségi terméket, a fogyasztók pedig jó ízt és hosszú eltarthatósági időt várnak el. A termelők ennek érdekében kiváló minőségű terméket igyekeznek előállítani, a terméshozam feláldozása nélkül. A nemesítők pedig a legígéretesebb, hosszú eltarthatósági idővel rendelkező fajtákat akarják kiválasztani.
A minőség azonban nem állapítható meg csak az emberi szemmel, az ellenőrzéséhez feltétlenül szükség van megfelelő ismeretekre és eszközökre.
A fogyasztói szempontok szerint végzett minőségértékelés szubjektív eredményt ad. Az értékelést végzők sok minta megkóstolása után elfáradnak, telítődnek ízekkel, így az értékelésük kevésbé pontos. Emiatt ez az eljárás csak korlátozott számú minta értékelésére alkalmas, míg a nemesítők és a termelők nagyszámú mintát szeretnének értékelni.
Nem roncsoló mérési módszereket keresnek
Ennek érdekében számos ízmodellt fejlesztettek ki az ízpreferencia előrejelzésére különböző műszeres mérések alapján, amelyek azonban a mért terméket roncsolják. Így mérik egyebek mellett a titrálható savasságot, az összes oldható szárazanyag-tartalmat, a keménységet és az aromákat. Az ízmodell soha nem lesz képes teljes mértékben helyettesíteni a fogyasztói szempontokat, de lehetőséget nyújt arra, hogy a termékeket gyorsan és nagy mennyiségben szűrjék az íz erőssége szempontjából.
Az ízmodellek roncsolják az árut, miközben a méréseket elvégzik. Ezért a következő lépés a paradicsom minőségének modellezése roncsolásmentes eszközökkrl. A termékek nyomon követésére az ellátási láncban fejlett érzékelőrendszereket használnak, többek között NIRscant, mikrohullámú érzékelőket és képalkotó technikákat. A képalkotó elemzések a mélytanulással kombinálva megbízhatóbb módon használhatók a látható termékhibák értékelésére.
Képesek egy hiba változását előre jelezni
Két cég közös projektben azt vizsgálja, hogyan értékelhető a frissesség és az eltarthatóság, és hogyan lehetne ehhez innovatív, roncsolásmentes módszereket, például képalkotó elemzéseket használni. Ehhez több képet készítenek egy-egy hiba kialakulásának különböző szakaszaiban. A mélytanulás segítségével olyan modellt dolgoznak ki, amely nemcsak magát a hibát, hanem annak időbeli változását is felismeri.
Az eddigi eredmények azt mutatják, hogy egyes hibák, például a barna foltok és a penészgombák fejlődése jól nyomon követhető. A minőség megítélésére szolgáló, roncsolásmentes modellek alkalmazásával a friss termékek ellátási láncában számszerűsíthetővé, sőt előre jelezhetővé válik a minőség változása az idő múlásával. Ez kiváló minőségű élelmiszer-alapanyag előállítását és a veszteség csökkentését eredményezi.
