Selon une étude de l'organisation environnementale WWF Allemagne, 10 millions de tonnes de nourriture sont jetées à la poubelle chaque année en Allemagne, même si elles sont encore comestibles. Un scanner alimentaire mobile permettra aux consommateurs et aux exploitants de supermarchés de vérifier à l'avenir si les produits alimentaires se sont dégradés. L'appareil de poche utilise des mesures infrarouges pour déterminer la maturité et la durée de conservation des produits et il affiche les résultats sur une application. Les chercheurs de l'institut Fraunhofer ont développé le système, qui existe sous forme de démonstrateur, en collaboration avec des partenaires d'un projet commandé par le ministère bavarois de l'Alimentation, de l'Agriculture et des Forêts.
Ce yaourt est-il toujours bon ? Ces légumes sont-ils encore comestibles ? En cas de doute, les gens ont tendance à jeter la nourriture à la poubelle. De nombreux produits sont jetés simplement parce qu'ils ne semblent plus appétissants, parce qu'ils ont des imperfections superficielles, ou car ils ont dépassé leur date de péremption. Rien qu'en Bavière, 1,3 million de tonnes de nourriture sont jetées à la poubelle chaque année. Par le biais de l'alliance « We Rescue Food », le ministère bavarois de l'Alimentation, de l'Agriculture et des Forêts souhaite lutter contre le gaspillage à travers 17 initiatives. L'un des projets concerne un scanner alimentaire conçu pour contribuer à réduire les déchets en bout de chaîne de valeur - dans les magasins et chez les consommateurs. À l’avenir, cet appareil de poche peu coûteux déterminera la fraîcheur réelle des aliments, qu’ils soient emballés ou non. Des chercheurs de l'institut Fraunhofer d'optronique, des technologies de système et d'exploitation d'images IOSB, de l'institut Fraunhofer d'ingénierie des procédés et d'emballage IVV, de l'institut de technologie Deggendorf et de l'université des sciences appliquées de Weihenstephan-Triesdorf développent actuellement un scanner alimentaire compact construit en tant que démonstrateur avec des données pour deux produits alimentaires et permet également d'estimer la durée de conservation des produits.
Utilisation de la lumière infrarouge pour déterminer l'authenticité des aliments
Le cœur du scanner mobile est un capteur proche infrarouge (NIR) qui mesure la maturité de l'aliment et identifie la quantité et la composition de sa teneur. « La lumière infrarouge est dirigée avec une grande précision sur le produit à étudier, puis le scanner mesure le spectre de la lumière réfléchie. Les longueurs d'onde absorbées nous permettent de tirer des conclusions sur la composition chimique de l'aliment », explique le Dr Robin Gruna, chef de projet et scientifique à Fraunhofer IOSB.
« En laboratoire, nous sommes depuis longtemps en mesure de quantifier des composants individuels grâce à la spectroscopie infrarouge proche. La nouveauté est que cela peut désormais être réalisé avec des capteurs de petite taille et à faible coût », ajoute Julius Krause, un membre de l'équipe de Gruna. « Les produits alimentaires sont souvent contrefaits - par exemple, la truite saumonée est vendue en tant que saumon. Une fois convenablement formé, notre appareil peut déterminer l’authenticité d’un produit. Il peut également identifier si des produits tels que l'huile d'olive ont été adultérés », explique le physicien. Mais le système a aussi des limites : il ne peut évaluer que la qualité des produits d'aliments homogènes. À l'heure actuelle, l'appareil peine à inspecter des produits hétérogènes contenant différents ingrédients tels que la pizza. À cette fin, les scientifiques étudient des technologies à haute résolution spatiale, telles que l'imagerie hyperspectrale et les approches par fusion utilisant des images couleur et des capteurs spectraux.
Pour pouvoir déterminer la qualité des aliments en fonction des données du capteur et des spectres infrarouges mesurés et pour calculer les prévisions de durée de conservation, les équipes de recherche développent des algorithmes intelligents qui recherchent dans les données des schémas et des régularités révélateurs. « Grâce à l'apprentissage automatique, nous pouvons augmenter le potentiel de reconnaissance. Lors de nos tests, nous avons étudié les tomates et le boeuf haché », explique Gruna. Par exemple, nous avons utilisé des techniques statistiques pour corréler les spectres NIR mesurés du bœuf haché au taux d'altération microbienne et avons déduit des résultats la durée de conservation restante de la viande. Des tests de stockage approfondis, au cours desquels les équipes de recherche ont mesuré la qualité microbiologique et d'autres paramètres chimiques dans diverses conditions de stockage, ont montré une bonne corrélation entre le nombre total de germes calculé et réel.
L'application affiche la durée de conservation des aliments
Le scanner envoie les données mesurées via Bluetooth à une base de données afin de les analyser. Cette base de données est une solution cloud spécialement développée dans laquelle les méthodes d'évaluation sont stockées. Ensuite, les résultats du test sont transmis à une application qui les affiche à l'utilisateur. L'application indique également la durée pendant laquelle l'aliment restera frais selon différentes conditions de stockage ou indique si la durée de vie est déjà écoulée. En outre, le consommateur reçoit des conseils sur les autres moyens d’utiliser des aliments dont la date de péremption est dépassée. Une phase de test devrait débuter dans les supermarchés début 2019, afin d'étudier comment les consommateurs réagissent à l'appareil. Plus généralement, il est prévu que la technologie polyvalente soit utilisée tout au long de la chaîne de valeur, des matières premières aux produits finis. Sa capacité à détecter les changements de qualité à un stade précoce facilite les utilisations alternatives et contribue à réduire les déchets, mais le scanner est plus qu'un simple instrument pour tester des produits alimentaires. Cela pourrait être mieux décrit comme une technologie de numérisation d'usage général et rentable qui peut être facilement adaptée. Par exemple, le système pourrait être utilisé pour trier, séparer et classer les plastiques, le bois, les textiles et les minéraux. « La gamme d'applications potentielles est très large ; l'appareil doit simplement être formé en conséquence », déclare Gruna.
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