Un nouveau dispositif détecte l'adultération à l'aide de la spectroscopie à fluorescence

Le capteur utilise une combinaison de diodes laser et d'algorithmes construits par ordinateur pour mesurer les émissions lumineuses provenant d'échantillons d'huiles d'olive afin de déterminer si elles sont correctement étiquetées.

Janvier 2, 2019
Par Daniel Dawson

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À l'aide de diodes laser et d'algorithmes, des chercheurs de l'Université Complutense de Madrid (CUM) et de l'Institut Scintillon ont conçu un capteur qui pourrait être utilisé pour détecter des bouteilles d'huile d'olive frauduleusement étiquetées.

"La technologie est basée sur la spectroscopie de fluorescence », a déclaré John Cancilla, post-doctorant à l'Institut Scintillon qui a collaboré au projet. Olive Oil Times. "Après avoir irradié les échantillons d'huile d'olive avec la diode laser, les spectres d'émission sont collectés. »

Ces émissions, qui sont la lumière émise par les molécules d'huile d'olive après avoir été excitées par la diode laser, sont uniques et reflètent les différentes concentrations de pigments qui composent chacune des molécules. Les huiles frelatées ont des spectres d'émission différents de ceux des huiles d'olive extra vierges pures.

Les chercheurs ont réalisé l'étude en mélangeant trois huiles d'olive extra vierge AOP avec des huiles d'olive expirées. Cent cinquante-quatre mélanges contenant entre un pour cent et 17 pour cent de l'huile d'olive extra vierge AOP pure ont ensuite été mesurés avec les échantillons purs.

Une fois les spectres d'émission collectés, ils ont été analysés par les algorithmes. Une fois les données analysées, les chercheurs ont pu différencier les longueurs d'onde émises par les trois échantillons d'huile d'olive extra vierge AOP les uns des autres ainsi que les échantillons d'huile d'olive frelatée 154.

"Grâce à l'analyse et à la modélisation des données, nous atteignons des outils mathématiques qui peuvent distinguer, dans ce cas, l'huile d'olive extra vierge pure et pure des échantillons mélangés à de l'huile d'olive ancienne », a déclaré Cancilla, qui a travaillé sur les algorithmes du projet.

Lors d'un test à l'aveugle, les chercheurs ont également pu déterminer la quantité d'adultérant ajoutée aux huiles d'olive AOP dans une petite marge d'erreur.

"À partir des résultats de cette procédure de validation approfondie, on peut voir qu'un outil basé sur un ANN intelligent [les algorithmes] a été développé et optimisé pour pouvoir distinguer les différentes huiles d'olive extra vierges AOP ainsi que quantifier la quantité de vieux extra huiles d'olive vierges avec lesquelles elles ont été mélangées », a écrit José S Torrecilla, maître de conférences à CUM qui a travaillé sur le projet.

Selon Torrecilla, le capteur présente une opportunité sans précédent pour les producteurs d'huile d'olive de protéger la valeur de leur produit et pour les détaillants de s'assurer que ce qu'ils achètent est authentique.

"La combinaison d'une diode laser et de la modélisation cognitive conduit à un outil rapide et rentable capable d'authentifier les étiquettes AOP d'huiles d'olive extra vierges et d'estimer la quantité d'agents adultérants potentiels tels que les huiles d'olive d'anciennes récoltes », écrit-il dans le rapport. , qui devrait être publié dans le prochain numéro de Talanta.

Les capteurs sont fabriqués à l'aide d'imprimantes 3D et peuvent être reproduits à faible coût, ce qui les rend abordables pour la plupart des producteurs commerciaux.

"D'autres avantages évidents de notre outil incluent la possibilité de mener des analyses sur site, car l'équipement a la taille d'une mallette et donc portable, et de générer des résultats en temps réel », a déclaré Torrecilla.

"Cette technique est disponible pour une utilisation à tout moment et ne nécessite que des huiles avant l'emballage pour le contrôle de la qualité ou après l'emballage pour détecter les marques et / ou les producteurs frauduleux », a-t-il ajouté.

Les capteurs n'ont pas encore été utilisés commercialement, le prototype étant toujours testé en Espagne. Cependant, les chercheurs sont optimistes quant au fait que le capteur sera bientôt prêt pour une utilisation commerciale.





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