A review of optical nondestructive visual and near-infrared methods for food quality and safety

This paper is a review of optical methods for online nondestructive food quality monitoring. The key spectral areas are the visual and near-infrared wavelengths. We have collected the information of over 260 papers published mainly during the last 20 years. Many of them use an analysis method called chemometrics which is shortly described in the paper. The main goal of this paper is to provide a general view of work done according to different FAO food classes. Hopefully using optical VIS/NIR spectroscopy gives an idea of how to better meet market and consumer needs for high-quality food stuff.©2013 the Authors. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.fi=vertaisarvioitu|en=peerReviewed

Non-destructive Detection of Food Adulteration to Guarantee Human Health and Safety

The primary objective of this review is to critique the basic concepts of non-destructive detection of food adulteration and fraud which collectively represent a tremendous annual financial loss worldwide and a major cause of human disease. The review covers the principles of the analytical instrumentation used for the non-destructive detection of food adulteration. Examples of practical applications of these methods for the control of food adulteration are provided and a comparative analysis of the advantages and disadvantages of instrumental methods in food technology are critiqued.Целью данного обзора является критическое рассмотрение основных понятий неразрушающего выявления фальсификации и подделки продуктов питания, которые в целом вызывают огромные ежегодные финансовые убытки во всем мире и являются одной из основных причин заболеваний человечества. Материалы и методы. Литература, указанная в данном обзоре, была получена в результате поиска библиографической информации в CAB abstracts, AGRICOLA, SciFinder Scholar, Modern Language Association (MLA), American Psychological Association (APA), OECD / EEA database по инструментам, которые используются для экологической политики и управления природными ресурсами, и Web of Science.Результаты и обсуждение. Фальсификация пищевых продуктов означает преднамеренное, обманное добавление посторонних, нестандартных или дешевых ингредиентов в продукты, или разбавление или удаление некоторых ценных ингредиентов с целью увеличения прибыли. В современных условиях производители стремятся увеличить выпуск своей продукции зачастую путем изготовления и продажи некачественных и фальсифицированных продуктов.“Неразрушающее выявление фальсификации пищевых продуктов” означает анализ образца и его существенных признаков без изменения физических и химических свойств образца. Повышение качества и безопасности пищевых продуктов путем разработки научных методов обнаружения фальсификации является главным условием для поддержания здоровья потребителей. Точная объективная оценка качества и выявление фальсификации пищевых продуктов представляется важнейшей целью пищевой промышленности. В связи с совершенствованием технологии фальсификации продуктов важно быть в курсе современных, самых точных методов контроля их фальсификации. С этой целью данный обзор рассматривает основные понятия выявления фальсификации продуктов питания, принципы устройств и возможные практические применения современных методов неразрушающего выявления фальсификации продуктов питания; сравнительный анализ преимуществ и недостатков инструментальных методов, используемых в пищевых технологиях. Каждый из рассмотренных методов обсуждается с точки зрения возможных различных консистенций продуктов – газов (свободного пространства вокруг продукта), свободно текущих жидкостей (соков), мутных и вязких жидкостей (меда как продукта растительного происхождения, растительных масел) и интактных продуктов (фруктов и овощей).Выводы. Результаты, освещенные в обзоре, рекомендуется использовать при контроле качества и безопасности пищевых продуктов.Метою даного огляду є критичний розгляд основних понять неруйнівного виявлення фальсифікації і підробки продуктів харчування, які в цілому викликають величезні щорічні фінансові збитки у всьому світі і є однією з основних причин захворювань людства. Матеріали і методи. Література, зазначена в даному огляді, була отримана в результаті пошуку бібліографічної інформації в in CAB abstracts, AGRICOLA, SciFinder Scholar, Modern Language Association (MLA), American Psychological Association (APA), OECD/EEA database щодо інструментів, які використовуються для екологічної політики та управління природними ресурсами, та Web of Science. Результати та обговорення. Фальсифікація харчових продуктів означає умисне, облудне додавання сторонніх, нестандартних або дешевих інгредієнтів в продукти, або розбавлення чи видалення деяких цінних інгредієнтів з метою збільшення прибутків. У сучасних умовах виробники прагнуть збільшити випуск своєї продукції найчастіше шляхом виготовлення та продажу неякісних та фальсифікованих продуктів. “Неруйнівне виявлення фальсифікації харчових продуктів” означає аналіз зразка і його істотних ознак без зміни фізичних і хімічних властивостей зразка. Підвищення якості та безпеки харчових продуктів шляхом розробки наукових методів виявлення фальсифікації є головною умовою для підтримки здоров’я споживачів. Точна об’єктивна оцінка якості і виявлення фальсифікації харчових продуктів представляється найважливішою метою харчової промисловості. У зв’язку з удосконаленням технології фальсифікації продуктів важливо бути в курсі сучасних, найбільш точних методів контролю їх фальсифікації. З цією метою даний огляд розглядає основні поняття виявлення фальсифікації продуктів харчування, принципи пристроїв і можливі практичні застосування сучасних методів неруйнівного виявлення фальсифікації продуктів харчування; порівняльний аналіз переваг і недоліків інструментальних методів, що застосовуються в харчових технологіях. Кожен з розглянутих методів обговорюється з точки зору можливих різних консистенцій продуктів - газів (вільного простору навколо продукту), вільно текучих рідин (соків), каламутних та в'язких рідин (меду як продукту рослинного походження, рослинних масел) і інтактних продуктів (фруктів і овочів). Висновки. Результати, висвітлені в огляді, рекомендується використовувати під час контролю якості та безпеки харчових продуктів

Application of Infrared Spectroscopy and Chemometrics to the Cocoa Industry for Fast Composition Analysis and Fraud Detection

Tesis por compendio[ES] El cacao es un producto de alto valor, no únicamente por sus características sensoriales, sino porque también presenta un alto contenido en antioxidantes y alcaloides estimulantes con efectos saludables. Debido a la alta demanda, la industria del cacao en polvo tiene el desafío de asegurar la calidad de grandes volúmenes de producción de una manera rápida y precisa, evitando la presencia de contaminantes o adulterantes en la materia prima, ofreciendo productos donde se preserven las propiedades saludables. La espectroscopia del infrarrojo cercano (NIR) es una tecnología rápida y no destructiva útil en el análisis de productos alimentarios. La presente tesis doctoral se centra en evaluar el potencial uso del NIR como una herramienta de control de calidad con el fin de poder resolver problemas que se presentan en la industria del cacao en polvo. Los problemas a resolver incluyen la detección de materiales no deseados o adulterantes en el cacao en polvo, y la monitorización rápida y precisa del contenido de flavanoles y metilxantinas del cacao en polvo durante el proceso de alcalinización. El primer capítulo evalúa la viabilidad del NIR, en combinación con análisis quimiométricos, en la detección de la presencia de materiales no deseados o adulterantes como son cascarilla de cacao o harina de algarroba. Para ello, diferentes muestras de cacao en polvo natural y con diferentes niveles de alcalinización (suave, medio y fuerte) fueron mezcladas con distintas proporciones de cascarilla de cacao (con cacao natural) o harina de algarroba (con cacao natural y alcalinizado). Los resultados obtenidos indican que el NIR, combinado con modelos estadísticos tales como el análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) y la regresión parcial de mínimos cuadrados (PLS), es un método rápido y eficaz para identificar cualitativa y cuantitativamente materiales no deseados o adulterantes como la cascarilla y la algarroba en cacao en polvo, independientemente del grado de alcalinización o el nivel de tostado de la harina de algarroba. En el segundo capítulo, el análisis composicional del cacao en polvo se orientó al control de los cambios producidos en el contenido de flavanoles y metilxantinas debidos al proceso de alcalinización al que se somete el caco en polvo. Se determinó el contenido de catequina, epicatequina, cafeína y teobromina mediante cromatografía líquida de alta resolución (HPLC), correlacionándose los contenidos obtenidos para cada uno de estos compuestos con las determinaciones NIR. Se obtuvieron buenos modelos para la predicción de los compuestos mediante regresión PLS con valores superiores a 3 para la relación entre el rendimiento y la desviación (RDP), lo cual demuestra que los modelos obtenidos pueden ser utilizados para la rápida y fiable predicción del contenido de flavanoles y metilxantinas en cacaos naturales y con diferentes niveles de alcalinización.[CA] El cacau és un producte d'alt valor, no sols per les seues característiques sensorials, sinó perquè també presenta un elevat contingut en antioxidants i alcaloids estimulants amb efectes saludables. A conseqüència a l'alta demanda, l'industria del cacau en pols té el desafiament d'assegurar la qualitat de grans volums de producció d'una manera ràpida i precisa, evitant la presència de contaminants o adulterants en la matèria cosina, oferint productes a on se preserven les propietats saludables. L'espectroscòpia de l'infrarroig proper (NIR) és una tecnologia ràpida i no destructiva útil en l'anàlisi de productes alimentaris. La present tesis doctoral se centra en avaluar el potencial ús del NIR com una eina de control de qualitat amb l'objectiu de poder resoldre problemes que es presenten en l'industria del cacau en pols. Els problemes a resoldre inclouen la detecció de materials no desitjats o adulterants en el cacau en pols, i la monitorització ràpida i precisa del contingut de flavanols i metilxantines del cacau en pols durant el procés d'alcalinització. El primer capítol avalua la viabilitat del NIR, en combinació amb anàlisis quimiométrics, en la detecció de la presència de materials no desitjats o adulterants com són pellofa de cacau o farina de garrofa. Per a això, diferents mostres de cacau en pols natural i amb diferents nivells d'alcalinització (suau, mig i fort) foren barrejades en distintes proporcions de pellofa de cacau (en cacau natural) o farina de garrofa (en cacau natural i alcalinisat). Els resultats obtinguts per a NIR, combinats amb models estadístics com l'anàlisi discriminant per mínims quadrats parcials (PLS-DA) i la regressió parcial de mínims quadrats (PLS), és un mètode ràpid i eficaç per identificar materials no desitjats o adulterants com la pellofa de cacau o la farina de garrofa, amb independència del grau d'alcalinització del cacau o de torrat de la farina de garrofa. En el segon capítol, l'anàlisi composicional del cacau en pols s'orientà al control dels canvis produïts en el contingut de flavanols i metilxantines a causa del procés d'alcalinització al que se sotmet el cacau en pols. Es va determinar el contingut de catequina, epicatequina, cafeïna i teobromina mitjançant cromatografia líquida d'alta resolució (HPLC), i es van correlacionar els continguts obtinguts per a cadascun d'estos composts amb les determinacions NIR. Es van obtindré bons models per a la predicció dels composts mitjançant regressió PLS amb valors superiors a 3 per a la relació entre el rendiment i la desviació (RDP), la qual cosa demostra que els models obtinguts poden ser emprats per a la ràpida i fiable predicció del contingut de flavanols i metilxantines en cacaus naturals o amb diferents nivells d'alcalinització.[EN] Cocoa is a product of high value, not only because of its sensory characteristics, but also because it has a high content of antioxidants and stimulating alkaloids with health effects. Due to the high demand, the cocoa powder industry has the challenge of ensuring the quality of large volumes of production in a fast and accurate way, avoiding the presence of contaminants or adulterants in the raw material, offering products where the healthy properties are preserved. The near infrared spectroscopy (NIR) is a rapid and non-destructive technology useful in the analysis of food products. The present doctoral thesis focuses on evaluating the potential use of NIR as a quality control tool in order to solve problems that arise in the cocoa industry powdered. The problems to solve include the detection of unwanted materials or adulterants in the cocoa powder, and the rapid and accurate monitorization of the flavanols and methylxanthines content in the cocoa powder during the alkalization process. The first chapter evaluates the viability of the NIR, in combination with chemometric analysis, in the detection of presence of unwanted materials or adulterants such as cocoa shell or carob flour. For this, different samples of natural cocoa powder and with different levels of alkalization (light, medium and strong) were mixed with different proportions of cocoa shell (with natural cocoa) or carob flour (with natural and alkalized cocoa). The results obtained indicate that the NIR combined with statistical models such as the partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) and the partial least squares regression (PLS), is a fast and efficient method to identify qualitative and quantitative unwanted materials or adulterants such as shell and carob in cocoa powder, regardless of the degree of alkalization or level of roasting of carob flour. In the second chapter, the compositional analysis of cocoa powder was oriented to the control of the changes produced in the content of flavanols and methylxanthines due to the process of alkalization to which the cocoa powder is subjected. The content of catechin, epicatechin, caffeine and theobromine were determined by high performance liquid chromatography (HPLC), correlating the contents obtained for each of these compounds with the NIR determinations. Good models were obtained for the prediction of compounds by regression PLS with values above 3 for the ratio of performance to deviation (RDP), which shows that the obtained models can be used for the quick and reliable prediction of flavanol content and methylxanthines in natural cocoas and with different alkalization levels.This Doctoral Thesis has been carried out thanks to a doctoral studies scholarship granted by the Ministry of Higher Education, Science, Technology and Innovation (SENESCYT) of the Republic of EcuadorQuelal Vásconez, MA. (2019). Application of Infrared Spectroscopy and Chemometrics to the Cocoa Industry for Fast Composition Analysis and Fraud Detection [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/135258TESISCompendi

Implementation of Digital Technologies on Beverage Fermentation

In the food and beverage industries, implementing novel methods using digital technologies such as artificial intelligence (AI), sensors, robotics, computer vision, machine learning (ML), and sensory analysis using augmented reality (AR) has become critical to maintaining and increasing the products’ quality traits and international competitiveness, especially within the past five years. Fermented beverages have been one of the most researched industries to implement these technologies to assess product composition and improve production processes and product quality. This Special Issue (SI) is focused on the latest research on the application of digital technologies on beverage fermentation monitoring and the improvement of processing performance, product quality and sensory acceptability

Implementation of Artificial Intelligence in Food Science, Food Quality, and Consumer Preference Assessment

In recent years, new and emerging digital technologies applied to food science have been gaining attention and increased interest from researchers and the food/beverage industries. In particular, those digital technologies that can be used throughout the food value chain are accurate, easy to implement, affordable, and user-friendly. Hence, this Special Issue (SI) is dedicated to novel technology based on sensor technology and machine/deep learning modeling strategies to implement artificial intelligence (AI) into food and beverage production and for consumer assessment. This SI published quality papers from researchers in Australia, New Zealand, the United States, Spain, and Mexico, including food and beverage products, such as grapes and wine, chocolate, honey, whiskey, avocado pulp, and a variety of other food products