"Revisión: Aplicación de imágenes hiperespectrales en la determinación de inocuidad en productos hidrobiológicos"

Los productos hidrobiológicos son importantes por su aporte en la dieta humana y en el intercambio comercial internacional. Actualmente, la industria alimentaria busca implementar técnicas no destructivas para reducir pérdidas en las actividades de control de calidad, rapidez para obtener información y tomar decisiones en tiempo real en la producción. Las imágenes hiperespectrales (Hsi); es una técnica que posee ventajas por su bajo costo, confiabilidad de los resultados y la reducción de mermas por análisis en la cadena de la industria alimentaria. El objetivo fue realizar un análisis de la información científica sobre las aplicaciones de las Hsi para la determinación de inocuidad en productos hidrobiológicos. Recopilando artículos de investigación en las bases de datos: Elsevier, Taylor and Francis, Wiley y Google Académico; sobre las publicaciones en el años 2013 al 2021. Obteniéndose sesenta y nueve (69) artículos de investigación, de los que se referenciaron cuarenta y seis (46) estudios primarios. Las muestras sobre información de aplicaciones de Hsi se centraron en las especies: carpa herbívora, salmón, trucha arcoíris, camarón, tilapia, entre otros. El modo de detección más usado fue reflectancia, con rangos espectrales desde 400 a 2500 nanómetros. Concluyendo que el uso de tecnologías no invasivas, como son las Hsi, generan una gran demanda en la industria alimentaria, al ser esta una tecnología eficiente, rápida y no destructiva.Trabado de investigacio

"Revisión: Aplicación de imágenes hiperespectrales en la determinación de inocuidad en productos hidrobiológicos"

Los productos hidrobiológicos son importantes por su aporte en la dieta humana y en el intercambio comercial internacional. Actualmente, la industria alimentaria busca implementar técnicas no destructivas para reducir pérdidas en las actividades de control de calidad, rapidez para obtener información y tomar decisiones en tiempo real en la producción. Las imágenes hiperespectrales (Hsi); es una técnica que posee ventajas por su bajo costo, confiabilidad de los resultados y la reducción de mermas por análisis en la cadena de la industria alimentaria. El objetivo fue realizar un análisis de la información científica sobre las aplicaciones de las Hsi para la determinación de inocuidad en productos hidrobiológicos. Recopilando artículos de investigación en las bases de datos: Elsevier, Taylor and Francis, Wiley y Google Académico; sobre las publicaciones en el años 2013 al 2021. Obteniéndose sesenta y nueve (69) artículos de investigación, de los que se referenciaron cuarenta y seis (46) estudios primarios. Las muestras sobre información de aplicaciones de Hsi se centraron en las especies: carpa herbívora, salmón, trucha arcoíris, camarón, tilapia, entre otros. El modo de detección más usado fue reflectancia, con rangos espectrales desde 400 a 2500 nanómetros. Concluyendo que el uso de tecnologías no invasivas, como son las Hsi, generan una gran demanda en la industria alimentaria, al ser esta una tecnología eficiente, rápida y no destructiva.Trabado de investigacio

Food Recognition and Ingredient Detection Using Electrical Impedance Spectroscopy With Deep Learning Techniques to Facilitate Human-food Interactions

Food is a vital component of our everyday lives closely related to our health, well-being, and human behavior. The recent advancements of Spatial Computing technologies, particularly in Human-Food interactive (HFI) technologies have enabled novel eating and drinking experiences, including digital dietary assessments, augmented flavors, and virtual and augmented dining experiences. When designing novel HFI technologies, it is essential to recognize different food and beverages and their internal attributes (i.e., food sensing), such as volume and ingredients. As a result, contemporary research employs image analysis techniques to identify food items, notably in digital dietary assessments. These techniques, often combined with AI algorithms, analyze digital food images to extract various information about food items and quantities. However, these visual food analyzing methods are ineffective when: 1) identifying food’s internal attributes, 2) discriminating visually similar food and beverages, and 3) seamlessly integrating with people’s natural interactions while consuming food (e.g., automatically detecting the food when using a spoon to eat). This thesis presents a novel approach to digitally recognize beverages and their attributes, an essential step towards facilitating novel human-food interactions. The proposed technology has an electrical impedance measurement unit and a recognition method based on deep learning techniques. The electrical impedance measurement unit consists of the following components: 1) a 3D printed module with electrodes that can be attached to a paper cup, 2) an impedance analyzer to perform Electrical Impedance Spectroscopy (EIS) across two electrodes to acquire measurements such as a beverage’s real part of impedances, imaginary part of impedances, phase angles, and 3) a control module to configure the impedance analyzer and send measurements to a computer that has the deep learning framework to conduct the analysis. Two types of multi-task learning models (hard parameter sharing multi-task network and multi-task network cascade) and their variations (with principal component analysis and different combinations of features) were employed to develop a proof-of-concept prototype to recognize eight different beverage types with various volume levels and sugar concentrations: two types of black tea (LiptonTM and TwiningsTM English-Breakfast), two types of coffee (StarbucksTM dark roasted and medium roasted), and four types of soda (regular and diet coca-cola, and regular and diet Pepsi). Measurements were acquired from these beverages while changing volume levels and sugar concentrations to construct training and test datasets. Both types of networks were trained using the training dataset while validated with the test dataset. Results show that the multi-task network cascades outperformed the hard parameter sharing multi-task networks in discriminating against a limited number of drinks (accuracy = 96.32%), volumes (root mean square error = 13.74ml), and sugar content (root mean square error = 7.99gdm3). Future work will extend this approach to include additional beverage types and their attributes to improve the robustness and performance of the system and develop a methodology to recognize solid foods with their attributes. The findings of this thesis will contribute to enable a new avenue for human-food interactive technology developments, such as automatic food journaling, virtual flavors, and wearable devices for non-invasive quality assessment

Design, fabrication and evaluation of an online Intelligent machine for trout beheading and gutting

La clasificación y procesado de pescado empleando máquinas automáticas reduce costes e incrementa el volumen de procesado. Después de su llegada a los mercados de distribución mayorista y minorista, el tamaño de los ejemplares suele ser muy variado para la mayoría de las especies (trucha, caballa, dorada, lubina, etc.). Debido a ello, la limpieza y corte de pescado se realiza habitualmente de forma manual. Este proceso involucra diferentes pasos y a menudo se corta en función de la demanda del usuario: sin cabeza, sin vísceras, sin cabeza ni vísceras, fileteado, etc. Combinando diferentes elementos tecnológicos, hoy en día es posible el desarrollo de sistemas automáticos capaces de mejorar los procesos de corte de pescado y el número de unidades procesadas. En cambio, las máquinas automáticas existentes actualmente son muy complejas y costosas, estando únicamente al alcance de las grandes empresas. La disponibilidad de máquinas automáticas en los pequeños mercados o comercio minorista facilitará el procesado de pescado que se sirve a los clientes, reduciendo el tiempo de espera para el cliente, con mayor calidad en el producto entregado y facilitando el consumo de pescado para la población. Debido a la piel escurridiza del pescado, que posee un bajo coeficiente de fricción, la sujeción del pescado para la ejecución de los procesos de corte y limpieza es una labor que debe realizarse cuidadosamente y con sistemas de agarre específicamente diseñados. Este sistema de agarre debe sujetar el pescado a lo largo de todo el proceso y permitir la actuación de las diferentes herramientas, así como permitir el agarre de piezas de diferente tamaño. Este trabajo realiza la investigación necesaria para el adecuado procesamiento de la trucha (Oncorhynchus mykiss), perteneciente a la familia de los salmónidos. Para permitir que la máquina propuesta se adapte a diferentes tamaños en las piezas de pescado, es necesario un sistema de visión artificial junto con los adecuados algoritmos para obtener las medidas fisiológicas de cada pieza y así poder establecer los puntos de actuación de las herramientas de corte y limpieza. El análisis del pescado se realiza en movimiento mientras éste circula por la máquina, siendo analizado antes de su llegada al primer punto de corte para poder realizar su aplicación en los puntos extraídos por el algoritmo. Adicionalmente, todo el proceso debe ser controlado por un sistema integral de automatización. El sistema será responsable de sincronizar el sistema de visión, el algoritmo de extracción de puntos característicos, la actuación de los elementos de corte y limpieza, así como de gestionar los sistemas de seguridad para evitar que el operario pueda dañarse durante el manejo de la máquina.Today, due to the increase of industrial automation, the need to design and manufacture automated devices with high capabilities in the fish and aquaculture industries is felt obviously. Considering the importance of trout consumption in the food basket and increasing the production efficiency with high quality, designing and developing the systems with higher capabilities compared to previous types is essential. Due to the slippery skin of the fish and the low friction coefficient, it is difficult to control the fish while processing. Since the fish processing operation is done step by step, in addition to providing fish stability, it is necessary that the grippers enable simultaneous operations along the system. Therefore, an automatic system with the ability of belly cutting, beheading, gutting and cleaning stages on different trout sizes is designed and manufactured based on the fish dimensions and cutting point extraction using machine vision. To reach the optimal system, the final model was simulated in Adams software. By performing the simulation, all the necessary forces and torques of the motors and pneumatic jacks were extracted at three input rates of four, seven and 10 fish per minute. To enable the system to process the fish in all capacities, the motors and pneumatic jacks were selected based on the maximum working capacity. Under these conditions, the maximum required force to provide this speed calculated as 332.45 N. Also in the belly cutting subsystem, the required torque for the stepper motor resulted in 1.79-2.145 Nm. The maximum required torque for the gutting stepper motor was calculated as 0.69 Nm in tested processing capacities (4, 7, and 10 fish per minute). The maximum required force of the cleaning jack resulted in 38.76 N. In order to extract the cutting points, the position of the fish fins was extracted by machine vision. To justify the processing method in the fin detection stage the identification of the fin regions resulted in 86.54%, 99.96% and 99.87 for sensitivity, specificity and total accuracy, respectively. By correcting the possible errors, the cutting points (fins) were identified in all fish samples. The controlling algorithm was written in TIA portal software compiled on the programmable logic control (PLC). Thus, the extracted data was sent to the controlling unit using the TCP/IP protocol for precise fish processing

Biosensors for Diagnosis and Monitoring

Biosensor technologies have received a great amount of interest in recent decades, and this has especially been the case in recent years due to the health alert caused by the COVID-19 pandemic. The sensor platform market has grown in recent decades, and the COVID-19 outbreak has led to an increase in the demand for home diagnostics and point-of-care systems. With the evolution of biosensor technology towards portable platforms with a lower cost on-site analysis and a rapid selective and sensitive response, a larger market has opened up for this technology. The evolution of biosensor systems has the opportunity to change classic analysis towards real-time and in situ detection systems, with platforms such as point-of-care and wearables as well as implantable sensors to decentralize chemical and biological analysis, thus reducing industrial and medical costs. This book is dedicated to all the research related to biosensor technologies. Reviews, perspective articles, and research articles in different biosensing areas such as wearable sensors, point-of-care platforms, and pathogen detection for biomedical applications as well as environmental monitoring will introduce the reader to these relevant topics. This book is aimed at scientists and professionals working in the field of biosensors and also provides essential knowledge for students who want to enter the field

OCM 2015 - 2nd International Conference on Optical Characterization of Materials: March 18th - 19th, 2015, Karlsruhe, Germany

Each material has its own specific spectral signature independent if it is food, plastics, or minerals. During the conference we will discuss new trends and developments in material characterization. You also will be informed about latest highlights to identify spectral footprints and their realizations in industry