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L'imagerie spectrale pour rendre plus sûre la consommation des fruits et légumes

Une nouvelle série de techniques d'imagerie promet d'améliorer radicalement la sécurité sanitaire des fruits et légumes en détectant les contaminants nocifs comme les matières fécales.
L'imagerie spectrale pour rendre plus sûre la consommation des fruits et légumes
La production alimentaire de masse et la croissance du secteur agricole s'accompagnent d'un risque accru de contamination et de maladies d'origine alimentaire, ce qui nécessite d'améliorer les mécanismes de sécurité. Le projet SPECIMFOOD (Spectral imaging for contaminant detection on fresh food produce), financé par l'UE, a travaillé au développement de technologies d'imagerie spectrale en ligne, afin d'évaluer rapidement la sécurité et la qualité des fruits et légumes.

Visant à réduire les risques alimentaires aussi bien avant la récolte qu'après la production, le projet s'est penché sur les légumes-feuilles qui peuvent être le vecteur de graves épidémies, ainsi que sur un produit courant, la pomme.

Pour ce faire, l'équipe du projet a comparé différentes techniques d'analyse d'image sur des légumes-feuilles comme l'épinard, afin de détecter des matières fécales. Ces techniques comprenaient la fluorescence hyperspectrale utilisant la lumière ultraviolette, ainsi que l'imagerie par réflectance hyperspectrale dans les régions du visible au proche infrarouge, démontrant une détection comprise entre 87 et 100 % selon les taux de dilution.

En outre, l'équipe a utilisé l'imagerie par fluorescence hyperspectrale avec excitation par ultraviolets A afin de détecter des contaminants fécaux bovins sur de la laitue romaine. Elle a affiné la technologie pour éliminer les faux positifs, validant ainsi un autre outil important pour promouvoir la sécurité alimentaire.

L'excitation par fluorescence violette, l'analyse par discriminant des moindres carrés partiels, et des méthodes par rapport des longueurs d'onde ont également été testées pour détecter la contamination fécale. Une technique particulière de rapport de longueurs d'onde utilisant quatre bandes de fréquence a permis d'identifier 100 % des contaminations fécales sur des feuilles fraîches et non fraîches. Le projet a également proposé un système en ligne d'imagerie par fluorescence pour la détection des contaminants fécaux, afin d'aider les producteurs à réduire les maladies d'origine alimentaire et à minimiser les pertes économiques.

Sur un autre front, l'équipe a développé un algorithme multispectral pour détecter des pommes défectueuses en utilisant un système d'imagerie hyperspectrale à balayage linéaire rapide, monté sur une machine traditionnelle de tri de pommes. En détectant plus de 95 % des pommes défectueuses et 91 % des pommes normales, le système favorise la sécurité alimentaire, améliore la qualité, augmente l'efficacité et réduit les coûts pour l'industrie de la pomme.

En ce qui concerne les surfaces de transformation des aliments, le projet a développé un appareil portatif d'imagerie par fluorescence pour détecter des résidus alimentaires nocifs associés aux maladies d'origine alimentaire. Ce dispositif peut être utilisé dans l'industrie alimentaire en tant qu'aide visuelle à la détection de résidus alimentaires spécifiques. Tous ces développements contribueront à rendre l'agriculture plus sûre, efficace et rentable.

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Mots-clés

Imagerie spectrale, SPECIMFOOD, détection de contaminant, sécurité alimentaire, légumes-feuilles, pommes