Banner food fraud

 

Поддержание репутации бренда и качества продукции на должном уровне невозможно без непрерывного контроля качества входного сырья и ингредиентов, используемых в производстве продуктов питания. В свою очередь безопасность и качество продуктов питания зависят не только от традиционных параметров качества, таких как содержание влаги, жира и белков. Решающую роль в качестве производимого продукта играет возможность своевременного определения фальсифицированного сырья, поступившего на производство.

В продовольственной базе данных USP (Фармакопейная Конвенция США) на данный момент перечислены сотни случаев экономически мотивированных фальсификаций, подмен, подделок, использования опасных примесей (например, меламин) и некорректной маркировки продуктов питания, таких, как  оливковое масло и порошковое молоко. 

FT-NIR спектроскопия, обладающая высокой рентабельностью и являющаяся простым в применении методом анализа, представляет собой бесценный инструмент для скрининга почти любого сырья. Высокая информативность NIR спектра предоставляет исчерпывающую информацию по образцу. Нецелевой скрининг примесей или загрязнений осуществляется путем сравнения спектра снятого с образца поступившего сырья со спектрами образцов известного качества. Примеси и загрязнения детектируются на пределе обнаружения. Если с помощью метода FT-NIR спектроскопии установлено, что тестируемый образец содержит примеси, дальнейшее исследование образца может быть продолжено другими аналитическими методами с целью точной идентификации примеси.

Bruker предлагает FT-NIR спектрометры для быстрого и эффективного контроля качества сырья, промежуточных и конечных продуктов производства. Благодаря тому, что анализ является неразрушающим и не требующим пробоподготовки, он широко применяется в пищевой промышленности для контроля таких базовых показателей качества, как содержание белка, влаги, жира, лактозы, зольности и пищевых волокон.

При регистрации одного спектра образец проходит 3 ступени оценки: идентификация образца, целевой скрининг известных примесей и нецелевой скрининг неизвестных веществ, за которыми уже следует традиционный контроль по основным показателям: 

 

1. Идентификация

Идентификация образца проводится путем сравнения спектра образца поступившего сырья со статистической совокупностью спектров, снятых с партий сырья, подлинность и достоверность которых были установлены ранее. Это первый шаг в проверке сырья на соответствие заявленным характеристикам, позволяющий избежать использования некачественных ингредиентов в производстве продуктов питания. 
 

2. Контроль на соответствие

Следующий шаг - проверка образца на соответствие, которая требует более специфичной оценки спектра. Каждая точка NIR спектра подвергается специальному тесту с индивидуальным порогом. Такая проверка каждой точки спектра (с регулируемой чувствительностью) позволяет сличать индивидуальные "отпечатки" материалов.

 

3. Количественный анализ

В основе количественного анализа по различным показателям лежит статистический критерий выбросов, основанный на расстоянии Махаланобиса. Анализируемый спектр сравнивается со спектрами индивидуальных градуировочных моделей.

Полнофункциональное ПО для спектрального анализа OPUS это мощный инструментарий обработки данных результатов анализа, идентификации, качественной и количественной оценки образцов сырья и готовой продукции. Набор инструментов идентификации и оценки качества объединен в едином программном модуле MultiEvaluation, что позволяет проводить иерархический анализ спектра с использованием различных методов. Для идентификации образца используется спектральная база данных, объемом в сотни спектров.  После того, как образец был идентифицирован, проводится тест на соответствие и / или количественный анализ идентифицированного продукта. 
 

Пользовательский интерфейс программного обеспечения проводит взаимосвязь между результатом измерения и методами оценки качества определенного вида сырья или продукта. Оператору необходимо выбрать анализируемый продукт и корректный метод измерения, после чего оценка качества продукта рассчитывается автоматически.

Ident 3D Score Plot 2
3D изображение оценочных баллов различных групп материалов в идентификационной библиотеке.
Conformity
Эталонный спектр (зеленый), спектр с отклонением (с выпадающим значением) (синий).
TANGO Display
Результаты расчётов отклонений в соответствии с расстоянием Махаланобиса. Образец не прошел апробацию по содержанию жира.