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艾邁斯歐司朗光子創新:利用多光譜傳感技術減少食物浪費

jf_78421104 ? 來源:jf_78421104 ? 作者:jf_78421104 ? 2024-12-04 10:12 ? 次閱讀
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食物浪費已成為全球亟待解決的嚴峻挑戰,并對環境和經濟造成了重大影響。最新統計數據顯示,全球高達三分之一的糧食在生產過程中損失或被無謂浪費,這不僅導致了資源消耗,還加劇了溫室氣體排放,并帶來了巨大經濟損失。

艾邁斯歐司朗今日宣布,艾邁斯歐司朗基于AS7341多光譜傳感器開發的創新應用來解決食物浪費這一全球性難題。其多光譜傳感解決方案為農業與食品行業帶來深遠變革,該技術通過精確判定最佳收獲時機,提升質量控制水平,并在整個供應鏈中有效減少浪費。

在2024耶拿光學日上,艾邁斯歐司朗向與會者展示其多光譜傳感技術的最新成果,并深入闡述該解決方案在推動食品生產與管理變革方面的巨大潛力。通過精確提供水果成熟度及質量的實時數據,艾邁斯歐司朗能夠賦能農業與食品行業做出明智、可持續的決策,助力實現企業效益與環境保護的雙贏。

運用多光譜技術攻克食物浪費難題

食物損失與浪費對全球環境的影響不容小覷,其導致的溫室氣體排放量占全球總量的4.4%。為顯著降低浪費情況,艾邁斯歐司朗著力提升收獲、采后處理及配送等環節的效率。其多光譜傳感技術在這整個環節發揮關鍵作用,它能夠精準判定最佳采摘時機,并在儲運過程中有效監控食品質量。

艾邁斯歐司朗的多光譜傳感器通過檢測特定波長光的反射情況,深入分析水果的分子構成。這些非侵入式傳感器能夠追蹤到諸如葉綠素分解、類胡蘿卜素積累等關鍵分子變化,從而準確、細致地描繪出水果的成熟過程。

科學揭秘:光譜技術洞察果實成熟過程

艾邁斯歐司朗研發的多光譜傳感器,通過綜合運用可見光(VIS)、近紅外(NIR)及短波紅外(SWIR)光譜,實現對葉綠素、花青素、類胡蘿卜素、水分子以及碳氫鍵等關鍵色素與分子的精準監測。果實成熟過程中,該傳感器技術可精確捕捉與測量這些分子成分的變化情況。

在一項為期18周的綜合性研究中,艾邁斯歐司朗研究人員詳細探究了富士蘋果、番茄和香蕉等水果的成熟過程。通過分析光譜數據,他們成功識別出關鍵波長上的顯著標記,這些標記能夠指示最佳采摘時機以及果實的持續成熟狀態:

葉綠素(670nm):果實成熟過程中,反射率逐漸降低,標志著葉綠素正在分解;

花青素(550nm):這類使果實呈現紅色和紫色的色素,在果實成熟時會愈發顯現;

類胡蘿卜素(480nm):隨著果實逐漸成熟,使果實呈黃色和橙色的色素含量會增加;

水和淀粉(970-1190nm):這些波段反映了果實內部的重要變化,如水分流失、淀粉轉化等,對監控儲存期間果實品質至關重要。

通過監測這些特定波長,艾邁斯歐司朗傳感器能夠精確判斷各類水果的成熟度,進而協助生產商選定最佳采摘時機,以維系果實品質,降低損耗。

實際應用:從農田到餐桌

這些創新應用的技術核心是艾邁斯歐司朗AS7341多光譜傳感器。該傳感器以緊湊、經濟的設計,實時捕捉八個可見光(VIS)通道與一個近紅外(NIR)通道的數據,成為橫跨多個行業的得力工具。其先進的多光譜傳感技術為食品供應鏈的各個環節提供切實有效的數據洞察,具體包括:

農業領域:借助智能采收系統,可精準判定水果的最佳采摘時間,有效降低田間過熟風險,并減少運輸途中的食品損耗;

加工與分揀環節:自動化分揀系統能夠根據水果的內部品質而非外觀進行分類,提升加工效率,降低浪費;

零售與分銷:超市及配送中心可實時監測農產品新鮮度,確保上架產品均為優質之選;

消費設備:配備多光譜傳感器的手持設備能夠幫助消費者快速挑選優質成熟的水果,減少家庭食物浪費。

多光譜傳感技術在食品行業中展現出巨大的應用潛力。艾邁斯歐司朗提供的傳感器解決方案,通過有效減少浪費、提升產品品質及延長保質期,為農民、食品加工商及零售商等提供可擴展且成本效益顯著的工具。這些先進的傳感器技術與業務運營結合,不僅能夠助力企業精簡工作流程、強化質量控制體系,并為推動全球可持續發展作出重要貢獻。

展望未來:共筑可持續未來

艾邁斯歐司朗在2024耶拿光學日大會上所展示的多光譜傳感研究成果,凸顯光子技術在應對食物浪費方面的革新力量。艾邁斯歐司朗的前沿傳感器技術不僅能夠助力企業實現更高效的運營,更引領著可持續食品生產的未來發展方向。通過支持實時數據驅動決策,艾邁斯歐司朗正為構建造福后代的可持續食品系統貢獻力量。

艾邁斯歐司朗的愿景清晰明確:利用光的力量,推動世界朝著更智能、更可持續的方向發展。隨著對高效、環保解決方案的需求正日益增長,艾邁斯歐司朗始終站在創新的前沿,致力于研發能夠為行業帶來切實益處的產品,并與合作伙伴攜手共進,減少食物浪費、提升產品質量,為開創更加光明、可持續的未來奠定堅實基礎。

審核編輯 黃宇

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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