Analyseur SciAps LIBS pour l'authentification des aliments et les empreintes digitales

29 Avril 2023

Publication: Sungho Shin, Xi Wu, Valery Patsekin, Iyll-Joon Doh, Euiwon Bae, J. Paul Robinson, Bartek Rajwa. «Approches analytiques pour l'authentification des aliments à l'aide des empreintes digitales LIBS», juillet 2023, volume 205.

« LIBS a récemment attiré l'attention de la communauté des sciences alimentaires en raison du faible coût des tests et de l'instrumentation abordable. La rentabilité et les analyses rapides sont essentielles pour détecter sur place la falsification, la contamination et les erreurs d’étiquetage des aliments.

Abstract: La spectroscopie de claquage induit par laser (LIBS) est une approche d'analyse élémentaire largement reconnue utilisée dans divers domaines d'étude en raison de sa capacité de mesure rapide et de ses exigences minimales en matière de préparation des échantillons. Récemment, on a constaté un intérêt accru pour les applications du LIBS dans le domaine de la sécurité et de la qualité des aliments. Étant donné que la majorité des aliments couramment consommés ne présentent que de modestes variations d’oligo-éléments, la découverte de modèles spectraux prédictifs grâce à une analyse multivariée est cruciale pour le pipeline d’analyse des données. L'efficacité de l'analyse multivariée et des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier les caractéristiques spectrales les plus prédictives, effectuer la reconnaissance et la classification des classes a été évaluée dans cet article, en utilisant à la fois un système LIBS de paillasse développé sur mesure et un système portable disponible dans le commerce. Plus précisément, l'objectif de cette étude était d'évaluer les performances de la sélection de variables spectrales à l'aide de la régression logistique multinomiale à filet élastique. Le pipeline de traitement des données et le matériel LIBS ont été évalués dans le contexte de l'authentification et de l'identification des aliments, un domaine de recherche en plein essor abordant le problème de la fraude alimentaire. Nos résultats ont indiqué que la classification des échantillons alimentaires avec moins de variables soigneusement sélectionnées réduit le surajustement du modèle et améliore la précision de la classification des modèles LIBS. Dans un sens plus large, les résultats soutiennent le développement continu d’équipements LIBS portables et déployables sur le terrain, conçus pour les activités d’authentification des aliments et de prise d’empreintes digitales.

Accès aux publications: https://doi.org/10.1016/j.sab.2023.106693

À propos de cette revue: Spectrochimica Acta Part B : AtomicSpectroscopy, est destiné à la publication rapide de travaux originaux et de revues dans les domaines suivants : spectroscopie d'émission atomique (AES), d'absorption atomique (AAS) et de fluorescence atomique (AFS) ; Spectrométrie de masse (MS); Spectroscopie atomique induite par laser ; et spectrométrie à rayons X. Les manuscrits traitant de (i) les principes fondamentaux, (ii) le développement de méthodologies, (iii) l'instrumentation et (iv) les applications peuvent être soumis pour publication.

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