食品の安全性と品質はますます重要になってきており、監視プロセスを実行し、組成、生産、流通の異常を特定できないと、深刻な経済的および顧客の健康被害につながる可能性があります。 消費者が食品の安全性と品質について不確かな場合、その影響は深刻なものになる可能性があります。したがって、そのようなリスクを最小限に抑えるためのより良い方法が必要です。 データ管理の面では、人工知能、データ分析、モノのインターネット、そしてブロックチェーンのすべてがサプライチェーン管理と責任管理のための非常に大きな機会を提供しますが、どんなアプローチの影響も関連データの品質から始まります。 ここでは、最先端の分光技術を紹介します。
ハイパースペクトル反射率、蛍光イメージング、ラマン分光法、スペックルイメージングを含み、これらはすべて食品の安全性と高品質の用途で検証済みです。 我々は、これらの相乗的な光学的検出モードを多数含むマルチモードアプローチが、

最高のパフォーマンスを得るために必要なものです。 私たちの実装がマルチリアルタイム卓上システムを通してこの概念を反映するという計画を提示します。そして、ハンドヘルドの、ポータブルユニットだけがこの中間レベルのものより多くのモードに基づくであろうという意味でより少ない課題と取り組むが、より低いコストとサイズで。

https://www.intechopen.com/books/hyperspectral-imaging-in-agriculture-food-and-environment/multimode-hyperspectral-imaging-for-food-quality-and-safety