KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

Development of the intelligent indicator label for monitoring rancidity of deep fried foods

Development of the intelligent indicator label for monitoring rancidity of deep fried foods

Abstract

The production process of the food rancidity indicator label consists of three main steps: 1) preparation of the indicator solution, 2) preparation of the cellulose solution, and 3) formation of the sheet. The indicator solution includes bromothymol blue and methyl red, which act as indicators. The cellulose solution consists of hydroxypropyl methylcellulose, carboxymethyl cellulose, sodium hydroxide, polyethylene glycol 400, and the indicator solution. For the sheet formation, the cellulose solution was mixed with natural latex to increase flexibility and impart hydrophobic properties. After drying, the invention appears as a thin, dark blue label. When exposed to volatile compounds from rancid food, the label changes color from dark blue to green, and then to yellow, corresponding to the increasing amount of volatile compounds from the rancid food.

Objective

กลิ่นหืน (rancidity) เป็นกลิ่นผิดปกติของไขมันหรือน้ำมัน ที่แสดงถึงการเสื่อมเสียของอาหาร (food spoilage) เนื่องจากปฏิกิริยาทางเคมีในผลิตภัณฑ์ที่มีไขมันหรือน้ำมันเป็นองค์ประกอบเป็นดัชนีสำคัญต่ออายุการเก็บรักษา กลิ่นหืนเกิดจากปฏิกิริยาออกซิเดชันของลิพิด (lipid oxidation) ในรูปของไตรกลีเซอไรด์ (triglyceride) ที่มีกรดไขมันชนิดไม่อิ่มตัว (unsaturated fatty acid) ที่ตำแหน่งพันธะคู่ ผลจากปฏิกิริยานี้ทำให้เกิดสารที่ให้กลิ่นและรสที่ผิดปกติที่เรียกว่ากลิ่นหืน การหืนเป็นปฏิกิริยาลูกโซ่ (chain reaction) เพราะอนุมูลอิสระ (free radical) ที่เกิดขึ้นจะกระตุ้นโมเลกุลกรดไขมันที่เหลือให้เกิดปฏิกิริยาต่อไป ปฏิกิริยาออกซิเดชันของลิพิดแบ่งได้เป็น 3 ช่วง คือ 1) ขั้นเริ่มต้นเพื่อก่อให้เกิดอนุมูลอิสระ (initiation) 2) ขั้นเกิดปฏิกิริยาลูกโซ่ (propagation) และ 3) ขั้นยุติที่อนุมูลอิสระทำปฏิกิริยากันเอง (termination) ทำให้มีกลิ่นหืนจากสารแอลดีไฮด์ แอลกอฮอล์ ฟูแรน และกรดที่ผลิตขึ้น โดยสารเฮกซานาลซึ่งเป็นสารกลุ่มแอลดีไฮด์มักใช้เป็นตัวบ่งชี้การเกิดการหืนในอาหาร สารที่เกิดจากการหืนเหล่านั้นมีผลต่อคุณภาพอาหารและสุขภาพของผู้บริโภค ทำให้คุณภาพของอาหารเสื่อมลง สมบัติทางกายภาพและทางเคมีเปลี่ยนแปลง อาหารมีสีผิดปกติ กลิ่นรสและลักษณะเนื้อสัมผัสของอาหารเปลี่ยนแปลง คุณค่าทางอาหารลดลง และบางครั้งอาจมีสารที่เป็นอันตรายต่อร่างกายเกิดขึ้นด้วย ปัจจุบันนี้ได้มีการศึกษาและพัฒนาการใช้ฉลากอัจฉริยะติดบนบรรจุภัณฑ์เพื่อบ่งบอกถึงคุณภาพของผลิตภัณฑ์แก่ผู้บริโภค เป็นนวัตกรรมที่คิดค้นขึ้นมาเพื่อเป็นเครื่องมือหนึ่งในการสร้างความน่าเชื่อถือและความมั่นใจให้กับผู้บริโภคซึ่งต้องการผลิตภัณฑ์อาหารที่มีความสด ใหม่ และปลอดภัย เพื่อช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจเลือกซื้อผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้อย่างสะดวกและปลอดภัยมากขึ้น ในแง่ของผู้ขายก็เป็นการเพิ่มมูลค่าของสินค้าทำให้สามารถบริหารจัดการผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้ดียิ่งขึ้น เพราะจะทราบระยะเวลาที่ผลิตภัณฑ์ยังคงความสดใหม่และสามารถวางอยู่ที่ชั้นขายได้ ดังนั้นโครงการวิจัยนี้จึงเป็นการพัฒนาฉลากอัจฉริยะแสดงระดับความหืนของอาหารทอด ซึ่งมีวัตถุประสงค์หลักเพื่อ 1) ศึกษาการเปลี่ยนแปลงสมบัติทางเคมีฟิสิกส์ของอาหารทอดระหว่างการเก็บรักษา และ 2) พัฒนาฉลากแสดงระดับความหืนของอาหารทอดระหว่างการเก็บรักษา โดยมีวิธีการวิจัยดังนี้ ใช้ข้าวเกรียบทอดเป็นตัวแทนของอาหารทอด แล้ววิเคราะห์ปริมาณค่าเปอร์ออกไซด์ (peroxide value) ค่าความเป็นกรด (acid value) ค่ากรดไทโอบาร์บิทูริค (thiobarbituric acid) ค่ากรดไขมัน (fatty acids) ที่เปลี่ยนแปลงระหว่างการเก็บรักษาในสภาวะควบคุม รวมทั้งการพัฒนาฉลากเซนเซอร์อัจฉริยะที่ตรวจวัดปริมาณแอลดีไฮด์ที่เกิดจากการหืนแล้วแสดงค่าเป็นความเข้มสีต่าง ๆ ที่สอดคล้องกับปริมาณของระดับความหืน (หรือระดับค่าทางเคมีที่เกี่ยวข้อง) โดยใช้พอลิแซคคาไรด์ซึ่งเป็นพอลิเมอร์ธรรมชาติ ย่อยสลายได้ง่ายและไม่เป็นพิษต่อสิ่งแวดล้อมและผู้บริโภคเป็นวัสดุสำหรับสร้างแผ่นฉลาก และมีสีย้อมที่ทำหน้าที่เป็นเซนเซอร์ดักจับและทำปฏิกิริยากับผลิตภัณฑ์ที่เกิดจากการเหม็นหืนอย่างจำเพาะเป็นส่วนประกอบสำคัญ ในการวิจัยจะทำการพัฒนาฉลากอัจฉริยะให้มีว่องไวต่อการตรวจวัดการเหม็นหืนและคงความเสถียรของสีไว้ให้นาน จากนั้นหาความสัมพันธ์ระหว่างการทดสอบอาหารทอดด้วยประสาทสัมผัส (sensory test) กับการเปลี่ยนสีของฉลากอัจฉริยะ และสุดท้ายทำการทดสอบประสิทธิภาพของฉลากอัจฉริยะแสดงระดับความหืนของอาหารทอด และกำหนดค่าดัชนีชี้วัดระดับความหืนของอาหารทอดที่ทดลอง

Other Innovations

A Human-engaging Robotic Interactive Assistant

คณะวิศวกรรมศาสตร์

A Human-engaging Robotic Interactive Assistant

The integration of intelligent robotic systems into human-centric environments, such as laboratories, hospitals, and educational institutions, has become increasingly important due to the growing demand for accessible and context-aware assistants. However, current solutions often lack scalability—for instance, relying on specialized personnel to repeatedly answer the same questions as administrators for specific departments—and adaptability to dynamic environments that require real-time situational responses. This study introduces a novel framework for an interactive robotic assistant (Beckerle et al. , 2017) designed to assist during laboratory tours and mitigate the challenges posed by limited human resources in providing comprehensive information to visitors. The proposed system operates through multiple modes, including standby mode and recognition mode, to ensure seamless interaction and adaptability in various contexts. In standby mode, the robot signals readiness with a smiling face animation while patrolling predefined paths or conserving energy when stationary. Advanced obstacle detection ensures safe navigation in dynamic environments. Recognition mode activates through gestures or wake words, using advanced computer vision and real-time speech recognition to identify users. Facial recognition further classifies individuals as known or unknown, providing personalized greetings or context-specific guidance to enhance user engagement. The proposed robot and its 3D design are shown in Figure 1. In interactive mode, the system integrates advanced technologies, including advanced speech recognition (ASR Whisper), natural language processing (NLP), and a large language model Ollama 3.2 (LLM Predictor, 2025), to provide a user-friendly, context-aware, and adaptable experience. Motivated by the need to engage students and promote interest in the RAI department, which receives over 1,000 visitors annually, it addresses accessibility gaps where human staff may be unavailable. With wake word detection, face and gesture recognition, and LiDAR-based obstacle detection, the robot ensures seamless communication in English, alongside safe and efficient navigation. The Retrieval-Augmented Generation (RAG) human interaction system communicates with the mobile robot, built on ROS1 Noetic, using the MQTT protocol over Ethernet. It publishes navigation goals to the move_base module in ROS, which autonomously handles navigation and obstacle avoidance. A diagram is explained in Figure 2. The framework includes a robust back-end architecture utilizing a combination of MongoDB for information storage and retrieval and a RAG mechanism (Thüs et al., 2024) to process program curriculum information in the form of PDFs. This ensures that the robot provides accurate and contextually relevant answers to user queries. Furthermore, the inclusion of smiling face animations and text-to-speech (TTS BotNoi) enhanced user engagement metrics were derived through a combination of observational studies and surveys, which highlighted significant improvements in user satisfaction and accessibility. This paper also discusses capability to operate in dynamic environments and human-centric spaces. For example, handling interruptions while navigating during a mission. The modular design allows for easy integration of additional features, such as gesture recognition and hardware upgrades, ensuring long-term scalability. However, limitations such as the need for high initial setup costs and dependency on specific hardware configurations are acknowledged. Future work will focus on enhancing the system’s adaptability to diverse languages, expanding its use cases, and exploring collaborative interactions between multiple robots. In conclusion, the proposed interactive robotic assistant represents a significant step forward in bridging the gap between human needs and technological advancements. By combining cutting-edge AI technologies with practical hardware solutions, this work offers a scalable, efficient, and user-friendly system that enhances accessibility and user engagement in human-centric spaces.

Read more
EV conversion for a pick-up truck taxi

คณะวิศวกรรมศาสตร์

EV conversion for a pick-up truck taxi

ยานยนต์ไฟฟ้าดัดแปลง

Read more
Web Application System Prototype for Hand Dental Instruments Identifying and Counting using Deep Learning

คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ

Web Application System Prototype for Hand Dental Instruments Identifying and Counting using Deep Learning

This research presents the development of an AI-powered system designed to automate the identification and quantification of dental surgical instruments. By leveraging deep learning-based object detection, the system ensures the completeness of instrument sets post-procedure. The system's ability to process multiple images simultaneously streamlines the inventory process, reducing manual effort and potential errors. The extracted data on instrument quantity and type can be seamlessly integrated into a database for various downstream applications.

Read more