KMITL Innovation Expo 2025 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

CLASSIFICATION OF OTITIS MEDIA TYPE USING OTOSCOPIC IMAGES

คณะวิทยาศาสตร์

CLASSIFICATION OF OTITIS MEDIA TYPE USING OTOSCOPIC IMAGES

Otitis Media is an infection of the middle ear that can occur in individuals of all ages. Diagnosis typically involves analyzing images taken with an otoscope by specialized physicians, which relies heavily on medical experience to expedite the process. This research introduces computer vision technology to assist in the preliminary diagnosis, aiding expert decision-making. By utilizing deep learning techniques and convolutional neural networks, specifically the YOLOv8 and Inception v3 architectures, the study aims to classify the disease and its five characteristics used by physicians: color, transparency, fluid, retraction, and perforation. Additionally, image segmentation and classification methods were employed to analyze and predict the types of Otitis Media, which are categorized into four types: Otitis Media with Effusion, Acute Otitis Media with Effusion, Perforation, and Normal. Experimental results indicate that the classification model performs moderately well in directly classifying Otitis Media, with an accuracy of 65.7%, a recall of 65.7%, and a precision of 67.6%. Moreover, the model provides the best results for classifying the perforation characteristic, with an accuracy of 91.8%, a recall of 91.8%, and a precision of 92.1%. In contrast, the classification model that incorporates image segmentation techniques achieved the best overall performance, with an mAP50-95 of 79.63%, a recall of 100%, and a precision of 99.8%. However, this model has not yet been tested for classifying the different types of Otitis Media.

Read more
BottleBank - Automatic Waste Collection Bin for Plastic and Cans

คณะวิทยาศาสตร์

BottleBank - Automatic Waste Collection Bin for Plastic and Cans

This project presents the development of an automatic recycling machine for plastic bottles and cans, utilizing Machine Learning for packaging classification through image processing, integrated with smart sensor systems for quality inspection and operation control. The system connects to a Web Application for real-time monitoring and control. Once the packaging type is verified, the system automatically calculates the refund value and processes payment through e-wallet or issues cash vouchers. The system can be installed in public spaces to promote waste segregation at source, reduce contamination, and increase recycling efficiency. It also provides financial incentives to encourage public participation in waste management. This project demonstrates the potential of combining Machine Learning and smart sensor systems in developing accurate, convenient, and sustainable waste management solutions.

Read more
Energy storage system for solar cells by using graphene quantum dot battery

คณะวิทยาศาสตร์

Energy storage system for solar cells by using graphene quantum dot battery

This project aims to investigate and develop an energy storage system utilizing solar energy sources through the integration of solar cell technology and Graphene Quantum Dot Battery, representing a novel approach to enhancing energy storage efficiency and prolonging the lifespan of renewable energy systems. The selection of graphene and quantum dots as materials for battery development is attributed to their exceptional properties, including high electrical conductivity, charge storage capacity, efficient energy transfer, and enhanced stability.

Read more