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 Comparison of The Performance of Machine Learning Methods on Time Series Data Using Lagged Time Intervals

คณะวิทยาศาสตร์

A Comparison of The Performance of Machine Learning Methods on Time Series Data Using Lagged Time Intervals

This special problem aims to compare the performance of machine learning methods in time series forecasting using lagged time periods as independent variables. The lagged periods are categorized into three groups: lagged by 10 units, lagged by 15 units, and lagged by 20 units. The study employs four machine learning methods: Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), and Support Vector Machine (SVM). The time series data simulated as independent variables diverse including characteristics: Random Walk data, Trending data, and Non-Linear data, with sample sizes of 100, 300, 500, and 700. The research methodology involves splitting the data into 90% for training and 10% for testing. Simulations and analysis are performed using the R programming language, with 1,000 iterations conducted. The results are evaluated based on the average mean squared error (AMSE) and the average mean absolute percentage error (AMAPE) are calculated to identify the best performing method. The research findings revealed that for Random Walk data, the best performing methods are Random Forest and Support Vector Machine. For Trend data, the best performing methods are Random Forest. For Non-Linear data, the best performing methods are Support Vector Machine. When tested with real-world data, the results show that for the Euro-to-Thai Baht exchange rate, the best methods are Random Forest and Support Vector Machine. For the S&P 500 Index in USD, the best performing methods are Random Forest. For the Bank of America Corp Index in USD, the best performing methods are Support Vector Machine.

Read more
Design Electric Tuk-Tuk for the Development of New Automotive Technology

คณะวิศวกรรมศาสตร์

Design Electric Tuk-Tuk for the Development of New Automotive Technology

This project aims to design and develop an electric tuk-tuk by converting the traditional combustion engine system to an electric system, supporting the reduction of air pollution and promoting sustainable automotive technology. The electric tuk-tuk is designed using a BLDC electric motor and a control system specifically adapted for the unique driving style of three-wheeled vehicles in Thailand. The study considers suitable energy systems and includes interviews with traditional tuk-tuk drivers to ensure the vehicle meets everyday usability needs. The findings suggest that adopting electric tuk-tuks not only reduces emissions and PM2.5 particulate matter but also enhances an eco-friendly image for Thailand’s tourism sector while supporting domestic innovation and economic growth.

Read more
none

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

none

-

Read more