Die Lebensmittelindustrie steht vor Herausforderungen durch die Verunreinigung von Lebensmitteln mit Fremdkörpern, was zu finanziellen Verlusten und Imageschäden führen kann. Aktuelle Methoden wie Röntgeninspektion sind nicht ausreichend, um Kunststoffe zu erkennen. Eine vielversprechende Alternative ist die FD-FLIM Methode, die eine Unterscheidung von Kunststoffen und Lebensmitteln über deren spezifische Fluoreszenzabklingzeit ermöglicht. Deshalb wurden die Fluoreszenzeigenschaften von Lebensmitteln und Kunststoffen untersucht. Die Ergebnisse zeigen vielversprechende Unterschiede, insbesondere bei der phasenabhängigen Fluoreszenzabklingzeit. Diese Erkenntnisse bilden eine Basis für die Entwicklung automatisierter Klassifikationsverfahren zur Fremdkörpererkennung in Lebensmittelprozessen über die Fluoreszenzabklingzeit. Zukünftige Forschung sollte sich auf die Automatisierung von FD-FLIM, die Erweiterung des Probenumfangs und die Verbesserung der Klassifikationsgenauigkeit konzentrieren, um eine Anwendbarkeit in der Lebensmittelindustrie zu ermöglichen.
The analysis of fluorescence lifetimes has the potential to reliably differentiate plastics from foodstuffs. A setup for use in an industrial process is required to work in real time. The combination of Rapid fluorescence lifetime imaging microscopy (Rapid-FLIM) and neural networks shows significant improvements in capture time compared to other FLIM technologies, while achieving a reliable differentiation of foodstuffs and plastics.
