Fødevareforfalskning er det største problem i Indien, der sker i dag på grund af stigningen i befolkningen. Ved du, at Indien producerer 68 procent af forfalsket mælk? For at løse dette problem udviklede et team fra IIT-H (Indian Institute of Technology - Hyderabad) et sensorsystem, der registrerer mælkekvaliteten via Smart-Phone. Det sensorsystem som er udviklet af dette team registrerer forfalskning af mælk med en maksimal nøjagtighed på 99,71 procent.
Når teamet introduceres, ledes dette team af professor Shiv Govind Singh fra EE (Electrical Engineering), IIT-H. Dette team består af andre assisterende professorer fra afdelingen, nemlig Siva Rama Krishna og Soumya Jana. Nedenfor er billedet af holdet.
Et team ledet af Prof.Shiv Govind Singh
Der er mange teknikker som spektroskopi og kromatografi, der bruges til at detektere forfalskning. Disse teknikker inkluderer dyrt udstyr og kan ikke let transporteres fra et sted til et andet, og disse kan ikke laves under et begrænset budget. Derfor udviklede dette team et smartphonebaseret sensorsystem til at opdage forfalskning af mælk, som fremstilles til meget lave omkostninger og let kan bruges af forbrugerne.
Forskel mellem ren mælk og forfalsket mælk
Oprindeligt udviklede dette team et sensorsystem, der bruges til at detektere eller måle mælkens pH-værdi (dvs. hvilket angiver mælkens sure natur). For at udvikle dette system anvendte teamet en speciel proces kaldet 'Electro Spinning', der producerer et materiale svarende til papiret, der er lavet af nylonfibre i nanostørrelse. Dette materiale består af en blanding af tre forskellige farvestoffer, der ændrer farve baseret på surhedsgraden i mælken. En gang efter den første test af dette sensorsystem var nøjagtighedsniveauet 99 procent.
Dette hold udviklede også en algoritme til smartphone. Baseret på denne algoritme, når sensoren med strimler dyppes i mælken, fanges forfalskning af mælk af smarttelefonens kamera. Endelig omdannes farveændringerne til pH-niveau-data og vises på skærmen. Efter dette har de testet forskellige forurenede niveauer af mælk og opfyldt nøjagtighedsniveauet på 99,71 procent. Holdet ser frem til at udvikle små enheder til denne proces, som er budgetvenlige.
