Voeding van binnenuit bekeken!

De structuur van voeding vormt een essentieel onderdeel van voedingskwaliteit, aangezien de structuur de ruimtelijke verdeling van de verschillende voedingselementen weergeeft. Technologieën die inzicht verschaffen in de opbouw van een voedingsproduct kunnen bijgevolg heel wat nuttige informatie opleveren bij product- en procesinnovaties. Bij deze een aantal specifieke technieken die de structuurkenmerken van voeding in kaart kunnen brengen.

Hoewel voedingsstructuur een belangrijke invloed heeft op de textuur en dus ook op de perceptie van de consumenten, is het aantal technieken, die gebruikt worden voor de objectieve karakterisatie ervan, tot op heden, relatief beperkt. Dit heeft te maken met het feit dat voedingsmiddelen opgebouwd zijn uit complexe multicomponent sytemen en ook door de aanwezigheid van bepaalde microstructuren, zoals poriën, oliedruppels, zetmeelgranulen, proteïne netwerken, polymeer netwerken, en (vlees)vezels (Aguilera, 2005). Deze componenten zijn moeilijk te observeren zonder gebruik te maken van geavanceerde visualisatiesystemen. Dankzij de vooruitgang in een aantal andere domeinen zoals de materiaalwetenschappen, zijn er een aantal krachtige technieken, al dan niet microscopie-gerelateerd, ontwikkeld die deze componenten kunnen visualiseren en inzicht kunnen verschaffen in de structuur van voeding.

In dit artikel bespreken we een tweetal technieken die recent ontwikkeld werden voor de objectieve karakterisatie van de interne voedingsstructuur: X-stralen microtomografie en ‘hyperspectral scatter imaging’. De eerste techniek werd gebruikt voor het creëren van 3D-beelden van de interne structuur van fruit terwijl de tweede techniek gebruikt werd voor ondermeer de karakterisatie van de microstructuur van schuimen.

3D-fruitweefsel karakterisatie door middel van X-stralen microtomografie

X-stralen microtomografie is een techniek, afkomstig uit de medische sector, waarbij X-stralen ingeschakeld worden om dwarsdoorsneden met micrometer resolutie te maken van objecten. Aan de hand van deze virtuele doorsneden wordt nadien het originele 3D-object gereconstrueerd. Op basis van dit computerbeeld kunnen dan verschillende structuureigenschappen objectief bepaald worden. In Figuur 1 staan een aantal gereconstrueerde 3D-beelden van appelweefsel (‘Braeburn’ cv.) uit verschillende compartimenten van de appel weergegeven. Deze beelden werden bekomen met een ‘benchtop’ microtomografie toestel.


Fig. 1. Interne microstructuur van appelweefsel op drie verschillende afstanden van de kern (a-b-c). De verschillende rijen duiden op verschillende soorten weefsel: gezond weefsel (1); weefsel met bruinverkleuring (2); weefsel met holten (3) (Herremans et al., 2013).

Op basis van deze beelden werden dan een aantal specifieke microstructurele parameters berekend, zoals porositeit, anisotropie van de poriën, specifieke oppervlakte van de poriën,… Door gebruik te maken van speciale data-analysetechnieken kan zelfs de celgrootte bepaald worden, alsook enkele vormkarakteristieken van deze cellen (sfericiteit, lengte en breedte) in verschillende appel- en perencultivars. Deze analyses kunnen heel wat relevante informatie opleveren met betrekking tot interne kwaliteitsmetingen en het voorkomen van bepaalde defecten in fruit en groenten zoals bruinverkleuring en holtevorming.

Microstructuur analyses van schuimen door middel van ‘hyperspectral scatter imaging’

‘Hyperspectral scatter imaging’ is een tweede techniek met heel wat potentieel op het gebied van de karakterisatie van interne voedingsstructuren. De techniek is gebaseerd op het simultaan opmeten van lichtverstrooiingswaarden en -absorptiewaarden. Hierdoor kunnen zowel fysische (partikel grootte, dichtheid, hardheid…) als chemische (vet, proteïne, suikers) kwaliteitseigenschappen opgemeten worden. Een opstelling bestaat uit een lichtbron in combinatie met een hyperspectraal camerasysteem (Figuur 2).

 
Fig. 2 Voorbeeld van een ’hyperspectral scatter imaging’ opstelling (Erkinbaev et al., 2011).

Als resultaat van de analyse werd een 3D-matrix bekomen, bestaande uit spatiale en spectrale informatie. Door toepassing van speciale licht propagatiemodellen werden zowel de verstrooiings- als de absorptiecoëfficiënten gehaald. De eerste parameter geeft informatie weer over de fysische eigenschappen terwijl de tweede parameter informatie weergeeft over de chemische eigenschappen. Deze methode werd succesvol uitgetest bij hardheidsmetingen op appels. Een tweede mogelijke applicatie van deze technologie vormt het opvolgen van de opkloptijd van eiwitten in aanwezigheid van suiker (in identieke concentraties). Uit de resultaten bleek dat het effect van de verschillende opkloptijden op de schuim microstructuren duidelijk werd vastgesteld op de verstrooiingscoëfficiënt terwijl de absorptiecoëfficiënt identiek bleef. Een belangrijk voordeel van deze technologie is dat dit een contactloze en snelle technologie betreft waardoor ‘hyperspectral scatter imaging’ heel wat potentieel heeft voor het online opvolgen van een aantal processen uit de voedingsindustrie.

Hyperspectrale camera’s kunnen ook voor andere toepassingen in de voedingsindustrie worden ingezet. Dit werd verder uitgewerkt in het Sensors For Food Validatietraject hyperspectrale camera’s.

Conclusie

Dit artikel toont aan dat door een multidisciplinaire aanpak en door de samenwerking van microscopie-experten, voedingswetenschappers en ingenieurs, een aantal microstructurele eigenschappen van voeding bepaald kunnen worden. Deze eigenschappen kunnen van groot belang zijn bij product- en procesinnovaties om voeding met topkwaliteit te produceren!

Nuttige links

Bronnen

  • www.insidefood.eu/symposium.awp
  • www.deredactie.be/cm/vrtnieuws/videozone/programmas/journaal/2.27659?video=1.1599917
    • Aguilera J.M. (2005) Why food microstructure. Journal of Food Engineering, 67, 3–11.
    • Herremans E., Verboven P., Bongaers E., Estrade P., Verlinden B.E., Wevers M., Hertog M.L.A.T.M., Nicolaï B.M. (2013) Characterisation of ‘Braeburn’ browning disorder by means of X-ray micro-CT. Postharvest Biology and Technology, 75, 114-124. DOI: 10.1016/j.postharvbio.2012.08.008.
    • Erkinbaev C., Tsuta M., Nguyen Do Trong N., Verboven P., Nicolaï B., De Baerdemaeker J., Saeys W. (2011) Hyperspectral scatter imaging for contactless food quality evaluation. Proceedings of ICEF 2011.