在3600万人无法经常负担得起包含肉类、鸡肉、鱼类或其素食替代品的优质膳食之际，这种浪费现象依然存在。考虑到运输这些食物所涉及的航空里程、消耗的水资源以及其他相关的环境影响，我们便会明白，任何有助于减少食物浪费的措施都值得欢迎。.

欧盟支持的 PhasmaFOOD项目在解决这一问题上发挥着关键作用。“如今，有多种非侵入性检测技术可用于评估食品的安全性、真实性和质量，” INTRASOFT International （比利时）研究与创新总监兼PhasmaFOOD项目协调员Konstantinos Thiveos解释道。

“其中一些技术目前还处于实验阶段，但大多数都存在明显的缺点。例如，X射线是其中一种技术，但它对食物（例如肉类）中存在的不同密度非常敏感。”.

Thiveos补充说，大多数商业上采用的技术要么价格昂贵、具有破坏性且耗时，要么检测精度低且费力。.

是一款功能齐全、灵活便捷的平台。
该技术能够检测：食品中微生物产生的霉菌毒素；食品变质和掺假的早期迹象；以及估算保质期。

该设备集成了一个传感器，该传感器使用一系列光谱仪和光源，以及一个摄像头。.

“电子子系统解读传感器数据，进行部分处理，然后将信息发送到最终用户的移动设备，”INTRASOFT International 的协调团队成员兼高级研发创新专家 Spyros Evangelatos 解释道。用户随后可以将信息发送到云平台进行进一步分析。.

“扫描的食品样本是否受到污染的最终结果将发送到您的手机上。”.

在整个项目过程中，团队分析了以下食品样本：肉类（猪肉末、鸡肉、牛肉）、脱脂奶粉、橄榄油、烈酒、谷物、坚果、玉米、菠萝、芝麻菜和鲷鱼。.

真菌产生的霉菌毒素存在于动物饲料和食品供应链中，构成了一个重大的全球食品安全问题。PhasmaFOOD传感器在区分未受污染和中度污染的样品方面准确率超过80%，在区分未受污染和重度污染的样品方面准确率超过90%。.

该工具背后的“大脑”：
PhasmaFOOD 系统包含一个计算机架构——即支撑创新并实现快速食品表征的智能。该系统包含一个可扩展的框架，用于运行智能化学计量学算法、数据融合策略和参考实验室测量。

“我们的团队由各个领域的专家组成，他们的合作使我们能够开发出一种便携高效的系统，该系统能够提高粮食安全并减少浪费，”埃万杰拉托斯解释说。“我为我们取得的成就感到非常自豪。”.

PhasmaFOOD 项目在 2019 年于布拉格举行的第九届食品分析最新进展国际研讨会上展示并验证了其系统。.

尽管该设备已相当成熟，但尚未上市销售。PhasmaFOOD联盟将扩大该设备的测试范围，并融入“从农场到餐桌”的理念。联盟诚邀所有对此感兴趣的人士订阅其新闻简报，并通过其网站与其联系。.