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La demande de produits de boulangerie de haute qualité a entraîné des avancées significatives dans les techniques d'évaluation non destructives. La sensibilisation croissante des consommateurs et les progrès de la technologie des capteurs poussent l'industrie agroalimentaire à innover.

Il existe plusieurs méthodes non destructives pour évaluer la qualité des produits de boulangerie, chacune ayant ses applications, ses avantages et ses limites spécifiques.

Spectroscopie proche infrarouge (NIR) et imagerie hyperspectrale (HSI)

Le NIR et le HSI sont essentiels pour évaluer la teneur en humidité, la texture et la répartition des ingrédients dans les produits de boulangerie. Le NIR utilise l'interaction des matériaux avec la lumière infrarouge pour déterminer les niveaux d'humidité, essentiels pour la durée de conservation et le maintien de la texture.

L'HSI, qui combine spectroscopie et traitement d'images, fournit des informations spectrales et spatiales détaillées, utiles pour surveiller la distribution des composants chimiques, les défauts de surface et le contrôle qualité. Par exemple, Nallan Chakravartula et al. (2019) ont utilisé le NIR pour prédire la teneur en humidité des mini-pains à hamburger, montrant son potentiel dans la détermination rapide de l'humidité pendant les processus de séchage des aliments.

Imagerie par résonance magnétique (IRM)

L'IRM est largement utilisée pour visualiser les structures internes et surveiller les processus de cuisson. Elle permet d'étudier les propriétés de la pâte pendant la fermentation et la cuisson, la répartition de l'humidité et de l'huile et les changements structurels pendant le stockage.

Cette technique permet une surveillance non invasive en temps réel, essentielle pour optimiser les paramètres de cuisson et garantir la cohérence du produit. Des études menées par Bajd et Serša (2011) ont démontré l'utilité de l'IRM pour évaluer la distribution des pores et les changements de volume de la pâte pendant la fermentation et la cuisson.

Techniques d'échographie

Les méthodes à ultrasons mesurent la vitesse et l'atténuation des ondes sonores traversant le produit, fournissant ainsi des informations sur la densité, la porosité et les poches d'air. Cette technique est précieuse pour évaluer la texture et l'uniformité. Peressini et al. (2017) ont découvert que les paramètres ultrasoniques pouvaient prédire les propriétés rhéologiques et les attributs de qualité du pain dans différentes formulations, prouvant ainsi leur fiabilité.

Tomographie par micro-ordinateur à rayons X (μ-CT à rayons X)

La micro-CT à rayons X permet de créer des images 3D à haute résolution de la microstructure interne des produits de boulangerie. Elle est utile pour analyser la disposition spatiale et quantifier les caractéristiques microstructurelles.

Cette technique est non destructive et permet une numérisation in situ, ce qui en fait un choix privilégié pour une analyse interne détaillée. Les rayons X provenant de sources synchrotron, bien que moins disponibles, offrent une résolution plus élevée et une acquisition plus rapide, adaptées aux études dynamiques.

Applications et intégration industrielle

L’intégration de ces techniques dans l’industrie de la boulangerie garantit une qualité constante des produits, répondant aux attentes des consommateurs en matière de caractéristiques sensorielles telles que la texture, la saveur et l’apparence.

Les méthodes non destructives fournissent des données en temps réel, ce qui permet de prendre des décisions de production et de contrôler la qualité en temps opportun. Elles facilitent la détection des défauts, la prévision du contenu nutritionnel, l'évaluation de la texture, la prévision de la durée de conservation et la surveillance des processus.

Toutefois, des défis tels que le coût, l’étalonnage, la normalisation et la gestion des données demeurent. Le recours au big data nécessite des méthodes d’analyse robustes pour traiter les grands ensembles de données générés par ces techniques. L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle sont de plus en plus utilisés pour améliorer l’analyse des données, la reconnaissance des formes et les processus de prise de décision.

L'avenir de l'évaluation non destructive dans l'industrie de la boulangerie semble prometteur grâce aux avancées technologiques continues. L'accent mis sur l'industrie 4.0 et la fabrication intelligente favorisera probablement davantage l'innovation, améliorant l'efficacité et la qualité des produits. Les chercheurs sont encouragés à explorer et à affiner ces techniques, en tenant compte des limitations actuelles et en élargissant leurs applications.

L’adoption de méthodes d’évaluation non destructives marque une étape importante vers un contrôle qualité avancé dans l’industrie de la boulangerie. En préservant l’intégrité du produit et en fournissant des analyses rapides et précises, ces innovations garantissent la production de produits de boulangerie de haute qualité qui répondent aux attentes des consommateurs et aux normes réglementaires.

Référence:

Olakanmi, SJ, Bharathi, VSK, Jayas, DS, & Paliwal, J. (2024). Innovations dans l'évaluation non destructive des produits de boulangerie : tendances actuelles et perspectives d'avenir. Revues complètes sur la science alimentaire et la sécurité alimentaire.

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