荧光研究是可以用于原位监测烹饪食品或偏离烹饪过程中发生的方法之一的方法之一。大多数情况下，使用像激光源，单色器和更多的集成光谱仪等实验室设备进行荧光实验。这允许基于各种统计分析开发分类算法。然而，实验室设备的使用禁止直接转换荧光监测在工业或家庭厨房的应用。在这种通信中，我们基于同步检测几种食品发出的自动荧光的同步检测，呈现出原位，集成和低成本的荧光监测传感器。用牛肉，鸡，小牛肉，猪肉，鳟鱼，鳕鱼​​和鲑鱼进行实验。结果表明，发射荧光的演化可用于评估烹饪过程中的核心温度。

食物烹饪监测，自动荧光，现场测量。

荧光研究是可以用于原位监测烹饪食品或偏离烹饪过程中发生的方法之一的方法之一。大多数情况下，使用像激光源，单色器和更多的集成光谱仪等实验室设备进行荧光实验。这允许基于各种统计分析开发分类算法。然而，实验室设备的使用禁止直接转换荧光监测在工业或家庭厨房的应用。在这种通信中，我们基于同步检测几种食品发出的自动荧光的同步检测，呈现出原位，集成和低成本的荧光监测传感器。用牛肉，鸡，小牛肉，猪肉，鳟鱼，鳕鱼​​和鲑鱼进行实验。结果表明，发射荧光的演化可用于评估烹饪过程中的核心温度。

食物烹饪监测，自动荧光，现场测量。

由于食物的温度影响，烹饪诱导显微镜和宏观变化。温度诱导变化涉及化学和物理化学反应。这也导致改变食品质地，颜色和味道。在用于评估烹饪过程中的食物转化的技术中，荧光光谱等光学方法提供了准确和接触的调查的潜力。荧光已被广泛用于符合食物。只是为了举出一些例子，荧光已应用于乳制品（乳制品）上的各种食品[1-3]，鸡蛋[4,5]，蜂蜜[6]，橄榄油[7]，鱼[8]，鸡[9]，猪肉[10]和牛肉[11]。

食品的荧光光谱是由大量的化学和物理化学成分贡献的结果。例如，用在280 nm激发下的荧光光谱观察色氨酸残基的氧化[12,13]。在更高波长的激发(325 nm)允许靶向胶原交联和降解[14]。由于导致自荧光光谱形状的机制是复杂的，为了更好地理解它们，分类方法已经发展起来[15,16]。关于食品分类方法的综述已经提出[17]。它们基于主成分分析，用于减少变量的数量，其次是用于定性或定量分析的多元分类。

虽然光学光谱技术有可能适用于现场监测，但实验主要是在实验室一级进行的。在这篇文章中，我们报道了一种集成在家用烤箱中的缩小尺寸的自荧光传感器的使用。它基于同步检测。这可以提高检测灵敏度。因此，传感器可以放置在远离食品样品的地方，即烤箱外壳的外面，以防止它因高温而损坏。同时，同步检测使传感器不受环境光的干扰。在405 nm处激发自荧光并在可见光区观察到。在这里，我们不记录自荧光光谱，但我们只是监测荧光强度。励磁源和探测单元(包括信号处理电子设备)都是厘米大小。对各种食品进行了现场测量。 These case reports show that the evolution of the auto-fluorescence during food cooking is related to the evolution of the core temperature. Note that we compare the auto-fluorescence signal to the core temperature because the latter is considered as a gold standard in food cooking industry.

图1显示了实验装置和信号处理电子学。图1a显示了装有自荧光单元的家用烘箱。我们设置的第一个实验版本配备了一个高功率LED (200mw)，在405 nm波长发射。使用这种激发波长是因为成本效益高、来源强大，而且食物中的大多数蛋白质在这个波长表现出光学吸收。在第一个实验装置中，使用了两个放大的光电二极管(30 dB增益)。每个都配备了带通发射滤波器。用它们分析了两个不同发射窗口的荧光信号。此外，还安装了一个CMOS相机用于图像处理(本文不讨论)。第一个版本的实验表明，在整个可见范围内测量荧光信号足以监测烹饪，并且提供了比减少排放窗口更好的信噪比。第二个实验版本因此更简单和更便宜(图1b)显示了烤箱的顶部)。 Here, only 1 photodiode was used and was equipped with a high-pass optical filter with a cuton wavelength at 435 nm.

光电二极管信号在一个专门设计的电子电路中进行放大(图1c)。实际上，我们采用了同步检测方案，不仅提高了信噪比，而且使传感器不受环境光(1 kHz的平方调制频率)的影响。这个电子装置由三个主要部分组成。第一个是同步检测和光电二极管信号放大。放大增益高达70 dB，可以手动调整。第二种构成1a LED驱动器。最后一个包括模拟数字转换器和用于将光学数据转换为与烤炉主板兼容的rs485格式的微控制器。核心温度是用插入食品样品中心的常规温度探头原位测量的。

整个光学系统和驱动电子器件位于烤箱外，并由插入烤箱顶部壁中的玻璃窗保护，光学束可以传播。因此，光学读取和电子信息处理并不受烤箱腔的高温损害。

如上所述，用肉和鱼类样品进行实验。样品在室温下在空气中解冻。根据每个食品使用的烹饪方案预热烤箱。一旦烘箱的内部温度稳定，食物就会进入烤箱并开始烹饪。

使用了三种不同的烹饪方法:“热空气”、“蒸汽模式”和混合的“热空气/蒸汽模式”。在所有情况下，都开启了空气对流模式。在选择蒸汽模式的情况下，按开/关顺序以100 s的周期向烘箱中注入蒸汽。表1总结了每种食品的烹饪规程和每种情况下的样品数量。

图2显示了不同食品的荧光信号作为核心温度的函数。为清晰起见，每个样品类型只给出1条记录。来自同一类型食物的样品也有同样的表现。在图中，我们还报告了每种情况下使用的烹饪模式。

从该图中开始的第一件事是，在每种情况下，荧光强度往往随着核心温度而增加。然而，荧光信号的增加与一个样品不同于另一个样品。鸡腿具有ΔSignalal= 700 mV的鸡腿最大增加。鲑鱼还表现出相对大的增加，ΔSignal= 650 mV增加。以前在测量组织荧光方面的经验导致我们观察到脂肪高度荧光。实际上，鸡腿和鲑鱼的皮肤都非常脂肪。在烹饪脂化合物迁移期间，样品表面可能负责这种大幅增加荧光信号。

猪肉(Δsignal = 550 mV)和鳟鱼(Δsignal = 500 mV)的增幅略低。而对于鳟鱼来说，当核心温度达到40°C时，荧光信号的增加停止了。这可能是因为鳟鱼的薄皮在烹饪开始后的一段时间内就完全改变了。在这一刻之后，就无法观察到荧光方面的进化了。这表明，不太可能使用荧光来监测鳟鱼的整个烹饪过程。牛肉(Δsignal = 350 mV)和小牛肉(signal = 300 mV)的涨幅更低。请注意，在小牛肉的情况下，荧光信号是嘈杂的。鸡胸肉(Δsignal = 50 mV)和鳕鱼(Δsignal = 50 mV)的增幅最低。的确，对于这两个样本来说，荧光信号的噪声非常大。这些噪音，加上荧光信号在烹饪过程中几乎保持恒定，表明荧光监测不是这些产品的选择。

信号进化可能被用来监测牛肉、鸡腿、小牛肉、猪肉和鲑鱼的核心温度。对于这些产品，增加荧光信号可以监测核心温度，尽管事实是，用小牛肉获得的信号是相对噪声。当采用蒸汽模式时，总是观察到噪声。事实上，蒸汽模式不仅引起噪声，而且由于烘箱气氛的组成而产生杂散光信号，这将在下一节中详细说明。然而，在小牛肉的情况下，信号的增加足以监测核心温度。此外，应该注意的是，荧光信号的形状在不同产品之间略有不同。对于牛肉、鸡肉和小牛肉来说，信号的演变是凸的，而鲑鱼是凹的，猪肉是两者的混合。然而，形状的变化似乎没有足够的辨别能力，以自动检测产品正在煮熟。在实际应用中，驱动电子电路中应包含每个产品的荧光强度演化模型，以便进行适当的监测。

综上所述，这些非常早期的结果表明，荧光测量可以用于现场监测牛肉、鸡腿、小牛肉、猪肉和鲑鱼的核心温度。对于鳕鱼和鸡胸肉，蒸汽模式的使用影响了测量。此外，鳟鱼皮肤的快速进化使得测量仅在烹饪过程的开始有效。从自荧光信号的演化中推导出核心温度的分辨率取决于信噪比。鸡腿的温度估计在1°C到小牛肉的10°C之间。然而，目前使用荧光光谱法获得的结果似乎提供了一个更好的测定核心温度的方法，因为它应该很快就会被提出。

烘箱腔内的温度不是恒定的。它控制在“开”和“关”的方式，导致腔温度的周期性变化。测量(这里没有显示)表明，热空气模式的温度在195和203°C之间振荡，混合模式(蒸汽+热空气)的温度在127和137°C之间振荡，蒸汽模式的温度在93和96°C之间振荡。这不是直接变化的烤箱腔产生上述虚假信号。观察蒸汽模式下的腔体温度，我们发现它从不超过100°C。这意味着大气永远不会被水饱和。因此，液态水的微滴的存在和扩散荧光信号。

这可以在图3中观察到，在那里我们展示了荧光信号的时间演变。在图3A中，我们展示了使用蒸汽模式烹饪的鳕鱼的演变。信号的周期性振荡清晰可见。图3A的左侧部分示出了与蒸汽控制信号一起在800秒内的记录信号的变焦。显然，当蒸汽注入腔中时，荧光的扩散导致检测到的光信号的降低。当关闭蒸汽控制时，扩散减小并且光学信号相应地增加。

图3A应与图3B进行比较，其中在600℃下在混合模式下烹饪的猪肉呈现相同的记录。这里，腔的温度远高于100℃，并且大大减少了由于扩散引起的杂散信号的幅度。当仅使用热空气时，没有杂散信号并且只观察到检测噪声。

最后，我们简要地介绍了关于在烹饪过程中对各种食品的核心温度进行现场监测的可能性的早期结果。该方法是基于对405 nm激发下食物自发荧光强度变化的测量。这种光学技术为烹饪监测提供了一种非接触解决方案，并有可能以目前的形式应用于工业烤箱，并以更集成和更简化的形式应用于家用烤箱。这额外的烤箱设备的成本确实是一个家庭使用的问题。这种方法似乎很难应用于一些食品，如鳕鱼和鸡胸肉。核心温度测定的分辨率是摄氏几度。然而，目前使用原位荧光光谱结合统计分析的实验似乎提供了更好的核心温度测定分辨率，而无需花费更复杂的设备。我们相信，这应该是即将到来的沟通的主题。

这项工作是开放粮食系统的一部分(http:// www.openfoodsystem.fr)由法国BPI在“项目调查”框架下支持，资助编号为OFS-RA EC3-160928。