Slimme camera schat voedingswaarden

Even een foto maken van je bord en direct zien hoeveel vet, eiwit en koolhydraten erin zit: het klinkt futuristisch, maar komt mogelijk dichterbij. Datawetenschapper Esther Kok van Wageningen University & Research laat in haar promotieonderzoek zien dat hyperspectrale technologie voedingsstoffen in voedsel deels kan herkennen en berekenen. 

Camera kijkt verder dan zichtbaar licht 

Voor haar promotie onderzocht Kok of hyperspectraalcamera’s geschikt zijn om nutriënten in voedsel te identificeren. Deze camera’s registreren niet alleen zichtbaar licht, maar ook infrarood. Juist dat deel van het spectrum wordt door vetten, eiwitten en koolhydraten geabsorbeerd, waardoor ze mogelijk te onderscheiden zijn. 

Test met dubbele boterham 

Om te testen hoe goed de techniek werkt in de praktijk, liet Kok de camera dubbele boterhammen scannen, met variaties in broodsoort, boter en kaas. De vraag was of de camera ook in samengestelde producten ”door het eten heen” kan kijken. Dat blijkt deels mogelijk. Sommige ingrediënten konden goed worden herkend en gekwantificeerd, andere minder. Met name combinaties van boter en kaas waren lastig te onderscheiden, vermoedelijk door de vergelijkbare vetpercentages. 

Nauwkeurige schatting van vet en eiwit 

In een vervolgexperiment richtte Kok zich op het voorspellen van totale vet- en eiwitgehaltes. Met behulp van machine learning analyseerde ze 73 kaasmonsters. De resultaten waren veelbelovend: in 97 procent van de gevallen klopte de schatting. De afwijking was klein: maximaal circa 2 gram voor eiwit en 1,9 gram voor vet. Daarmee is volgens Kok sprake van een geslaagde proof-of-concept. 

Nog stappen nodig richting toepassing 

Kok concludeert dat voor praktische toepassingen meer onderzoek nodig is. Zo moet de techniek getest worden op een grotere variatie aan voedingsmiddelen en buiten het lab. Ook is het de vraag of metingen met een eenvoudige sensor, die slechts één punt meet in plaats van een volledig beeld, voldoende nauwkeurig blijven. Daarnaast speelt de omvang van de apparatuur een rol. De gebruikte camera’s zijn nu nog relatief groot. De camera’s die Kok gebruikte waren nog van het formaat flinke schoenendoos of groter. ’Ze worden wel steeds kleiner, maar of het in een smartphone terecht gaat komen, durf ik niet te zeggen. Alhoewel, Apple heeft al een infraroodcamera in de telefoon zitten, die ze gebruiken voor gezichtsherkenning’, aldus Kok. 

Meerwaarde voor voedingsonderzoek 

De studie van Kok is bedoeld om voedingsonderzoek exacter en makkelijker te maken. Onderzoek naar eetgedrag vaart nu vaak nog op zelfrapportage en dus het geheugen van respondenten, wat onnauwkeurig kan zijn. Objectieve metingen via beeldanalyse zouden dat kunnen verbeteren, mits de techniek verder wordt ontwikkeld en gevalideerd in de praktijk. 

Bron: Resource Online