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Présentation
Selon Allied Market Research, le marché mondial des produits de la mer représentait 125,44 milliards de dollars en 2017 et devrait atteindre 155,32 milliards de dollars d'ici 2023, enregistrant un TCAC de 3,6 % de 2017 à 2023. L'évolution du mode de vie et des préférences des consommateurs, l'augmentation du revenu disponible,
sensibilisation accrue aux bienfaits pour la santé associés aux fruits de mer, et vaste
la disponibilité de différentes espèces de poissons a stimulé la croissance du marché mondial des produits de la mer. Cependant, l'épuisement des stocks de poissons sauvages entrave la croissance du marché. Le segment des poissons plats devrait enregistrer le TCAC le plus rapide, soit 4,7 %, au cours des périodes de prévision.
Le défi de l'étiquetage erroné et de la substitution du poisson
Cependant, l'épuisement des stocks de poissons sauvages entrave la croissance du marché, et la commercialisation des produits de la mer pose des problèmes supplémentaires parce que les produits de la mer sont mal étiquetés intentionnellement ou accidentellement au cours de la chaîne de récolte et de transformation ou parce que les poissonniers ou les restaurateurs substituent une espèce à une autre. Dans une analyse réalisée en 2013 par le groupe de défense des océans Oceana, les chercheurs ont découvert que pas moins d'un tiers du poisson vendu aux États-Unis était mal étiqueté.
Pratiques d'identification actuelles : équipement rare et coûteux.
Par conséquent, les recherches sur l'authentification des espèces de poissons se sont multipliées. Cependant, ces activités n'ont été menées que par des équipes de recherche qualifiées utilisant l'une des nombreuses techniques spectroscopiques, à savoir la spectroscopie dans le proche infrarouge (NIR), l'infrarouge moyen (MIR), la spectroscopie Raman, la spectroscopie de fluorescence ou d'absorption ultraviolet-visible (UV-Vis) et la spectroscopie de résonance magnétique nucléaire (RMN), et l'imagerie hyspectrale (HSI), dont certaines sont encore en cours de développement.
Cet équipement est coûteux, généralement disponible uniquement dans les laboratoires et nécessite un personnel correctement formé. Des jours peuvent être perdus à envoyer et à envoyer des échantillons depuis les laboratoires centraux. Il en résulte que les fournisseurs et les consommateurs de poisson ne peuvent pas toujours être sûrs de ce qu'ils ont acheté ou consommé.
Scanners portatifs pour l'identification des poissons sur le terrain
Plus récemment, des scanners portables sans fil ont été développés et sont prometteurs sur le terrain et en usine. L'arrivée des scanners NIR portatifs pourrait indiquer la possibilité d'avoir un plus grand nombre d'inspecteurs dans et autour des ports, des marchés aux poissons, des entrepôts et des restaurants afin d'éviter les erreurs d'étiquetage du poisson. Une étude de 2019 a été menée par des chercheurs du département de chimie physique de l'université de Duisberg-Essen en Allemagne, où l'équipe a utilisé un capteur NeoSpectra-micro pour différencier les poissons de haute qualité des poissons de qualité inférieure, en utilisant des mesures prises sur la peau de quatre espèces différentes.
Méthodologie
L'équipe a utilisé deux paires différentes de poissons, l'échalote et la truite saumonée, et la sole et la sole citronnée, qui représentent des espèces considérées comme supérieures du point de vue gastronomique et des prix (échalote, sole), et des substituts moins chers (truite saumonée et sole au citron), voir Figure 1.
Les chercheurs ont scanné les filets des poissons en plaçant le capteur directement sur la peau (Figure 2). Un scan de référence a été effectué avec la norme de réflexion 99 % Spectralon™ de Labsphere. 10 spectres d'une durée de balayage de 10 secondes ont été enregistrés en réflexion diffuse à partir de différentes positions sur chaque filet de poisson. L'équipe a utilisé le logiciel Unscrambler™ pour le prétraitement des données et le développement des modèles PCA (analyse en composantes principales) et SIMCA (Soft Independent Modeling of Class Analogies).
Capteur NeoSpectra
Truite saumonée et échalote
Pour comparer des échantillons de truite saumonée et de truite saumonée, les chercheurs ont utilisé 4 filets d'échantillonage et 6 filets de truite saumonée. La mesure des 100 spectres est montrée après le prétraitement sur la Figure 3. À l'aide du modèle PCA, les chercheurs ont pu distinguer distinctement les deux classes de poissons dans un diagramme de score en 2D (Figure 4). À l'aide de la classification SIMCA basée sur les deux modèles PCA pour chaque classe de poissons, les chercheurs ont pu utiliser un diagramme de Coomans pour déterminer à quelle classe appartiennent les spectres d'un poisson inconnu, y compris une truite saumonée française et une truite saumonée allemande.
Sole et sole au citron
Pour la comparaison de la sole et de la sole au citron, des méthodes similaires ont été utilisées. Dans ce cas, les deux espèces pourraient être clairement identifiées même à partir du graphique de longueur d'onde initial (Figure 5). Les espèces de poissons se distinguaient également les unes des autres dans le graphique de base en 2D, tandis que des espèces inconnues ont pu être identifiées à partir du graphique de Coomans.
EMSC (y compris la plage de troncature pour le PCA).
Conclusions
L'étude a permis de démontrer clairement que, sur la base de spectres de réflection diffuse basés sur le NIR, à la fois sur des fillets et sur des poissons entiers, un individu ou une équipe pouvait utiliser le capteur NeoSpectra pour identifier correctement des espèces de poissons d'apparence similaire. Tout aussi significatif, les poissons inconnus des deux classes de l'étude ont pu être attribués avec précision à la bonne classe à l'aide de l'analyse SIMCA.
