A Low-Cost IoT-Based Gas Sensor Approach for Real-time Monitoring of Mango Fruit Ripening and Spoilage in Storage Conditions
C. M. Babu, G. Rajender, K. C. Kumar, C. Swathi, B. Anvesh, B. Ajay, G. Divyanjali
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、マンゴーのエチレンガス濃度をリアルタイムで監視する低コストIoTセンサーシステムを開発。ケサール種とバンガナパリ種で検証し、エチレン濃度と熟成段階の相関を確認。最高濃度はそれぞれ213 ppmと241 ppm。冷蔵倉庫管理やサプライチェーンでの品質保証への応用が期待される。
English
This study presents a low-cost IoT gas sensor system (≈24 USD) for real-time monitoring of mango ripening via ethylene detection. Tested on Kesar and Banganapalli varieties, it recorded peak ethylene concentrations of 213 ppm and 241 ppm. The system enables early spoilage detection for warehouse and cold-chain management, reducing post-harvest losses.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
本論文は脱炭素を直接扱うものではないが、食品ロス削減は間接的にGXに貢献する。日本でも青果物の物流効率化は課題であり、センサー技術の適用事例として参考になる可能性がある。
In the global GX context
While not directly about decarbonization, reducing food waste through better monitoring contributes to sustainability. The paper offers a practical low-cost sensor design applicable to global agricultural supply chains, relevant for companies seeking Scope 3 waste reduction.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a practical sensor implementation for ethylene monitoring in perishable supply chains.
🏢実務担当者:Useful for warehouse managers and cold-chain operators looking for affordable spoilage detection.
🏛政策担当者:Could inform policies on food loss reduction technology adoption.
📄 抄録（日本語訳）
生鮮果実の収穫後損失は、不適切な貯蔵と遅延した腐敗検出により、食品サプライチェーンにおける主要な課題であり続けています。本研究は、エチレン放出に基づくマンゴー果実の鮮度のリアルタイムモニタリングのための、低コスト（約INR 2000、約24米ドル）のIoT対応ガスセンサーシステムの設計と開発を提示します。本システムは、Arduino UnoマイクロコントローラとMQ-3ガスセンサー、DHT11温湿度センサー、および自動検出と分析のための赤外線（IR）モジュールを統合しています。マンゴー品種のKesarとBanganapalliが、システム性能を評価するためのモデル果実として使用されました。実験結果は、エチレン濃度と熟成段階の間に明確な相関関係があることを実証しました。記録された最高エチレン濃度は、Kesarマンゴーで213 ppm、Banganapalliマンゴーで241 ppmでした。開発されたシステムは継続的なモニタリングを提供し、リアルタイムデータを表示することで、腐敗の早期検出を可能にします。このアプローチは、倉庫管理のための費用対効果の高いソリューションを提供し、収穫後損失を削減し、食品品質保証を向上させます。産業用途には、果実貯蔵倉庫およびコールドチェーン物流システムのリアルタイムモニタリングが含まれ、最適な鮮度を確保し、経済的損失を削減します。また、食品輸出産業やスーパーマーケットのサプライチェーンにも展開でき、自動品質管理と腐敗防止を実現します。
AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract（原文）
Post-harvest losses of perishable fruits due to improper storage and delayed spoilage detection remain a major challenge in the food supply chain. This study presents the design and development of a low-cost (~INR 2000, ≈24 USD), IoT-enabled gas sensor system for real-time monitoring of mango fruit freshness based on ethylene emission. The system integrates an Arduino Uno microcontroller with MQ-3 gas sensor, a DHT11 temperature–humidity sensor, and an infrared (IR) module for automated detection and analysis. Mango varieties Kesar and Banganapalli were used as model fruits to evaluate the system performance. Experimental results demonstrated a clear correlation between ethylene concentration and ripening stages. The highest ethylene concentration was recorded as 213 ppm and 241 ppm for Kesar and Benganapalli mangoes respectively. The developed system provides continuous monitoring and displays real-time data, enabling early detection of spoilage. This approach offers a cost-effective solution for warehouse management, reducing post-harvest losses and improving food quality assurance. Industrial applications include real-time monitoring of fruit storage warehouses and cold-chain logistics systems to ensure optimal freshness and reduce economic losses.It can also be deployed in food export industries and supermarket supply chains for automated quality control and spoilage prevention.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.9734/ejnfs/2026/v18i52037first seen 2026-05-05 22:24:45 · last seen 2026-09-21 04:55:11
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。