當被動式RFID標籤暫時由手持閱讀器發出的無線電波供電時，它會通過一個微型集成天線將無線電信號傳回到設備。該信號包含有標籤所貼物品的信息，如庫存編號、批號、生產日期等。

當其中一個標籤被貼在容器外部時，標籤發出的無線電波就會穿過容器壁並被容器內物品的分子和離子巧妙地扭曲。例如，放置在裝滿水或空氣的相同容器上的相同RFID標籤的信號在被閱讀器接收到後會以不同的方式被扭曲。

據了解，RFIQ利用的是一種被稱為“弱耦合”的現象。連接到閱讀器上的電腦由人類進行訓練來識別特定食物或飲料中特定污染物的獨特信號失真。機器學習算法將幫助系統在訓練的基礎上進一步發展。

在實驗室測試時，RFIQ在檢測添加到蒸餾乙醇(“飲用”酒精)中的不同濃度的甲醇時準確率為97%，在檢測嬰兒配方奶粉中不同濃度的三聚氰胺時準確率為96%。研究人員目前正在建立它的，另外還對容器形狀和大小差異以及各種環境變量進行補償。一旦完善，這項技術就可以令人信服地集成到智能手機中。

該研究論文的合著者、助理教授法Fadel Adib表示:“近年來，與食品和飲料相關的危害如此之多，如果我們都有自己知曉食品質量和安全的工具，我們就可以避免這些危害。我們想讓食品質量和安全民主化，讓每個人都能得到。”