20:56 2024-04-24
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Îmbunătățirea analizei calității cartofului dulci cu imagini hiperspectrale și AI
_ Îmbunătățirea analizei calității cartofului dulci cu imagini hiperspectrale și AI
Cartofii dulci sunt o alegere alimentară populară pentru consumatorii din întreaga lume datorită gustului lor delicios și calității nutritive. Leguma rădăcină roșie, tuberoasă poate fi procesată în chipsuri și cartofi prăjiți și are o gamă largă de aplicații industriale, inclusiv textile, polimeri biodegradabili și biocombustibili.
Evaluarea calității cartofilor dulci este crucială pentru producători și procesatori, deoarece caracteristicile influențează textura și gustul, preferințele consumatorilor și viabilitatea în diferite scopuri. Un nou studiu de la Universitatea din Illinois Urbana-Champaign explorează utilizarea imaginilor hiperspectrale și a inteligenței artificiale explicabile (IA) pentru a evalua atributele cartofului dulci.
„În mod tradițional, evaluarea calității se face folosind metode analitice de laborator. Aveți nevoie de instrumente diferite pentru a măsura diferite atribute în laborator și trebuie să așteptați rezultatele cu imagistica hiperspectrală, puteți măsura mai mulți parametri simultan. Puteți evalua fiecare cartof dintr-un lot, nu doar câteva mostre >
„Imaginile spectrale sunt non-invazive, rapide, precise și rentabile”, a spus Mohammed Kamruzzaman, profesor asistent la Departamentul de Inginerie Agricolă și Biologică (ABE), parte a Colegiului de Agricultură, Consum și Mediu. Sciences (ACES) și Colegiul Grainger de Inginerie din Illinois.
Studiul face parte dintr-o colaborare între mai multe state cu Departamentul de Agricultură al SUA, care include cercetători din Mississippi, Carolina de Nord, Michigan, Louisiana și Illinois. Fiecare universitate abordează diferite aspecte ale proiectului; Echipa lui Kamruzzaman se concentrează pe evaluarea a trei atribute chimice — substanță uscată, fermitate și conținut de zahăr solubil (grad Brix) — care afectează prețul pieței și dacă un cartof este potrivit pentru consumator sau pentru procesare.
Cercetătorii folosesc o cameră de imagine hiperspectrală vizibilă în infraroșu apropiat pentru a fotografia cartofii dulci din două unghiuri diferite. Analiza imaginilor produce date spectrale, care sunt folosite pentru a identifica lungimile de undă cheie și pentru a dezvolta hărți color care afișează distribuția atributelor dorite.
Imaginile hiperspectrale a devenit un instrument important în cercetarea agricolă și de prelucrare a alimentelor. Cu toate acestea, generează o cantitate mare de date care sunt procesate cu învățarea automată. Este complex și de obicei acționează ca o cutie neagră în care utilizatorii nu știu ce se întâmplă.
„Combinăm imagistica hiperspectrală cu IA explicabilă, permițându-ne să înțelegem procesele din spatele rezultatelor. Este o modalitate de a vizualizați modul în care funcționează algoritmii de învățare automată, cum sunt procesate datele de intrare și cum sunt conectate caracteristicile pentru a prezice rezultatul”, a spus dr Toukir Ahmed, doctorand în ABE și autor principal al lucrării.
" Credem că aceasta este o aplicație nouă a acestei metode pentru evaluarea cartofului dulci. Această activitate de pionierat are potențialul de a deschide calea pentru utilizare într-o gamă largă de alte domenii de cercetare agricolă și biologică.”
The. rezultatele pot ajuta profesioniștii din industrie și cercetătorii să înțeleagă importanța diferitelor caracteristici în prezicerea atributelor de calitate, ceea ce duce la luarea deciziilor mai informate și asigură furnizarea de produse de calitate superioară consumatorilor.
Kamruzzaman a spus că unul dintre obiectivele programului Proiectul multiuniversitar este de a dezvolta un instrument pe care procesatorii îl pot utiliza pentru a scana rapid și ușor loturi de cartofi dulci pentru a determina caracteristicile și atributele. În cele din urmă, cercetătorii ar putea crea o aplicație mobilă pe care consumatorii o pot folosi în magazinul alimentar pentru a scana calitatea cartofilor dulci la punctul de cumpărare.
Lucrarea este publicată în revista Computers and Electronics in Agriculture.
Comentarii:
Adauga Comentariu