杏仁分级和安全的机器视觉系统

放大字体  缩小字体 2021-05-11 18:07  浏览次数:
Machine vision system for almond grading and safety

南萨大学的研究人员开发了一种世界上第一个自动技术,可以同时对杏仁质量进行分级,并检测籽粒中潜在的严重霉菌毒素污染。

2019-2020年,澳大利亚的杏仁作物价值刚刚超过10亿美元,该行业的价值预计将在未来几年扩大到15亿美元,澳大利亚的杏仁种植条件在世界上名列前茅。

考虑到当地的杏仁产业现在出口到50多个国家,准确和一致的杏仁分级是至关重要的,确保国际市场可以信任澳大利亚的产品。

传统上,杏仁都是人工分级的,每小时从生产线上取样,检查外观的一致性、碎片和划痕、双核、昆虫和霉菌损伤,以及其他缺陷。

然而,这一过程是劳动密集型的、缓慢的、主观的,所有这些都可能导致不准确和不一致的评分,特别是由于人员流动。

南澳大利亚大学(University of South Australia)的研究人员与行业合作伙伴SureNut合作,开发了一种机器,不仅可以检测杏仁核中常见的潜在致命污染物,还能显著提高杏仁分级的准确性。

在合作研究中心项目(Cooperative Research Centers Projects)的资助下,由副教授李相贤(Sang-Heon Lee,音译)领导的一个研究团队将两台高清摄像机、一台高光谱摄像机和人工智能算法结合起来,创建了一个可以比人眼更详细地检测杏仁质量的系统。

该系统可以准确地评估芯片和划痕等物理缺陷,并检测有害污染物,包括黄曲霉毒素B1的存在。黄曲霉毒素B1是一种强致癌物,可能涉及全球20%以上的肝癌病例。

“我们这项创新的目标不是简单地复制人类的能力,而是要远远超越人类的能力,”美国社会科学协会的李教授表示。

“因此,在物理外观方面,这台机器可以比人工分级更快更准确地检测缺陷,通过使用两个高清摄像机和一个透明的观察面,它也可以同时查看螺母的两侧。”

虽然SureNut系统的视觉功能本身就使其处于这一领域的创新前沿,但增加用于污染检测的高光谱相机是世界上开创性的第一次。

南加州大学的工程研究人员威尔默·阿里扎(Wilmer Ariza)博士和加亚特里·米什拉(Gayatri Mishra)博士开发了SureNut机器上使用的高光谱系统。阿里扎博士说,杏仁是这项技术面临的一个独特挑战。

阿里扎博士说:“我们是第一个成功地用这种方法对杏仁进行高光谱成像的团队,尽管其他研究人员已经尝试过了。”

“果仁的某些特性——这是我们保密的——使得这一过程极其困难,但我们克服了这一点,现在我们可以使用高光谱成像进行高度精确的分析。

“通过这个过程,我们还发现了一些关于高光谱成像的新信息,我们将及时与更广泛的研究团体分享。”

多亏了这种高光谱创新,SureNut系统可以监控杏仁中的四个关键指标——水分含量;游离脂肪酸含量(FFA)和过氧化值(PV)与酸败有关;黄曲霉毒素B1含量。

“水分、FFA、PV和黄曲霉毒素B1含量均被开发的模型正确预测,准确率分别为95%、93%、91%和94%,”Assoc Lee教授说。

“以前,检测这些污染物的唯一方法是通过实验室方法,要求样品被碾碎和化学处理,这使得验证变得困难,所以我们的技术是一个重大的安全改进,因为酸臭和黄曲霉毒素对消费者的健康有重大影响。”

虽然目前只在实验室原型设备上测试了高光谱分析,但一台运行unisa开发的分级系统的SureNut机器最近已经在Riverland almond进行了现场测试,这家公司是南澳大利亚主要的杏仁生产商之一。

Riverland杏仁公司的质量保证主管Deanne Crawford说,在今年收获季节进行的试验显示了SureNut系统的巨大潜力。

Crawford说:“Riverland杏仁公司继续与SureNut公司密切合作,并在2021年生产季节试用了一套设备。”

“虽然该装置仍处于开发阶段,但我们为取得的进展感到鼓舞,并乐观地认为,本季度取得的成果将证明该技术在行业内具有商业应用价值。”

“SureNut正在开发的增值功能让我们受到了特别的鼓舞,这些功能是为了整合到这个单元中。”

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