Ученые создали систему для выявления рыбы "второй свежести"

Ученые Череповецкого государственного университета (ЧГУ) совместно с коллегами из Марокко разработали инновационный алгоритм, который способен за считанные секунды с точностью до 90 процентов определить свежесть каждой рыбы. Это значительный прорыв по сравнению с традиционными методами, где обычно проводится выборочный анализ лишь одной рыбы из каждых двадцати, что не всегда гарантирует объективную оценку всей партии.

Традиционные методы контроля качества пищевых продуктов на производстве предполагают случайный отбор образцов с последующим их уничтожением, что не только ведет к потерям, но и требует значительного времени — от нескольких часов до дней — на проведение анализа и обработку результатов. В течение этого времени реализация всей партии продукции зачастую приостанавливается, что негативно сказывается на логистике и экономической эффективности. В отличие от этого, новый алгоритм позволяет "просканировать" каждую тушку рыбы, обеспечивая более точный и быстрый контроль.

Результаты исследования и описание разработанной системы были опубликованы в авторитетном издании "Хранение и переработка сельхозсырья", что подтверждает значимость и практическую ценность данной технологии. Внедрение подобных инноваций может существенно повысить безопасность и качество пищевых продуктов, а также оптимизировать производственные процессы, снижая издержки и минимизируя риски для потребителей. Таким образом, данное достижение открывает новые перспективы в области контроля качества и хранения сельскохозяйственной продукции.

В современном пищевом производстве контроль качества продуктов играет ключевую роль, особенно когда речь идет о свежести рыбы, которая быстро теряет свои свойства. Ученые Челябинского государственного университета (ЧГУ) совместно с коллегами из Университета Абдула Малика Аль Саади в Тетуане (Марокко) разработали инновационную "умную камеру", способную без физического контакта с рыбой определять ее свежесть с точностью до 90 процентов. Это устройство представляет собой значительный прорыв в области автоматизации контроля качества на рыбных предприятиях.

По словам Дарьи Вилковой, ведущего научного сотрудника Лаборатории прикладной биотехнологии ЧГУ, камера способна "с одного взгляда" на филе рыбы, движущейся по конвейеру, выявлять очаги порчи. Такой подход позволяет значительно ускорить и упростить процесс проверки, исключая необходимость лабораторных анализов и контакта с продуктом, что снижает риск загрязнения.

Особенность этой камеры заключается в том, что она не просто фиксирует обычное изображение, видимое человеческому глазу, а регистрирует "спектральный отпечаток" рыбы в ближнем инфракрасном диапазоне. Этот спектральный анализ позволяет выявлять изменения в структуре и составе рыбы, которые свидетельствуют о начале порчи, еще до появления видимых признаков. Таким образом, технология обеспечивает более точный и своевременный контроль качества, что особенно важно для сохранения безопасности и вкусовых качеств продуктов.

Внедрение таких интеллектуальных систем контроля качества может значительно повысить эффективность производства и снизить количество брака, что выгодно как для производителей, так и для потребителей. Перспективы развития подобных технологий включают расширение спектра анализируемых продуктов и интеграцию с системами искусственного интеллекта для автоматического принятия решений на производстве.

Современные технологии стремительно меняют подходы к контролю качества продуктов питания, и одним из ярких примеров является использование нейросетей в рыбной промышленности. Мы разработали и обучили нейросеть распознавать уникальный "отпечаток" рыбы на основе гиперспектральных данных. Теперь, когда рыба проходит перед камерой, оснащённой такой системой, компьютер мгновенно определяет её свежесть и качество. Он может с точностью заявить: "Эта рыба свежая, её можно направлять в производство" или "Эта рыба хранилась слишком долго и подлежит утилизации". Ранее для подобных решений требовалось вырезать образец рыбы и ждать несколько дней, пока лабораторные анализы дадут результат, что значительно замедляло процесс.

Специалисты подтвердили, что изменения в спектре отражают биохимические процессы, происходящие в рыбе при порче — такие как окисление жиров и активность бактерий. Благодаря этому методу гиперспектральной съемки можно обеспечить стопроцентный контроль каждой тушки на входе в переработку, в отличие от традиционного подхода, когда проверяется лишь каждая двадцатая рыба. Это значительно повышает безопасность и качество конечного продукта, снижая риски попадания испорченной рыбы в производство.

Таким образом, внедрение нейросетевых технологий и гиперспектрального анализа открывает новые горизонты в пищевой индустрии, позволяя не только ускорить процессы контроля, но и повысить их точность и надёжность. В будущем подобные инновации могут стать стандартом для многих отраслей, где качество и безопасность продукции имеют решающее значение.

В современном рыбном секторе качество продукции играет ключевую роль для обеспечения безопасности потребителей и устойчивости бизнеса. По данным Роспотребнадзора, около 18 процентов рыбной продукции на рынке не соответствует установленным стандартам, что создает значительные риски для переработчиков и торговых сетей. В связи с этим внедрение инновационных технологий контроля качества становится особенно актуальным.

В частности, использование нашей системы, основанной на гиперспектральной камере в сочетании с нейросетью, способно существенно снизить долю продукции из некачественного сырья. Это позволит переработчикам уменьшить издержки, связанные с браком, а торговым сетям — минимизировать риски реализации некачественного товара. Для успешного внедрения "умной камеры" на конкретном предприятии потребуется дополнительное обучение системы на местных видах рыбы, таких как тунец, треска, скумбрия и другие. Однако сама технология является универсальной и может быть адаптирована для использования на любом предприятии в любой стране.

Таким образом, интеграция передовых методов контроля качества с использованием гиперспектрального анализа и искусственного интеллекта открывает новые перспективы для повышения стандартов в рыбной промышленности. Это не только способствует улучшению качества продукции, но и укрепляет доверие потребителей, что в конечном итоге положительно сказывается на развитии всего сектора.

Современные технологии стремительно проникают в различные отрасли пищевой промышленности, и рыбообработка не является исключением. Одним из перспективных направлений является использование гиперспектральной съемки для оценки свежести рыбы, что может значительно повысить качество продукции и безопасность потребителей. Повсеместное внедрение данной технологии возможно благодаря ее универсальности и простоте эксплуатации. Как отмечают специалисты Челябинского государственного университета (ЧГУ), физико-химические процессы порчи рыбы во многом схожи, что позволяет применять одну и ту же методику на различных рыбообрабатывающих предприятиях без значительных доработок.

Для оперативного определения свежести рыбы используется гиперспектральная камера, способная регистрировать гораздо более широкий спектр волн, чем человеческий глаз, что обеспечивает более точный и объективный анализ. В сочетании с мощным компьютером, запускающим специализированную нейросеть, эта система позволяет быстро и эффективно проводить диагностику качества продукции. Такой подход не только ускоряет производственный процесс, но и снижает риск ошибок, связанных с субъективной оценкой качества.

В дальнейшем ученые ЧГУ планируют расширить функциональность "умной камеры", адаптируя ее для различных видов рыб, что сделает технологию еще более универсальной и востребованной. Кроме того, запланированы опытно-промышленные испытания на производственных конвейерах, где будет учитываться влияние факторов, таких как скорость движения ленты, перепады температуры и вибрация оборудования. Эти испытания помогут оптимизировать работу системы в реальных условиях и обеспечат ее надежность и стабильность. Таким образом, развитие и внедрение гиперспектральных технологий обещает существенно повысить эффективность контроля качества в рыбообрабатывающей промышленности, что благоприятно скажется на конечном потребителе и общем уровне безопасности пищевых продуктов.

Данное исследование стало возможным благодаря значительной поддержке Российского научного фонда, который оказывает важную помощь в развитии отечественной науки. Финансирование, предоставленное фондом, позволило провести комплексный анализ и применить современные методики для достижения поставленных целей. Работа отражает высокий уровень научной экспертизы и способствует дальнейшему развитию выбранной области знаний. Мы выражаем глубокую благодарность Российскому научному фонду за предоставленные ресурсы и возможность реализации данного проекта.

Источник и фото - ria.ru