Loading...

SWIR для яблок: применение в сельском хозяйстве

Меняющиеся условия рынка стимулируют новые инвестиции в более широкий спектр машинного зрения для производства продуктов питания.

Еда. Пищевая промышленность составляет основу экономики многих стран как для национального потребления, так и для экспорта. Каждый вносит свой вклад в рабочие места и средства к существованию во всем мире и является выражением культуры и ценностей. Это также важно для нашего выживания.

И это меняется. Хотя еще слишком рано измерять истинное влияние COVID-19 на мировую торговлю и потребление, многие другие факторы вызывают изменения в производстве продуктов питания, особенно изменение климата и рост населения.

Некоторые поставки пищи можно легко продолжить с небольшими перерывами. Хотя в мире насчитывается более 50 000 съедобных растений, только 15 из них обеспечивают 90% потребляемой в мире пищевой энергии. Из них рис, кукуруза и пшеница составляют почти две трети. Эти основные продукты питания легко хранить и обрабатывать. Уже сейчас многие американские фермеры, производящие пшеницу и рис, могут полагаться на механизированные инструменты и процессы, которые ограничивают контакт человека с человеком и соответствуют рекомендациям CDC по безопасной работе даже в условиях пандемии. В результате Международный институт исследований продовольственной политики сообщил в марте 2020 года, что пандемия в настоящее время не представляет серьезной угрозы для глобальной продовольственной безопасности; достаточные запасы этих основных продуктов остаются.

Но более ценные и специализированные культуры столкнутся с большим количеством препятствий. Фрукты и органические продукты выращиваются небольшими фермами и требуют больше труда. По данным ООН и МВФ, меры по предотвращению вспышек непропорционально сильно повлияют на эти фермы и потенциально могут вызвать скачки цен, которые ударят по ресторанам и потребителям на последующих этапах цепочки поставок. При повсеместном повышении затрат уже есть свидетельства того, что рост цен на фрукты более чем компенсирует сокращение производства овощей.

 

Источник: Международный валютный фонд, «Продовольственные рынки во время COVID-19», 29 июня 2020 г.

Прекрасным примером являются яблоки, один из самых экономически и культурно значимых фруктов в современном мире, выращиваемый во всех зонах умеренного климата по всему миру. Это также ценный фрукт, который требует больших бригад для посадки и обрезки, чтобы обеспечить здоровые деревья и большие урожаи. Яблоки - это крупный бизнес с крупными игроками по всему миру.

 

Источник: Служба сельского хозяйства США / USDA, 4 июня 2020 г.

 

Яблоки - это тоже растущий бизнес! Даже во время пандемии мировое производство в 2019/20, по оценкам, вырастет почти на 7% до 75,8 миллиона метрических тонн. Китай оправился от морозов 2018/2019 в этом году, увеличив производство на 24%, что снова сделало его крупнейшим экспортером яблок и компенсировало снижение производства в Европейском союзе из-за сочетания мороза, засухи, жары и града. Производство в США, по оценкам, увеличилось более чем на 300 000 тонн до 4,8 млн из-за восстановления объемов производства в штате Вашингтон, ведущего производителя сельскохозяйственных культур, в результате благоприятной летней погоды. Ожидается, что более качественное предложение - и большее его количество - будет способствовать дальнейшему увеличению экспорта на ключевые рынки.

За последние несколько лет требования к отрасли выросли в сторону повышения качества, безопасности пищевых продуктов и отслеживаемости. Более высокие требования к обращению с рабочей силой, более низкое потребление энергии и воды и более безопасные агрохимикаты также неуклонно увеличивают производственные затраты. Это оказало серьезное давление на производителей, переработчиков и розничных продавцов, которые заставили их адаптировать свои цепочки поставок. Последние достижения в земледелии, молекулярной биологии, моделировании сельскохозяйственных культур и послеуборочной физиологии должны повысить урожайность и качество, а также снизить затраты на производство фруктов в умеренном климате во всем мире.

 

Поставка лучших яблок с помощью машинного зрения

Если яблоки станут более уязвимыми, редкими и дорогими, чем может помочь машинное зрение?

 

Люди, как всегда, непоследовательны и индивидуально и внутренне, и изо дня в день. Традиционная инспекция - люди вручную разрезают и исследуют продукты - что является разрушительным, трудоемким, дорогостоящим и субъективным. В отличие от этого, системы визуализации позволяют проводить высокоскоростной неразрушающий контроль качества и сортировку. Технология визуализации видимых, многоспектральных и инфракрасных изображений уже в разной степени используется в системах сортировки фруктов и овощей. Тем не менее, автоматическая проверка качества и сортировки является сложной задачей, что замедляет ее внедрение в роботизированных системах сортировки фруктов и овощей.

Задачи многочисленны:

  • Физическая и биологическая изменчивость (только в США существуют тысячи сортов яблок)
  • Обнаружение поверхности на неровных, округлых объектах, которые значительно различаются по размеру и форме
  • Различение дефектов и естественных особенностей
  • Надежность алгоритмов на сегодняшний день
  • Конфликт между скоростью и точностью в любой оптической системе обнаружения

 

Что вам нужно: Определение качества

Глядя на эти проблемы, оказывается, что «качество» трудно определить. Качество фрукта определяется не одним четко определенным атрибутом, а множеством характеристик. Исследования показали, что среди относительно похожих культур, даже когда качества относительно постоянны, способы признания качества значительно различаются. Когда просят более разнообразные группы, культурный консенсус в отношении «качества» очень быстро рушится. Подобные культурные различия обнаруживаются во всех исследованиях, но вынуждают нас смотреть на конкретные и более легко поддающиеся количественной оценке аспекты данного яблока.

Это лишь немного проще. Мы выращиваем яблоки, которые хорошо выглядят. Более того, видимый свет имеет тенденцию останавливаться на кожуре плода, пигменты, хлорофилл и другие полосы света могут рассеиваться нижележащими структурированными тканями. Перейдя в режим ближнего и ближнего инфракрасного диапазона, вы сможете более четко увидеть плотность и распределение воды внутри яблока. Это указывает на ключевые физические характеристики, которые помогут предсказать измеримое «качество» яблока, текстуру, способность связывать воду и удельный вес.

 

Свежие яблоки на конвейерной ленте на предприятии пищевой промышленности, готовые к автоматической упаковке.

 

Нарушения текстуры и плотности могут указывать на повреждения, что особенно важно для систем контроля качества. «Ушиб» - это повреждение тканей плода от внешних сил, сдавливание, разрезание или истирание кожи и мякоти яблока. Это вызывает физические изменения текстуры и химического состава фруктов с немедленным и долгосрочным воздействием на цвет, запах, вкус и долговечность продукта.

Восприимчивость яблок к механическим повреждениям зависит от многих факторов, включая культивирование почвы, питание и погодные условия в поле во время роста плодов, которые за последние несколько десятилетий стали более сложными и экстремальными. Сами по себе сбор урожая и транспортировка могут привести к появлению ушибов на продукте, а ветки и другой мусор на производственной линии могут быть столь же опасными.

С помощью оптической сортировки можно поймать и удалить помятый продукт. Фактически, более эффективная сортировка снижает вероятность образования отходов - вместо этого яблоки можно сортировать по их совместимости с другими продуктами, такими как джемы, консервы и замороженные смеси. Несмотря на то, что ушибы являются основной причиной отказа от фруктов на сортировочных линиях, автоматическим системам сортировки по-прежнему часто не хватает точности в обнаружении этих дефектов, что вынуждает компании прибегать к ручному методу сортировки.

 

Инфракрасное изображение для срока годности

Так как же добиться более высокой точности? Мы видели, как коротковолновое инфракрасное изображение может помочь в точном выращивании сельскохозяйственных культур в поле.

 

Но как только урожай собран, потребность меняется. Основной проблемой для пищевой промышленности является тот факт, что срок хранения растительной пищи обычно невелик. Обычно срок годности составляет около семи дней для внутреннего потребления и 7-15 дней для зарубежного потребления. В результате послеуборочной обработки, хранения и транспортировки физиологические свойства собранных продуктов продолжают изменяться.

В 2007 году исследователи смогли использовать измерения NIR / SWIR, чтобы различать сорта яблок, а также тип и продолжительность хранения. Позже исследователи использовали ИК-спектроскопию для изучения вкусовых качеств яблок (или того, что называют вкусом и текстурой) после 6 месяцев хранения на воздухе или в контролируемой атмосфере. Однако оба этих исследования не были прогностическими; они исследовали только яблоки после хранения. Чтобы сделать следующий шаг, потребовались более значительные улучшения в технологиях получения инфракрасных изображений.

 

Изображение предоставлено Edmunds Optics

 

Для промышленной оценки, которая может помочь в принятии производственных решений, определение качества фруктов должно выходить за рамки непосредственно видимых идентификаторов, на которые потребители будут полагаться в магазине, таких как форма, размер, цвет, текстура и дефекты. Производители фруктов должны обращать внимание на невидимые признаки, указывающие на будущее качество и долговечность: содержание сахара, твердость, содержание растворимых твердых веществ и питательную ценность. Для этого исследователи создали систему, которая включала отображение отраженного излучения в видимом, SWIR и MWIR диапазонах изображений; от 400 до 5000 нм. Оказалось, что для обнаружения ушибов полезен весь спектр. Чем глубже в инфракрасный диапазон растягивается изображение, тем глубже проникают в ткань яблока исследователи.

Очевидно, что для принятия производственных решений необходим более комплексный подход. Затем исследователи перешли к анализу гиперспектральных изображений, который включал как NIR, так и SWIR диапазоны волн, давая различную «глубину» целевого изображения, яблока. Добавление изображений MWIR оказалось полезным для более обширного распознавания ушибов.

Одновременно использовалось большое количество данных, особенно потому, что целевой объект был не 2D, а 3D. Еще лучшие результаты были получены при использовании вращения преобразования минимальной доли шума (MNF) для определения присущей размерности данных изображения, разделения шума в данных и уменьшения вычислительных требований для последующей обработки преобразования MNF, компоненты которого могут быть предпочтительнее для сегментации изображений.

 

Преобразование минимальной доли шума (MNF) оценивает изображения для диапазона длин волн SWIR типичного яблока «Golden Delicious». https://sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0260877412000027

 

Анализ общих баллов для отдельных диапазонов (VNIR, SWIR или MWIR) показал более низкие значения прогноза, чем в тех случаях, когда эти диапазоны были включены в модели совместно. Созданные модели контролируемой классификации на основе диапазонов VNIR, SWIR и MWIR показывают, что наилучшая эффективность прогнозирования для различения ушибов и здоровых тканей, а также ушибов различной глубины достигается для моделей, объединяющих эти три диапазона вместе. Это говорит о том, что было бы разумно рассмотреть возможность включения диапазона MWIR в системы сортировки.

Отлично, как нам это сделать?

продолжение в части II

 

 

Нажимая кнопку "Отправить", я даю согласие на обработку моих Персональных данных.