Сотрудники Череповецкого государственного университета вместе с партнёрами из Марокко создали систему, способную за считанные секунды определить свежесть рыбной продукции с точностью около 90 процентов. В отличие от привычной практики, когда анализу подвергается выборочная добыча — одна туша из каждых двадцати, предложенный алгоритм проверяет каждую отдельную единицу продукции. Результаты работы опубликованы в издании. Проверка качества продуктов питания на производстве сейчас обычно проводится путём случайного отбора образцов с последующим их уничтожением, сообщили в ЧГУ. Сам процесс отбора и лабораторной диагностики может занимать от нескольких часов до дней, в течение которых приостанавливается реализация всей партии. Исследователи ЧГУ совместно с коллегами из Университета Абдула Малика Аль Саади (Тетуан, Марокко) разработали бесконтактную «умную камеру», которая определяет степень свежести рыбы с точностью около 90 процентов. Устройство может «с первого взгляда» на филе, движущееся по конвейеру, выявлять очаги порчи, рассказала старший научный сотрудник Лаборатории прикладной биотехнологии ЧГУ Дарья Вилкова. «Камера улавливает не только обычное изображение, но и невидимый для глаза спектральный отпечаток рыбы в ближнем инфракрасном диапазоне. Мы обучили нейросеть распознавать этот отпечаток. Теперь, когда филе проходит мимо камеры, компьютер мгновенно определяет: «Эта рыба свежая — годна к переработке» или «Эта рыба слишком долго хранилась — подлежит утилизации». Раньше для подобных решений приходилось вырезать фрагмент рыбы и ждать лабораторных результатов несколько дней», — пояснила учёная. © Фото: Дарья Вилкова/ЧГУ Отличие «аромата» филе рыбы в зависимости от срока хранения Специалисты отметили, что изменения спектральных показателей напрямую связаны с процессами порчи — окислением жиров и активностью бактерий. Вилкова подчеркнула, что метод гиперспектральной съёмки даёт возможность полностью контролировать каждую тушку при поступлении на переработку, в отличие от нынешней выборочной проверки каждой двадцатой рыбы. «Согласно данным Роспотребнадзора, примерно 18 процентов рыбной продукции на рынке не соответствует стандартам. Внедрение нашей системы на предприятиях позволит сократить долю продукции из некачественного сырья, что уменьшит затраты переработчиков и риски для торговых сетей. Для установки на конкретном предприятии «умную камеру» потребуется дообучить на местных видах рыбы (тунец, треска, скумбрия и др.), но сама концепция — гиперспектральная камера плюс нейросеть — применима в любой стране и на любом рыбоперерабатывающем предприятии», — добавила Вилкова. Универсальность метода (физико?химические механизмы порчи схожи у разных видов) и простота использования также способствуют его широкому распространению, считают в ЧГУ. Для быстрой оценки пригодности продукта необходимы гиперспектральная камера, улавливающая намного больше спектральных полос, чем человеческий глаз, и компьютер для запуска специализированной нейросети, пояснили в университете. В дальнейшем учёные планируют сделать «умную камеру» более универсальной для разных видов рыб и провести опытно?промышленные испытания на реальном конвейере, чтобы учесть влияние скорости ленты, перепадов температуры и вибраций.