Сотрудники Череповецкого государственного университета (ЧГУ) вместе с партнёрами из Марокко создали систему, которая за считанные секунды определяет свежесть рыбы с точностью около 90%. В отличие от привычных процедур контроля, когда берут пробы выборочно — обычно одну тушку из двадцати — новый алгоритм анализирует каждую отдельную тушку. Об этом сообщили специалисты ЧГУ в публикации о проверке качества пищевых продуктов на производствах.
По словам учёных, сейчас отбор проб осуществляется случайно, после чего образцы уничтожаются. Проведение лабораторных исследований и обработка результатов могут занимать часы и даже дни, в течение которых реализацию всей партии приходится приостанавливать. Исследователи ЧГУ совместно с коллегами из Университета Абдула Малика Аль Саади (Тетуан, Марокко) разработали бесконтактную «умную камеру», способную с точностью порядка 90% определять свежесть рыбы. Устройство фиксирует филе на конвейере и мгновенно выявляет очаги порчи, рассказала ведущий научный сотрудник Лаборатории прикладной биотехнологии ЧГУ Дарья Вилкова.
«Камера регистрирует не только обычное изображение, но и спектральный «отпечаток» рыбы в ближнем инфракрасном диапазоне, невидимый невооружённым глазом. Мы обучили нейросеть распознавать этот отпечаток. Теперь, когда филе проходит мимо камеры, компьютер может сразу определить: годна ли рыба для производства или её нужно утилизировать. Раньше для этого приходилось отрезать кусок и ждать результатов лабораторного анализа несколько дней», — пояснила учёная. © Фото: Дарья Вилкова/ЧГУ
Изменения «аромата» филе в спектральной картине зависят от срока хранения
Специалисты подтвердили, что изменения в спектре напрямую связаны с процессами порчи — окислением жиров и ростом бактерий. Вилкова отметила, что метод гиперспектральной съёмки обеспечивает стопроцентный контроль каждой туши при входе в переработку, в отличие от текущей практики выборочной проверки каждой двадцатой рыбы. «Согласно данным Роспотребнадзора, около 18% рыбы на рынке не соответствует нормам. Внедрение нашей системы на предприятиях позволит снизить долю продукции из некачественного сырья, уменьшить расходы переработчиков и снизить риски для торговых сетей. Для установки на конкретном предприятии «умную камеру» потребуется дообучить с учётом локальных видов рыбы (тунец, треска, скумбрия и др.), но сам подход — сочетание гиперспектральной камеры и нейросети — применим в любой стране», — добавила Вилкова.
ЧГУ подчёркивает, что широкому распространению технологии способствует её универсальность (физико?химические процессы порчи схожи, поэтому методику можно внедрять на любых рыбоперерабатывающих предприятиях) и простота. Для оперативной оценки свежести необходима гиперспектральная камера, способная улавливать гораздо больше спектральных полос, чем человеческий глаз, и компьютер для запуска специализированной нейросети. В дальнейшем учёные намерены сделать «умную камеру» ещё более универсальной для разных видов рыбы и провести опытно?промышленные испытания на конвейерной линии, чтобы отработать влияние скорости ленты, перепадов температуры и вибрации.