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利用机器视觉可以检测杏仁粒中污染物?

2021/5/6 14:37:03    13679
来源:仪表网
摘要:UniSA的研究人员开发了一种自动化技术,可同时对杏仁质量进行分级,并检测果仁中潜在的严重霉菌毒素污染。
  【仪表网 仪表产业】UniSA的研究人员开发了一种自动化技术,可同时对杏仁质量进行分级,并检测果仁中潜在的严重霉菌毒素污染。
 
  霉菌毒素(mycotoxins)主要是指霉菌在其所污染的食品中产生的有毒代谢产物,它们可通过饲料或食品进入人和动物体内,引起人和动物的急性或慢性毒性,损害机体的肝脏、肾脏、神经组织、造血组织及皮肤组织等。
 
  霉菌毒素可在农作物在大田收获时形成;在不适宜的贮存条件下,霉菌毒素也可继续在收获后的农作物上形成。较高的湿度通常有利于饲料中霉菌的生长和霉菌毒素的产生。温度是另一个重要的因素。高温和干旱环境下的农作物很容易遭受霉菌孢子的侵害,一旦条件允许,霉菌孢子可产生霉菌毒素。
 
  据悉,在2019-2020年期间,澳大利亚杏仁作物的产值刚刚超过10亿澳元,预计该行业的价值将在未来几年内增长至15亿澳元,澳大利亚杏仁的生长条件位居世界前列。
 
  鉴于当地工业现在出口到50多个国家,对杏仁进行准确且一致的分级至关重要,从而确保国际市场可以信任澳大利亚产品。
 
  传统上,杏仁是经过人工分级的,每小时从生产线上采集一次样本,以检查外观、碎片和划痕、虫和霉菌损坏以及其他缺陷的一致性。
 
  但是,此过程是劳动密集型,缓慢且主观的,所有这些都会导致评分不准确和不一致,尤其是由于人员流动导致的每个季节。
 
  南澳大学的研究人员与行业合作伙伴SureNut共同开发了一种机器,该机器不仅可以检测杏仁粒中常见的潜在致命污染物,而且可以大大提高杏仁分级的准确性。
 
  在合作研究中心项目计划的资助下,由李相贤副教授领导的研究团队结合了两个高清摄像头,一个高光谱摄像头和专门开发的AI算法,创建了一个可以比人类更详细地检查杏仁质量的系统眼睛。
 
  该系统可以准确地评估诸如碎片和划痕之类的物理缺陷,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是一种强力致癌物,可能与全球20%以上的肝癌病例有关。
 
  就外观而言,这台机器可以比手动分级更快速,更准确地检测出缺陷,并且通过使用两个高清摄像头和一个透明的观察表面,它还可以同时观察螺母的两侧。
 
  UniSA工程研究人员Wilmer Ariza博士和Gayatri Mishra博士开发了SureNut机器上使用的高光谱系统,Ariza博士说杏仁对这项技术提出了独特的挑战。
 
  坚果核的某些特征使该过程变得极为困难,这一难题被克服了,现在我们可以使用高光谱成像技术进行高度准确的分析。
 

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