Метод классификации зрелости перцев с помощью гиперспектральной визуализации

Исследовательская группа из Университета Гранады (UGR) разработала метод классификации зрелости перцев с использованием неинвазивной технологии гиперспектральной визуализации и машинного обучения.

Метод был разработан на примере перцев типа «Калифорния», которые имеют блочную форму и толстую мякоть. Проект позволяет определять твердость перца — качество, связанное с его зрелостью и ключевое для успеха на рынке.

Чтобы предотвратить упаковку перезрелых перцев, исследователи из Лаборатории цветной визуализации UGR в сотрудничестве с Департаментом аналитической химии и кооперативом Hortofrutícola Mabe в Альмерии разработали новый метод оценки зрелости этих продуктов.

Команда использовала гиперспектральную визуализацию — неинвазивную технологию, применяемую для идентификации, классификации и визуализации качественных характеристик фруктов и овощей, а также для обеспечения их безопасности для потребления.

Ученые проанализировали спектральную отражательную способность в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне, чтобы определить зрелость перцев с трех разных плантаций. Были идентифицированы спектральные полосы, обеспечивающие наилучшую точность классификации для оценки зрелости.

В проекте смоделирован реалистичный сценарий, имитирующий систему конвейерной ленты, на которой перцы оцениваются с помощью четырех алгоритмов классификации для прогнозирования их зрелости.

Используемый для этого процесса классификации алгоритм достиг уровня успеха более 90%. Система позволяет улучшить оценку срока годности перцев и гарантировать лучшее качество продукта для потребителей.

Эта система предлагает эффективное и практичное решение для классификации зрелости перцев, позволяя производителям фруктов и овощей улучшить управление урожаем и сократить потери из-за перезрелых продуктов.

Гибкость системы позволяет компаниям выбирать количество спектральных полос в соответствии со своим бюджетом и типом продукта, который они хотят анализировать.