Улучшение анализа качества сладкого картофеля с помощью гиперспектральной визуализации и ИИ

Сладкий картофель — популярный продукт благодаря вкусу и питательности. Его качество важно для производителей, так как влияет на текстуру, вкус и пригодность для различных целей.

Новое исследование Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне исследует использование гиперспектральной визуализации и объяснимого искусственного интеллекта для оценки атрибутов сладкого картофеля.

"Традиционная оценка качества проводится с помощью лабораторных аналитических методов... С гиперспектральной визуализацией можно одновременно измерить несколько параметров и оценить каждый клубень в партии", — сказал доцент Мохаммед Камруззаман.

Исследование — часть межштатного сотрудничества с Министерством сельского хозяйства США. Команда Камруззамана сосредоточена на оценке трёх химических атрибутов:

• Сухое вещество
• Твёрдость
• Содержание растворимых сахаров (градусы Брикса)

Эти параметры влияют на рыночную цену и пригодность картофеля для потребителя или переработки.

Исследователи используют камеру видимой и ближней инфракрасной области для гиперспектральной съёмки сладкого картофеля с двух углов. Анализ изображений даёт спектральные данные, которые используются для выявления ключевых длин волн и создания цветовых карт, показывающих распределение нужных атрибутов.

"Мы объединяем гиперспектральную визуализацию с объяснимым ИИ, что позволяет понять процессы, стоящие за результатами. Это способ визуализировать, как работают алгоритмы машинного обучения", — сказал докторант Мд Тоукир Ахмед.

Результаты могут помочь специалистам понять значимость различных признаков для прогнозирования качества, что ведёт к более обоснованным решениям и поставкам продуктов более высокого качества потребителям.

Одна из целей проекта — разработать инструмент для быстрого и лёгкого сканирования партий сладкого картофеля. В перспективе может быть создано мобильное приложение для оценки качества прямо в магазине.

Исследование опубликовано в журнале Computers and Electronics in Agriculture.