Они создали уникальную систему, способную за считанные секунды с точностью до 90 процентов определять свежесть рыбной продукции. Эта технология кардинально отличается от традиционных методов, которые предполагают выборочный анализ одной рыбы из каждых двадцати тушек, что не всегда обеспечивает полную достоверность результатов. Новый алгоритм, напротив, "осматривает" каждую отдельную тушку, что значительно повышает качество контроля и снижает риски попадания на рынок некачественного продукта.
Традиционно проверка качества пищевых продуктов на производствах осуществляется путем случайного отбора образцов, которые после анализа уничтожаются. Такой процесс, по словам специалистов ЧГУ, может занимать от нескольких часов до нескольких дней, в течение которых реализация всей партии продукции зачастую приостанавливается, что приводит к экономическим потерям и снижению эффективности производства. Внедрение новой системы позволяет существенно сократить время проверки и избежать остановок, обеспечивая при этом высокий уровень безопасности и свежести продукции.Результаты работы ученых были опубликованы в авторитетном издании "Хранение и переработка сельхозсырья", что подтверждает научную значимость и практическую ценность исследования. В перспективе подобные технологии могут быть адаптированы для контроля качества других видов продуктов, что откроет новые горизонты в сфере пищевой безопасности и повысит доверие потребителей к производителям. Таким образом, инновационная система ЧГУ и марокканских коллег представляет собой важный шаг вперед в обеспечении качества и безопасности пищевой продукции на глобальном уровне.Современные технологии стремительно меняют подходы к контролю качества продуктов питания, и одним из ярких примеров является разработка ученых Челябинского государственного университета (ЧГУ) совместно с коллегами из Университета Абдула Малика Аль Саади в Тетуане, Марокко. Они создали инновационное устройство — "умную камеру", способную без физического контакта с рыбой определять её свежесть с впечатляющей точностью до 90 процентов. Такая технология открывает новые возможности для автоматизации и повышения эффективности контроля качества на рыбных предприятиях.По словам ведущего научного сотрудника Лаборатории прикладной биотехнологии ЧГУ Дарьи Вилковой, камера способна "с одного взгляда" на филе рыбы, движущейся по конвейеру, выявлять очаги порчи, что значительно ускоряет процесс проверки и снижает риск попадания некачественного продукта к потребителю. Это особенно важно для пищевой промышленности, где своевременное обнаружение признаков порчи помогает избежать экономических потерь и сохранить здоровье покупателей.Уникальность устройства заключается в том, что оно не ограничивается обычным визуальным изображением. Камера регистрирует невидимый для человеческого глаза "спектральный отпечаток" рыбы в ближнем инфракрасном диапазоне. Такой спектральный анализ позволяет выявлять изменения в структуре и составе продукта, которые свидетельствуют о начале процессов порчи, еще до появления видимых признаков. Это инновационное решение сочетает в себе достижения биотехнологий и оптической спектроскопии, открывая перспективы для дальнейших исследований и применения в других областях пищевой промышленности.Таким образом, разработка ЧГУ и университета в Марокко представляет собой значительный шаг вперед в области контроля качества продуктов питания, обеспечивая более точный, быстрый и бесконтактный метод оценки свежести рыбы. В будущем подобные технологии могут стать стандартом на производственных линиях, способствуя улучшению безопасности и качества пищевой продукции на глобальном уровне.Современные технологии стремительно меняют подходы к контролю качества продуктов питания, и разработка новых методов диагностики играет в этом ключевую роль. Мы обучили нейросеть распознавать уникальный спектральный отпечаток рыбы, что позволяет значительно ускорить и упростить процесс оценки её свежести. Теперь, когда рыба проходит мимо камеры с гиперспектральным сенсором, компьютер мгновенно анализирует данные и выносит решение: «Эта рыба свежая, её можно допускать к производству» или же «Эта рыба хранилась слишком долго и подлежит утилизации». Ранее для подобных оценок требовалось отрезать образец рыбы и ждать несколько дней результатов лабораторных анализов, что значительно замедляло производственный процесс, — пояснила ученый.Эксперты подтвердили, что изменения в спектральных данных напрямую связаны с биохимическими процессами порчи рыбы, такими как окисление жиров и активность микробной флоры. Благодаря этому методу гиперспектральной съемки можно осуществлять полный контроль качества каждой отдельной тушки на входе в переработку, в отличие от традиционного подхода, когда проверяется лишь каждая двадцатая рыба. Это не только повышает безопасность продукции, но и минимизирует риски попадания испорченного сырья в производство, что крайне важно для пищевой промышленности.Таким образом, внедрение нейросетевых алгоритмов и гиперспектральной съемки открывает новые горизонты в обеспечении качества и безопасности пищевых продуктов. В будущем подобные технологии могут стать стандартом в отрасли, позволяя значительно сократить издержки и повысить эффективность контроля, а также обеспечить потребителям более свежие и безопасные продукты.В современном рыбном хозяйстве качество продукции становится одним из ключевых факторов успеха и безопасности для потребителей. По данным Роспотребнадзора, около 18 процентов рыбной продукции на рынке не соответствует установленным стандартам, что создает серьезные проблемы для переработчиков и торговых сетей. Внедрение инновационных технологий на производстве способно значительно повысить контроль качества и минимизировать риски. Наша система, основанная на использовании гиперспектральной камеры в сочетании с нейросетью, представляет собой эффективное решение для выявления некачественного сырья. При этом для адаптации технологии к конкретному предприятию потребуется дополнительное обучение модели на местных видах рыбы, таких как тунец, треска, скумбрия и другие. Однако сам подход универсален и может быть применен на любом производстве вне зависимости от страны и специфики продукции.Таким образом, внедрение "умной камеры" не только сократит долю продукции из некачественного сырья, но и значительно снизит издержки переработчиков, а также уменьшит риски для торговых сетей, обеспечивая более высокий уровень безопасности и удовлетворенности потребителей. Это важный шаг к модернизации рыбной отрасли и повышению стандартов качества на рынке.Современные технологии стремительно меняют подходы к контролю качества продуктов питания, и особенно это актуально для рыбообрабатывающей промышленности. В Челябинском государственном университете (ЧГУ) разработали инновационный метод оценки свежести рыбы, который обещает значительно упростить и ускорить этот процесс. Повсеместное внедрение данной технологии возможно благодаря ее универсальности: физико-химические процессы порчи рыбы имеют схожие характеристики, что позволяет применять методику на любом предприятии, занимающемся обработкой рыбы. Кроме того, простота использования делает эту технологию особенно привлекательной для массового применения.Для оперативной оценки свежести рыбы используется гиперспектральная камера, способная улавливать гораздо более широкий спектр волн, чем человеческий глаз. Эта камера в сочетании с компьютером, на котором запускается специализированная нейросеть, позволяет быстро и точно определить качество продукта. Такой подход значительно повышает точность и объективность оценки по сравнению с традиционными методами, основанными на визуальном осмотре и органолептическом анализе.В дальнейшем ученые ЧГУ планируют усовершенствовать «умную камеру», сделав ее более универсальной для различных видов рыб. Кроме того, предусмотрено проведение опытно-промышленных испытаний непосредственно на производственных линиях. Это позволит учесть влияние факторов, таких как скорость движения конвейерной ленты, перепады температуры и вибрации, которые могут влиять на качество измерений. Реализация этих задач поможет интегрировать технологию в реальный производственный процесс, повысив эффективность контроля качества и снизив потери продукции.Таким образом, разработка ЧГУ открывает новые перспективы для рыбной отрасли, позволяя обеспечить более надежный контроль свежести продукции и повысить безопасность потребителей. Внедрение подобных инноваций способствует развитию отечественного производства и укрепляет позиции российских предприятий на мировом рынке.Данное исследование стало возможным благодаря значительной финансовой и организационной поддержке, оказанной Российским научным фондом. Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда, что позволило обеспечить высокий уровень научной экспертизы и доступ к необходимым ресурсам. Вклад фонда сыграл ключевую роль в успешной реализации проекта и открывает перспективы для дальнейших исследований в данной области.
Источник фото: РИА Новости
