Анализ качества картофеля с помощью гиперспектральной камеры Specim FX17
Технология на базе гиперспектральной визуализации с помощью камеры Specim серии FX заняла первое место на выставке Tesco Agri-T Jam 2018, посвящённой агробизнесу и сельскому хозяйству. С помощью данной технологии можно измерить срок годности продукта, содержание сухого вещества в плодах, свежесть продукции и наличие загрязнений.
Команда из Branston заняла первое место на выставке Tesco Agri-T Jam 2018, посвящённой агробизнесу и сельскому хозяйству. Branston продемонстрировала преимущества гиперспектральной визуализации, используя камеры Specim серии FX. С помощью данной технологии можно измерить срок годности продукта, содержание сухого вещества в авокадо, свежесть мяса и наличие в продукции загрязнений.
Аналогичный стенд с камерой Specim FX17 находится в офисе компании АЗИМУТ ФОТОНИКС. Мы предоставляем нашим клиентам возможность бесплатно проанализировать их образцы с помощью гипесрпектральной технологии. Более подробную информацию по бесплатному тестированию ищите по ссылке:
Лабораторный сканер c камерой Specim FX17
Неинвазивное определение содержания сухого вещества с помощью системы визуализации позволяет провести оптимизацию. Сухое вещество определяет количество питательных веществ, оставшихся после удаления всей воды из клубней картофеля. Клубни с высоким содержанием сухого вещества поглощают меньше жира при жарке, клубни со средним содержанием сухого вещества, как правило, используются для картофеля фри, а с низким содержанием сухого вещества, как правило, менее подвержены цветению и могут храниться дольше. Использование гиперспектральной визуализации и машинного обучения для улучшения сортировки урожая картофеля на основе анализа сухого вещества обеспечит оптимальное использование картофеля и предоставит правильный выбор для потребителя.
|
Визуализация очищенного и неочищенного картофеля для разработки моделей прогнозирования сухого вещества |
Маркировка немытого картофеля перед съемкой гиперспектральной камерой Specim FX в лаборатории |
За последние два месяца Branston провели исследование в AHDB Research Crop Storage Research в Саттон-Бридж, Линкольншир, где они протестировали картофельные клубни Marfona и Maris Piper с различным содержанием сухого вещества. При разработке этих экспериментов крайне важно обеспечить значимость результатов, которые не относятся только к образцам, использованным в эксперименте, но могут быть экстраполированы на новые образцы. В контексте машинного обучения это обычно называют обобщением, способностью алгоритма прогнозирования одинаково хорошо работать с данными, на которых он обучался, а также с любыми данными, которые система не видела ранее.
Для этой цели были собраны образцы с различных полей. Это позволило оценить прогнозируемость программного обеспечения на клубнях с полей, которые система никогда не видела раньше. Кроме того, был представлен картофель в трех состояниях: свежий с поля, после мытья и после очистки с целью оценки прогнозируемой способности на любом этапе технологической цепочки. Данная система позволила с высокой точностью оценивать содержание сухого вещества в картофеле, открывая конкурентные преимущества.
С полным ассортиментом гиперспектральных камерам Specim можно ознакомиться по ссылке:
Гиперспектральные камеры SPECIM
Для получения технических консультаций, а также по вопросам приобретения гиперспектральных камер Specim обращайтесь к представителям компании АЗИМУТ ФОТОНИКС.
