Использование искусственного интеллекта в процессе сушки продуктов: новые технологии для улучшения качества

Сушка продуктов — это популярный способ их хранения, особенно фруктов и мяса. Однако этот процесс может негативно сказаться на качестве и пищевой ценности продуктов. В последние годы учёные разработали инновационные технологии, которые, используя оптические датчики и искусственный интеллект, позволяют сделать процесс сушки более эффективным и бережным для продуктов.

Новые технологии

Как сообщает издание android-robot.com, новое исследование Иллинойсского университета в Урбана-Шампейн рассматривает три инновационных метода интеллектуальной сушки и предоставляет полезные сведения для пищевой отрасли. Исследование опубликовано в журнале Food Engineering Reviews. При традиционных методах сушки необходимо периодически извлекать образцы для контроля процесса. Интеллектуальная сушка же позволяет осуществлять непрерывный мониторинг в режиме реального времени, что повышает точность и эффективность.

Сайт описывает научные исследования, посвященные современным методам сушки, которые находят применение в пищевой промышленности. Особое внимание уделяется RGB-визуализации, NIR-спектроскопии и NIR-гиперспектральной визуализации (NIR-HSI). Кроме того, в статье анализируются традиционные промышленные технологии, такие как сублимационная, распылительная, микроволновая и сушка горячим воздухом.

Процесс сушки

Выбор датчиков для системы сушки зависит от её экономической эффективности. RGB-визуализация, основанная на использовании обычных камер, позволяет оценить характеристики поверхности, такие как размер и цвет, но не способна измерить уровень влажности. NIR-спектроскопия, использующая ближний инфракрасный свет для измерения поглощения, сканирует только одну точку, что может привести к неточностям в определении скорости сушки. В отличие от неё, NIR-HSI охватывает всю поверхность и обеспечивает более точные данные о скорости высыхания, хотя стоимость такого оборудования в 10-20 раз выше, чем у NIR-датчиков, и в 100 раз или более, чем у RGB-камер.

Все три метода используют ИИ для обработки данных, однако NIR-HSI требует большей вычислительной мощности.

Исследователи разработали систему сушки и провели испытания методов на яблочных ломтиках, сначала комбинируя RGB с NIR, затем добавив NIR-HSI. Они отметили, что интеграция этих технологий с ИИ открывает новые горизонты для мониторинга процесса сушки, устраняя ограничения традиционных методов и расширяя возможности мониторинга в реальном времени. В будущем разработка портативных устройств NIR-HSI позволит обеспечить непрерывный контроль и качество продукции в различных производственных условиях.