利用機器視覺可以檢測杏仁粒中污染物？

作者： 2021年05月07日來源：瀏覽量：

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UniSA的研究人員開發了一種自動化技術，可同時對杏仁質量進行分級，并檢測果仁中潛在的嚴重霉菌毒素污染。霉菌毒素(mycotoxins)主要是指霉菌在其所污染的食品中產生的有毒代謝產物，它們可通

　　UniSA的研究人員開發了一種自動化技術，可同時對杏仁質量進行分級，并檢測果仁中潛在的嚴重霉菌毒素污染。

　　霉菌毒素(mycotoxins)主要是指霉菌在其所污染的食品中產生的有毒代謝產物，它們可通過飼料或食品進入人和動物體內，引起人和動物的急性或慢性毒性，損害機體的肝臟、腎臟、神經組織、造血組織及皮膚組織等。

　　霉菌毒素可在農作物在大田收獲時形成;在不適宜的貯存條件下，霉菌毒素也可繼續在收獲后的農作物上形成。較高的濕度通常有利于飼料中霉菌的生長和霉菌毒素的產生。溫度是另一個重要的因素。高溫和干旱環境下的農作物很容易遭受霉菌孢子的侵害，一旦條件允許，霉菌孢子可產生霉菌毒素。

　　據悉，在2019-2020年期間，澳大利亞杏仁作物的產值剛剛超過10億澳元，預計該行業的價值將在未來幾年內增長至15億澳元，澳大利亞杏仁的生長條件位居世界前列。

　　鑒于當地工業現在出口到50多個國家，對杏仁進行準確且一致的分級至關重要，從而確保國際市場可以信任澳大利亞產品。

　　傳統上，杏仁是經過人工分級的，每小時從生產線上采集一次樣本，以檢查外觀、碎片和劃痕、蟲和霉菌損壞以及其他缺陷的一致性。

　　但是，此過程是勞動密集型，緩慢且主觀的，所有這些都會導致評分不準確和不一致，尤其是由于人員流動導致的每個季節。

　　南澳大學的研究人員與行業合作伙伴SureNut共同開發了一種機器，該機器不僅可以檢測杏仁粒中常見的潛在致命污染物，而且可以大大提高杏仁分級的準確性。

　　在合作研究中心項目計劃的資助下，由李相賢副教授領導的研究團隊結合了兩個高清攝像頭，一個高光譜攝像頭和專門開發的AI算法，創建了一個可以比人類更詳細地檢查杏仁質量的系統眼睛。

　　該系統可以準確地評估諸如碎片和劃痕之類的物理缺陷，并檢測有害污染物，包括黃曲霉毒素B1的存在，黃曲霉毒素B1是一種強力致癌物，可能與全球20%以上的肝癌病例有關。

　　就外觀而言，這臺機器可以比手動分級更快速，更準確地檢測出缺陷，并且通過使用兩個高清攝像頭和一個透明的觀察表面，它還可以同時觀察螺母的兩側。

　　UniSA工程研究人員Wilmer Ariza博士和Gayatri Mishra博士開發了SureNut機器上使用的高光譜系統，Ariza博士說杏仁對這項技術提出了獨特的挑戰。

　　堅果核的某些特征使該過程變得極為困難，這一難題被克服了，現在我們可以使用高光譜成像技術進行高度準確的分析。

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