Tháng Một 18

Giải pháp Trí tuệ nhân tạo Electronic Nose giúp đánh giá độ tươi của thịt

AI-Trí tuệ nhân tạo

0  comments

Một nhóm các nhà khoa học do Đại học Công nghệ Nanyang, Singapore (NTU Singapore) đứng đầu đã phát minh ra một hệ thống khứu giác nhân tạo bắt chước mũi của động vật có vú để đánh giá độ tươi của thịt một cách chính xác.

‘Electronics Nose ‘ (e-Nose ) bao gồm một ‘mã vạch’ thay đổi màu sắc theo thời gian để phản ứng với khí tạo ra từ thịt khi nó phân hủy và một ‘đầu đọc’ mã vạch ở dạng một ứng dụng điện thoại thông minh được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo ( AI). Electronics Nose đã được đào tạo để nhận biết và dự đoán độ tươi của thịt từ một thư viện lớn các màu mã vạch.

Khi thử nghiệm trên các mẫu thịt gà, cá và thịt bò đóng gói thương mại đã để lâu, nhóm nghiên cứu nhận thấy rằng thuật toán AI mạng nơ ron phức hợp sâu của họ hỗ trợ Electronics Nose dự đoán độ tươi của thịt với độ chính xác 98,5%. Để so sánh, nhóm nghiên cứu đã đánh giá độ chính xác dự đoán của một thuật toán thường được sử dụng để đo phản ứng của các cảm biến như mã vạch được sử dụng trong e-Nose này. Loại phân tích này cho thấy độ chính xác tổng thể là 61,7%.

Nghiên cứu cho biết: Electronics Nose  được mô tả trong một bài báo đăng trên tạp chí khoa học Advanced Materials  vào tháng 10, có thể giúp giảm lãng phí thực phẩm bằng cách xác nhận với người tiêu dùng xem thịt có phù hợp để tiêu thụ hay không, chính xác hơn là nhãn ‘Best Before”.  Nhóm nghiên cứu đến từ NTU Singapore, người đã hợp tác với các nhà khoa học từ Đại học Giang Nam, Trung Quốc và Đại học Monash, Úc.

Đồng tác giả chính, Giáo sư Chen Xiaodong, Giám đốc Trung tâm Sáng tạo cho Thiết bị Linh hoạt tại NTU, cho biết: “Hệ thống POC khứu giác nhân tạo của chúng tôi, được thử nghiệm trong các tình huống thực tế, có thể dễ dàng tích hợp vào vật liệu đóng gói và sản lượng dẫn đến kết quả là trong một thời gian ngắn không có hệ thống dây điện cồng kềnh được sử dụng để thu tín hiệu điện trong một số Electronics Nose được phát triển gần đây.

“Các mã vạch này giúp người tiêu dùng tiết kiệm tiền bằng cách đảm bảo rằng họ không loại bỏ các sản phẩm vẫn phù hợp để tiêu dùng, điều này cũng giúp ích cho môi trường. Tính chất phân hủy sinh học và không độc hại của mã vạch cũng có nghĩa là chúng có thể được áp dụng an toàn trong tất cả các bộ phận của chuỗi cung ứng thực phẩm để đảm bảo thực phẩm tươi sống. “

Một bằng sáng chế đã được nộp cho phương pháp theo dõi thời gian thực về độ tươi của thực phẩm và nhóm hiện đang làm việc với một công ty kinh doanh nông sản Singapore để mở rộng khái niệm này cho các loại thực phẩm dễ hỏng khác.

Khướu giác nhân tạo cho sự tươi mới của thịt 

Electronics Nose do các nhà khoa học của NTU và các cộng tác viên của họ phát triển bao gồm hai yếu tố: ‘mã vạch’ có màu phản ứng với khí sinh ra từ thịt thối rữa; và một ‘đầu đọc’ mã vạch sử dụng AI để giải thích sự kết hợp của các màu trên mã vạch. Để triển khai chiếc Electronics Nose di động, các nhà khoa học đã tích hợp nó vào một ứng dụng điện thoại thông minh có thể mang lại kết quả trong 30 giây.

Electronics Nose mô phỏng cách hoạt động của mũi của động vật có vú. Khi các chất khí sinh ra từ thịt thối rữa liên kết với các thụ thể trong mũi của động vật có vú, các tín hiệu được tạo ra và truyền đến não. Sau đó, não bộ sẽ thu thập các phản ứng này và sắp xếp chúng thành các khuôn mẫu, cho phép động vật có vú nhận biết mùi hiện tại khi thịt đã già và thối rữa.

Trong E-Nose , 20 vạch trong mã vạch hoạt động như các cơ quan tiếp nhận. Mỗi thanh được làm bằng chitosan (một loại đường tự nhiên) nhúng trên một dẫn xuất cellulose và được tẩm một loại thuốc nhuộm khác nhau. Những loại thuốc nhuộm này phản ứng với khí thải ra từ thịt đang phân hủy và thay đổi màu sắc theo các loại và nồng độ khí khác nhau, dẫn đến sự kết hợp độc đáo của các màu sắc đóng vai trò như một ‘dấu vân tay’ cho trạng thái của bất kỳ loại thịt nào.

Ví dụ: thanh đầu tiên trong mã vạch chứa chất nhuộm màu vàng có tính axit yếu. Khi tiếp xúc với các hợp chất chứa nitơ được tạo ra từ thịt thối rữa (gọi là bioamines), chất nhuộm màu vàng này sẽ chuyển thành màu xanh lam khi thuốc nhuộm phản ứng với các hợp chất này. Cường độ màu sắc thay đổi khi nồng độ bioamines ngày càng tăng khi thịt phân hủy nhiều hơn.

Đối với nghiên cứu này, đầu tiên các nhà khoa học đã phát triển một hệ thống phân loại (tươi, kém tươi hoặc hư hỏng) sử dụng tiêu chuẩn quốc tế xác định độ tươi của thịt. Điều này được thực hiện bằng cách chiết xuất và đo lượng amoniac và hai bioamine khác được tìm thấy trong các gói cá được bọc trong màng bao bì PVC (polyvinyl clorua) trong suốt được sử dụng rộng rãi và được bảo quản ở 4 ° C (39 ° F) trong năm ngày với các khoảng thời gian khác nhau.

NTU electronic nose meat freshness barcode

Họ đồng thời theo dõi độ tươi của những gói cá này bằng mã vạch được dán ở mặt trong của màng PVC mà không cần chạm vào cá. Hình ảnh của các mã vạch này được chụp trong các khoảng thời gian khác nhau trong năm ngày.

E-Nose đạt độ chính xác tổng thể 98,5%

Sau đó, một loại thuật toán AI được gọi là mạng nơ-ron phức hợp sâu được đào tạo với hình ảnh của các mã vạch khác nhau để xác định các mẫu trong dấu vân tay mùi hương tương ứng với từng loại độ tươi.

Để đánh giá độ chính xác dự đoán của e-Nose của họ, các nhà khoa học của NTU sau đó đã theo dõi độ tươi của thịt gà, cá và thịt bò đóng gói thương mại bằng mã vạch được dán trên màng bao bì và được bảo quản ở 25 ° C (77 ° F). Hơn 4.000 hình ảnh mã vạch từ sáu gói thịt đã được chụp trong các khoảng thời gian khác nhau trong 48 giờ mà không cần mở các gói thịt khác nhau.

Trước tiên, nhóm nghiên cứu đã huấn luyện hệ thống của họ để chọn ra các mẫu trong số các dấu vân tay có mùi hương được chụp trong 3.475 hình ảnh mã vạch, trước khi kiểm tra độ chính xác của hệ thống trên các hình ảnh còn lại. Kết quả cho thấy độ chính xác tổng thể từ 98,5 – 100% trong việc xác định các loại thịt hư hỏng và độ chính xác 96 đến 99% đối với các loại thịt tươi và ít tươi hơn.

Để so sánh, nhóm nghiên cứu chọn ngẫu nhiên 20 hình ảnh mã vạch từ mỗi loại độ tươi để đánh giá độ chính xác dự đoán của phân tích khoảng cách Euclidean, một phương pháp thường được sử dụng để đo phản ứng của các cảm biến như mã vạch được sử dụng trong Electronics Nose này. Phân tích này cho thấy độ chính xác tổng thể là 61,7%.

Giáo sư Chen, Giáo sư Chủ tịch về Khoa học Vật liệu và Kỹ thuật tại NTU, cho biết: “Mặc dù Electronics Nose đã được nghiên cứu rộng rãi, nhưng vẫn có những trở ngại đối với việc thương mại hóa chúng do các vấn đề về prototype hiện tại với việc phát hiện và xác định chính xác mùi. Chúng tôi cần hệ thống có cả thiết lập cảm biến mạnh mẽ và phương pháp phân tích dữ liệu có thể dự đoán chính xác dấu vân tay có mùi hương, đó là những gì mà e-Nose của chúng tôi mang lại.

“Khả năng giám sát không phá hủy, tự động và thời gian thực của nó cũng có thể được sử dụng để nhận ra các loại khí mà các loại thực phẩm dễ hỏng khác thải ra khi chúng trở nên kém tươi hơn, cung cấp một nền tảng mới có thể áp dụng rộng rãi để kiểm soát chất lượng thực phẩm. chúng tôi đang làm việc hướng tới bây giờ. “

Ứng dụng AI và Machine Learning trong ngành công nghiệp sản xuất thực phẩm

 

Source:
https://www.foodmanufacturing.com/

Chủ đề liên quan:

Dr. William Edwards Deming, cha đẻ hệ thống lý thuyết về kiểm soát chất lượng bằng phương pháp thống kê

QMS là gì? ISO 9001 và các hệ thống quản lý chất lượng

Ba cách đơn giản để chuỗi cung ứng có thể góp phần tạo ra các chiến lược sản phẩm có tác động và tăng trưởng kinh doanh bền vững

{"email":"Email address invalid","url":"Website address invalid","required":"Required field missing"}
>