利用机器视觉可以检测杏仁粒中污染物？

作者： 2021年05月07日来源：浏览量：

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UniSA的研究人员开发了一种自动化技术，可同时对杏仁质量进行分级，并检测果仁中潜在的严重霉菌毒素污染。霉菌毒素(mycotoxins)主要是指霉菌在其所污染的食品中产生的有毒代谢产物，它们可通

　　UniSA的研究人员开发了一种自动化技术，可同时对杏仁质量进行分级，并检测果仁中潜在的严重霉菌毒素污染。

　　霉菌毒素(mycotoxins)主要是指霉菌在其所污染的食品中产生的有毒代谢产物，它们可通过饲料或食品进入人和动物体内，引起人和动物的急性或慢性毒性，损害机体的肝脏、肾脏、神经组织、造血组织及皮肤组织等。

　　霉菌毒素可在农作物在大田收获时形成;在不适宜的贮存条件下，霉菌毒素也可继续在收获后的农作物上形成。较高的湿度通常有利于饲料中霉菌的生长和霉菌毒素的产生。温度是另一个重要的因素。高温和干旱环境下的农作物很容易遭受霉菌孢子的侵害，一旦条件允许，霉菌孢子可产生霉菌毒素。

　　据悉，在2019-2020年期间，澳大利亚杏仁作物的产值刚刚超过10亿澳元，预计该行业的价值将在未来几年内增长至15亿澳元，澳大利亚杏仁的生长条件位居世界前列。

　　鉴于当地工业现在出口到50多个国家，对杏仁进行准确且一致的分级至关重要，从而确保国际市场可以信任澳大利亚产品。

　　传统上，杏仁是经过人工分级的，每小时从生产线上采集一次样本，以检查外观、碎片和划痕、虫和霉菌损坏以及其他缺陷的一致性。

　　但是，此过程是劳动密集型，缓慢且主观的，所有这些都会导致评分不准确和不一致，尤其是由于人员流动导致的每个季节。

　　南澳大学的研究人员与行业合作伙伴SureNut共同开发了一种机器，该机器不仅可以检测杏仁粒中常见的潜在致命污染物，而且可以大大提高杏仁分级的准确性。

　　在合作研究中心项目计划的资助下，由李相贤副教授领导的研究团队结合了两个高清摄像头，一个高光谱摄像头和专门开发的AI算法，创建了一个可以比人类更详细地检查杏仁质量的系统眼睛。

　　该系统可以准确地评估诸如碎片和划痕之类的物理缺陷，并检测有害污染物，包括黄曲霉毒素B1的存在，黄曲霉毒素B1是一种强力致癌物，可能与全球20%以上的肝癌病例有关。

　　就外观而言，这台机器可以比手动分级更快速，更准确地检测出缺陷，并且通过使用两个高清摄像头和一个透明的观察表面，它还可以同时观察螺母的两侧。

　　UniSA工程研究人员Wilmer Ariza博士和Gayatri Mishra博士开发了SureNut机器上使用的高光谱系统，Ariza博士说杏仁对这项技术提出了独特的挑战。

　　坚果核的某些特征使该过程变得极为困难，这一难题被克服了，现在我们可以使用高光谱成像技术进行高度准确的分析。

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