Hình ảnh đa mặt mới cho phép đo chất lượng cà phê theo thời gian thực
Hình ảnh đa phổ dựa trên phản xạ và tự phát huỳnh quang được xử lý bằng cách sử dụng các mô hình toán học.
Các nhà nghiên cứu ở Brazil đã phát triển một phương pháp lựa chọn được thực hiện trực tiếp với hạt cà phê bằng cách sử dụng hình ảnh đa phổ (MSI) và trí tuệ nhân tạo (AI). Kỹ thuật này không yêu cầu rang và sẽ không phá hủy các mẫu. Nó cũng có thể được đưa vào như một bước trong quy trình sản xuất theo thời gian thực.
Chứng nhận do Hiệp hội Cà phê Đặc sản Hoa Kỳ (SCAA) cung cấp và theo hướng dẫn của tổ chức này, chất lượng cà phê được đo trên thang thập phân từ 0 đến 100. Cà phê đặc sản phải đạt từ 80 điểm trở lên. Thước đo Q, dùng để đo lường, được coi như một ngôn ngữ chung và cho phép người mua phân biệt cà phê hảo hạng với cà phê "hàng hóa" có điểm thấp hơn.
Hiện tại, người trồng gửi mẫu hạt thô đến ba cuppers (người nếm cà phê), những người rang và làm cà phê từ mỗi mẻ, kiểm tra chất lượng và chấm điểm theo thang điểm Q.
Phương pháp mới, dựa trên MSI và AI, đã được phát triển bởi các nhà khoa học Brazil và có thể đạt được trong thời gian thực, thu được kết quả nhanh chóng và tránh được lỗi của con người.
Winston Pinheiro Claro Gomes, tác giả đầu tiên của bài báo cho biết: “Trong phương pháp của chúng tôi, chúng tôi tách các loại hạt cà phê được coi là đặc sản và thương mại tiêu chuẩn bằng cách sử dụng kết hợp MSI và các thuật toán toán học để xử lý dữ liệu được cung cấp bởi hình ảnh”.
MSI là một kỹ thuật tương đối mới cho ngành cà phê và đã được sử dụng để lập bản đồ nitơ trong vườn cà phê, phát hiện bệnh hoại tử trên hạt, sâu bệnh và bệnh hại trên cây trồng.
Phương pháp luận - sử dụng hệ thống MSI
Các nhà nghiên cứu đã phân tích 16 mẫu hạt cà phê xanh từ các loại cây thương mại đặc sản và tiêu chuẩn được trồng ở các bang Minas Gerais và São Paulo. Mười trong số những hạt cà phê đặc sản (Coffea arabica) là từ niên vụ 2016/17 được trồng ở vùng Alta Mogiana. Sáu mẫu khác được lấy từ các cây thương phẩm tiêu chuẩn được mua với số lượng lớn trên thị trường địa phương.
Đối với mỗi mẫu, 64 hạt cà phê (không xử lý trước) được tách ngẫu nhiên, tạo ra tổng số 1.024 hạt cà phê (384 hạt tiêu chuẩn, 640 hạt đặc sản) và được sử dụng để hiệu chuẩn, xác nhận và thử nghiệm máy học.
Các nhà nghiên cứu đặt hạt cà phê vào đĩa petri và một máy ảnh ghi lại hình ảnh sau khi chiếu sáng đồng nhất và khuếch tán ở các bước sóng khác nhau. Đầu tiên máy ảnh chụp ảnh phản xạ đơn sắc và sau đó là ảnh tự phát huỳnh quang, sau đó thông tin liên quan đến các vùng quan tâm được phần mềm trích xuất và sử dụng để xây dựng các thuật toán.
Sau đó, các nhà nghiên cứu đã chạy bốn thuật toán máy học và tìm ra các biến chính để phân biệt chất lượng của hạt cà phê.
Các hạt cà phê đặc biệt có hình dạng đồng đều hơn trong hình ảnh quang phổ nhìn thấy được (RGB), trong khi các hạt cà phê tiêu chuẩn có cường độ cao hơn trong các hình ảnh tự phát huỳnh quang.
Mặc dù là một khám phá quan trọng, kỹ thuật này đòi hỏi phải nghiên cứu thêm vì mô hình chưa thể cho biết hạt cà phê đạt điểm 80 hay 90. Gomes giải thích rằng điều này sẽ yêu cầu máy học với các mẫu cho mỗi điểm để chỉ định các loại này trong mô hình toán học.
http://iasvn.org/
