Este posibil ca imagistica hiperspectrală să nu pară cel mai „sexy” dintre subiecte. Dar această tehnologie emergentă promite să ajute industria alimentară să câștige teren într-o serie de domenii, de la asigurarea calității, detectarea agenților patogeni și managementul fermelor.

Ideea din spatele imagisticii hiperspectrale este că, analizând un spectru larg de lumină, în loc de a atribui culori primare -roșu, verde, albastru- fiecărui pixel, lumina care lovește fiecare pixel este împărțită în multe benzi spectrale diferite pentru a dezvălui o bogăție de informații suplimentare despre ceea ce este vizualizat.

Tehnologia a fost de obicei utilizată în aplicații militare, dar, odată cu scăderea costurilor, acum își extinde aplicabilitatea și în alte industrii. Una dintre acestea este sectorul alimentar, unde potențialele aplicații sunt numeroase, crede HinaLea Imaging, o companie americană care curtează în prezent producătorii de alimente europeni cu tehnologia sa de imagistică hiperspectrală. Se spune că metoda câștigă încă teren în industria siguranței alimentare, dar a înregistrat o creștere uriașă în ceea ce privește adoptarea sa în 2020.

Poate fi utilizată, de exemplu, în asigurarea calității, pentru detectarea anomaliilor de producție și prelucrare, într-o varietate de produse alimentare și pentru detectarea și clasificarea agenților patogeni de origine alimentară.

Agricultura de precizie este un alt domeniu. Imaginile pot fi utilizate pentru a detecta viabilitatea culturilor, de exemplu, expunerea la contaminanți, dăunători și boli patogene, precum și tratarea vegetației și cartografierea hidratării.

“Din punct de vedere istoric, această tehnologie a fost foarte scumpă și ați fi avut nevoie de un doctorat pentru a o putea opera”, a declarat directorul general al HinaLea Imaging, Barry McDonogh, pentru FoodNavigator. Dar s-au întâmplat două lucruri: costul hardware-ului a scăzut, în timp ce dezvoltarea învățării automate sau AI a făcut ca totul să fie mult mai ușor de utilizat.

Compania, a explicat el, se concentrează în primul rând pe asigurarea calității, atât pe partea de procesare, cât și pe cea agricolă. Tehnologia imagistică ar putea ajuta cultivatorii, de exemplu, să economisească prin optimizarea maturitzării culturilor. Potrivit HinaLea Imaging, rezultatele arată că imaginile hiperspectrale oferă o putere de discriminare mult mai mare decât imaginile RGB standard pentru etapele de coacere ale roșiilor, reducând eroarea de clasificare a pixelilor individuali de la 40% la 7%.

„Putem pune aceste camere pe drone, pe tractoare, sau pot sta pe teren supraveghind sănătatea plantelor și hidratarea lor, timpul optim pentru recoltare și cartând buruienile“ , a adăugat McDONOGH.

„Unul dintre lucrurile foarte interesante pe care am început să le facem pe partea procesării alimentelor este detectarea agenților patogeni. Lucrăm cu USDA pentru a realiza detectarea agenților patogeni direct pe linia de producție. În acest moment, standardul este 24-36 de ore pentru prelucarea probelor în laborator și obținerea rezultatelor. Dacă am putea reduce acest timp până la doar patru ore, probabil că s-ar considera că am obținut un rezultat foarte bun. Imagistica hiperspectrală permită însă ca inspectarea să se facă direct pe linia de producție fără niciun fel de timpi morți(pierduți) cu obținerea rezultatelor probelor.“

Numărul „incredibil“ de aplicații alimentare potențiale

Ni s-a spus că există alte aplicații potențiale pentru imagistica hiperspectrală în industria alimentară.

„Există aplicații la care nu te-ai gândi niciodată, pentru că această tehnologie nu a fost folosită niciodată în industrie. De exemplu, ce grad de condimentare avem pe un chips față de alt chips crocant? Industria alimentară nu și-ar fi putut imagina că se poaterăspunde la o astfel de întrebare de asigurare a calității specifice, dar acum ei pot”.

Alte aplicații din sectorul alimentar explorate de HinaLea Imaging includ clasificarea alimentelor, prospețimea alimentelor și uniformitatea ingredientelor. „Dacă vă puteți imagina pe cineva care are o experiență foarte mare în clasificarea alimentelor, imagistica hiperspectrală vă permite practic să asimilați toată această experiență, astfel încât să nu mai fie subiectivă”, a spus McDonogh.

Detectarea obiectelor străine și optimizarea timpilor de gătit pentru alimente precum cartofii și fasolea sunt, de asemenea, pe lista de potențialelor utilizări. Compania susține în plus că imagistica hiperspectrală poate fi utilizată pentru a identifica integritatea ambalajului și pentru inspecția umplerii.

„Este o nouă tehnologie. Ideea este că putem înlocui sau îmbunătăți sistemele existente de inspecție“ , a spus McDONOGH. „Cred că va fi o tehnologie foarte interesantă dacă se va merge mai departe.“

Sursa: FoodNavigator