Сушенето на храни е често срещан процес за консервиране на много видове храни, включително плодове и месо; сушенето обаче може да промени качеството и хранителната стойност на храната. През последните години изследователите разработиха прецизни техники, които използват оптични сензори и изкуствен интелект, за да улеснят по-ефективното сушене. В ново проучване на Университета на Илинойс в Урбана-Шампейн се разглеждат три нови интелигентни техники за сушене, като се предоставя практическа информация за хранително-вкусовата промишленост.
„При традиционните системи за сушене е необходимо да се изваждат проби, за да се наблюдава процесът. Но при интелигентното сушене или прецизното сушене можете непрекъснато да наблюдавате процеса в реално време, което повишава точността и ефективността“, казва съответният автор Мохамед Камрузаман, доцент в катедрата по селскостопанско и биологично инженерство (ABE), част от Колежа по селскостопански, потребителски и екологични науки и Инженерния колеж Грейнджър в Илинойс.
В статията изследователите правят преглед на научната литература за различни видове оборудване, които прилагат прецизни техники за подобряване на възможностите за интелигентно сушене в хранително-вкусовата промишленост.
Те се фокусират върху три оптични сензорни системи - RGB изображение с компютърно зрение, спектроскопия в близката инфрачервена област (NIR) и хиперспектрално изображение в близката инфрачервена област (NIR-HSI) - като обсъждат механизмите, приложенията, предимствата и ограниченията на всяка от тях. Те също така правят преглед на стандартните промишлени методи за сушене, като сушене чрез замразяване, разпръскване, микровълново сушене или сушене в горещ въздух, които могат да се комбинират с техниките за прецизно наблюдение.
„Можете да използвате всеки от трите сензора поотделно или в комбинация. Това, което ще изберете, ще зависи от конкретната система за сушене, вашите нужди и икономическата ефективност“, казва водещият автор Маркус Винисиус да Силва Ферейра, постдокторант в ABE.
RGB с компютърно зрение използва обикновена камера, която улавя видима светлина с цветови спектър RGB. Тя може да предостави информация за характеристики на ниво повърхност, като размер, форма, цвят и дефекти, но не е в състояние да измерва съдържанието на влага.
NIR спектроскопията използва близка до инфрачервената светлина за измерване на абсорбцията на различни дължини на вълната, които могат да бъдат съотнесени към уникални химични и физически характеристики на продукта, и може да измерва вътрешни качества, като например съдържание на влага. Въпреки това NIR сканира една точка в даден момент.
Това може да работи за един продукт, като например парче ябълка, поне в началото, казва Камруззаман.
„Но с напредването на сушенето материалът ще се свие и ще стане хетерогенен поради напукване и огъване. Ако използвате NIR на този етап и ако сканирате само една точка, не можете да измерите скоростта на сушене“, отбеляза той.
NIR-HSI е най-всеобхватната от трите техники. Тя сканира цялата повърхност на продукта, така че предоставя много по-точна информация за скоростта на сушене и други характеристики, отколкото само NIR, тъй като извлича триизмерна пространствена и спектрална информация. NIR-HSI обаче е и много по-скъп от другите два сензора. Оборудването струва от 10 до 20 пъти повече от NIR сензорите и 100 пъти или повече от RGB камерите. Освен това изискванията за поддръжка и изчисления за HSI са значително по-високи, което допълнително увеличава общите разходи.
И трите методологии трябва да се комбинират с изкуствен интелект и машинно обучение за обработка на информацията, а моделите трябва да се обучават за всяко конкретно приложение. Отново, HSI изисква повече изчислителна мощност от другите две системи поради голямото количество данни, които събира.
Изследователите са разработили и собствена система за сушене, за да тестват различните методи. Те построили конвективна топлинна пещ и тествали техниките при сушенето на ябълкови резени. Първоначално те комбинират системата с RGB и NIR; по-късно тестват и системата NIR-HSI, чиито резултати планират да обсъдят в предстояща статия.
„За наблюдение в реално време конвергенцията на RGB изображения, NIR спектроскопични сензори и NIR-HSI с изкуствен интелект представлява трансформиращо бъдеще за сушенето на храни. Интегрирането на тези технологии преодолява конвенционалните ограничения на мониторинга на процеса на сушене и стимулира възможностите за мониторинг в реално време“, заключават те в статията.
Бъдещото разработване на преносими, ръчни устройства NIR-HSI ще позволи още повече непрекъснат мониторинг на системите за сушене, осигурявайки контрол на качеството в реално време в различни работни среди, отбелязват те.
