Систему, способную за несколько секунд определять свежесть рыбной продукции с точностью 90 процентов, разработали ученые Череповецкого государственного университета (ЧГУ) с коллегами из Марокко. В отличие от традиционных методов контроля, где проводится выборочный анализ одной рыбы из каждых 20, предложенный алгоритм "рассматривает" каждую тушку. Результаты представлены в издании "Хранение и переработка сельхозсырья". Проверка качества пищевых продуктов на производствах осуществляется случайным отбором образцов с последующим их уничтожением, рассказали специалисты ЧГУ. Проведение такого анализа, и обработка результата могут занимать часы и дни, на которые необходимо останавливать реализацию целой партии продукта. Ученые ЧГУ совместно с коллегами из Университета Абдула Малика Аль Саади (Тетуан, Марокко) разработали "умную камеру", которая без контакта с рыбой определяет ее свежесть с точностью 90 процентов. Устройство может "с одного взгляда" на филе рыбы во время движения на конвейере обнаружить очаги порчи, рассказала ведущий научный сотрудник Лаборатории прикладной биотехнологии ЧГУ Дарья Вилкова. "Эта камера видит не только обычное изображение, но и невидимый для нас "спектральный отпечаток" рыбы в ближнем инфракрасном диапазоне. Мы научили нейросеть читать этот отпечаток. Теперь, когда рыба проезжает мимо такой камеры, компьютер может мгновенно сказать: "Эта рыба свежая, ее можно пускать в производство" или "Эта рыба хранится слишком долго, ее нужно утилизировать". Раньше для этого приходилось вырезать кусок рыбы и ждать результатов анализа в лаборатории несколько дней", — объяснила ученый. Специалисты подтвердили, что изменения в спектре напрямую связаны с процессами порчи: окислением жиров и активностью бактерий. Вилкова подчеркнула, что такой метод гиперспектральной съемки позволяет организовать стопроцентный контроль каждой тушки на входе в переработку, а не выборочную проверку каждой двадцатой рыбы, как это делается в настоящее время. "По данным Роспотребнадзора, около 18 процентов рыбной продукции на рынке не соответствует нормам. Внедрение нашей системы на производстве может сократить долю продукции из некачественного сырья, что снизит издержки переработчиков и риски для торговых сетей. Для внедрения на конкретном предприятии "умную камеру" нужно будет дообучить на местных видах рыбы (тунец, треска, скумбрия и т.д.), но сам подход — гиперспектральная камера плюс нейросеть — может быть внедрен на любом предприятии в любой стране", — добавила Вилкова. Повсеместному применению технологии может способствовать не только универсальность (физико-химические процессы порчи схожи, поэтому методика может быть внедрена на любом рыбообрабатывающем предприятии), но и простота, считают в ЧГУ. Для быстрой оценки свежести рыбы необходимы гиперспектральная камера, которая "видит" намного больше волн, чем человеческий глаз, и компьютер для запуска специальной нейросети, объяснили в вузе. В будущем ученые ЧГУ хотят сделать "умную камеру" более универсальной для разных видов рыб и провести опытно-промышленные испытания на конвейере, чтобы учесть влияние скорости движения ленты, перепадов температуры и вибрации. Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда.