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Ultraschall-KI-Technologie fördert die Lebensmittelsicherheit

王林
王林nach vorne
2023-04-12 08:10:021254Durchsuche

Die Tōkai-Universität und Fujitsu gaben die erfolgreiche Entwicklung einer neuen Technologie zur Erkennung der Frische von japanischem gefrorenem Thunfisch bekannt. Die gemeinsame Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung einer neuen Ultraschall-KI-Technologie, die weltweit die erste ist, die die Fleischqualität von gefrorenem Thunfisch misst, ohne das Produkt zu schneiden oder zu beschädigen. Neue Technologien bieten eine neue Möglichkeit, die Qualität von gefrorenem Thunfisch zu überprüfen, ohne seinen Wert zu beeinträchtigen, und könnten in Zukunft dazu beitragen, das Vertrauen und die Sicherheit des weltweiten Vertriebs von gefrorenem Thunfisch und anderen Lebensmitteln zu verbessern.

Ultraschall-KI-Technologie fördert die Lebensmittelsicherheit

Die beiden Parteien stellten diese gemeinsame Forschung auf der Sitzung des Technischen Ausschusses der Ultrasound Research Society (veranstaltet von IEICE) in Hiroshima, Japan, vor.

Die Nachfrage nach Thunfisch in Japan und der Welt ist erheblich gestiegen, wobei 15 Länder im Jahr 2020 mehr als 50.000 Tonnen Thunfisch gefangen und produziert haben. Die Nachfrage nach hochwertigem Thunfisch für Sashimi hat einen Lebensmittelwahn ausgelöst.

Der meiste wild gefangene natürliche Thunfisch wird auf kommerziellen Fischereifahrzeugen schnell eingefroren und dann über Händler an Restaurants und Supermärkte an die Verbraucher geliefert. Die Qualität des Thunfischs hängt jedoch weitgehend von den Bedingungen ab, unter denen er gefangen wird, und davon, wie mit ihm während der gesamten Distribution umgegangen wird.

Die traditionelle Methode zur Überprüfung der Frische und Fleischqualität von gefrorenem Thunfisch erfordert normalerweise, dass der Inspektor den Schwanz des Fisches abschneidet, um den Querschnitt des Thunfischschwanzes visuell zu prüfen. Das Abschneiden der Schwänze von Thunfisch führt oft zu Schäden am Fisch und mindert dessen Wert, während der Prozess in hohem Maße auf eine begrenzte Anzahl geschulter Experten angewiesen ist, um die Qualitätskontrollen genau durchzuführen.

Um die beste Ultraschallfrequenz für die Inspektion von gefrorenem Thunfisch zu finden, führten die Tokai-Universität und Fujitsu Experimente mit mehreren Wellenfrequenzen durch. Tests haben gezeigt, dass Ultraschall bei relativ niedrigen Frequenzen (ca. 500 kHz) die besten Ergebnisse liefert.

Um mögliche Indikatoren für unzureichende Frische zu identifizieren, verglichen die beiden Parteien die Ultraschallwellenformen von Thunfischproben mit guter und unzureichender Frische, um zu überprüfen, ob es aufgrund der Frische der Proben Unterschiede in den Wellenformen gab. Die Tokai-Universität und Fujitsu fanden heraus, dass die Reflexionsintensität in Knochenbereichen bei Thunfischproben, die nicht frisch genug waren, besonders stark war. Basierend auf diesen Erkenntnissen haben die beiden Parteien ein maschinelles Lernmodell erstellt, das auf Knochenreflexionswellen in Thunfischproben basiert und die Frische von gefrorenem Thunfisch mit einer Genauigkeit von 70 % bis 80 % korrekt überprüfen kann.

Zusätzlich zu Wellenformen, die vom menschlichen Auge leicht unterschieden werden können, ist die neu entwickelte KI-Technologie auch in der Lage, Unterschiede in Wellenformen zu erkennen, die mit dem menschlichen Auge schwer wahrnehmbar sind.

Darüber hinaus werden die Tokai-Universität und Fujitsu Versuche mit mehr Thunfischproben durchführen, um die Genauigkeit der neu entwickelten Technologie zu verbessern und ihre Fähigkeit zur Erkennung anderer Qualitätsmängel in gefrorenem Thunfisch, wie etwa das Vorhandensein von Blutgerinnseln oder anderen Läsionen, weiter zu verbessern .

Die beiden Partner planen außerdem die Durchführung von Feldversuchen in Verarbeitungsanlagen für Meeresprodukte und Forschungen, um die Technologie auf ein breiteres Spektrum von Bereichen anzuwenden, darunter Tierhaltung, biologische Bereiche und medizinische Bereiche, in denen Tiefkühlprodukte verarbeitet werden.

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