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東海大学と富士通は、国産冷凍マグロの鮮度を検査する新技術の開発に成功したと発表した。共同研究では、冷凍マグロの肉質を、切ったり傷つけたりすることなく世界で初めて測定する新しい超音波AI技術の開発に焦点を当てています。新しい技術は、冷凍マグロの価値を損なうことなく品質を検査する新しい方法を提供し、将来的には世界の冷凍マグロやその他の食品流通の信頼性と安全性の向上に役立つ可能性があります。
両社は、広島で開催された超音波研究会専門委員会(電子情報通信学会主催)において、この共同研究を紹介しました。
日本および世界のマグロの需要は大幅に増加しており、2020年には15か国で5万トン以上のマグロが漁獲および生産されています。刺身用の高品質マグロの需要が食ブームを引き起こしている。
天然の天然マグロのほとんどは商業漁船で急速冷凍され、流通業者を通じてレストランやスーパーマーケットに消費者に出荷されます。しかし、マグロの品質は漁獲条件や流通過程での扱い方に大きく左右されます。
冷凍マグロの鮮度や肉質を検査する従来の方法では、通常、検査員が魚の尾を切り落とし、マグロの尾の断面を目視検査する必要があります。マグロの尾を切り落とすことは多くの場合、魚に損傷を与えて価値を低下させますが、そのプロセスは品質検査を正確に行うために限られた数の訓練を受けた専門家に大きく依存しています。
冷凍マグロの検査に最適な超音波周波数を見つけるために、東海大学と富士通はいくつかの周波数で実験を実施しました。テストでは、比較的低い周波数 (約 500kHz) の超音波が最良の結果を生み出すことが示されています。
鮮度不足の可能性のある指標を特定するために、当事者は、鮮度が良好なマグロサンプルと不十分なマグロサンプルの超音波波形を比較し、サンプルの鮮度による波形の違いがあるかどうかを確認しました。東海大学と富士通は、鮮度が十分でないマグロでは骨部分の反射強度が特に強いことを発見した。これらの発見に基づいて、両当事者は、冷凍マグロの鮮度を70〜80パーセントの精度で正確にチェックできるマグロ標本の骨反射波に基づく機械学習モデルを作成した。
今回開発したAI技術は、人間の目で識別しやすい波形だけでなく、人間の視覚では認識しにくい波形の違いも識別することができます。
さらに、東海大学と富士通は、新たに開発した技術の精度を向上させ、冷凍マグロのその他の品質欠陥を検出する能力をさらに強化するために、より多くのマグロサンプルを使用した試験を実施します。血栓または他の病状が存在する。
両社はまた、水産加工工場での実証実験を実施し、畜産業や冷凍食品の生物学的処理分野など、より幅広い分野への応用に向けた研究を行う予定です。そして医療分野。
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