Российские ученые предложили новую технологию контроля качества рыбной продукции, способную заметно изменить подход к приемке сырья на перерабатывающих предприятиях. Исследователи из Череповецкого государственного университета совместно с коллегами из Университета Абдула Малика Аль Саади в Марокко разработали систему, которая без контакта с продуктом определяет степень свежести рыбы прямо на конвейере. В основе решения лежит гиперспектральная съемка и нейросеть, обученная распознавать характерные изменения, возникающие при начале порчи сырья.
Главное отличие новой методики от традиционного контроля в том, что она проверяет не отдельные образцы, а фактически каждую тушку, проходящую через производственную линию. Сейчас на многих предприятиях используется выборочный подход, когда анализируют лишь часть партии, а сама проверка занимает часы или даже дни. Разработанная система позволяет получать результат почти мгновенно, не разрезая рыбу и не отправляя ее в лабораторию на длительное исследование.
Технология работает за счет того, что камера фиксирует не только обычное изображение, но и так называемый спектральный отпечаток продукта в ближнем инфракрасном диапазоне. Именно в этом диапазоне становятся заметны изменения, связанные с окислением жиров, активностью бактерий и другими биохимическими процессами, которые сопровождают потерю свежести. Нейросеть анализирует этот набор данных и сразу выдает заключение – сырье можно принимать в переработку или его уже нужно отбраковывать, пишут РИА Новости.
Для рыбной отрасли такая система особенно важна, потому что именно скорость оценки качества часто определяет и безопасность продукции, и экономику производства. Чем дольше занимает проверка, тем выше риск простоев, задержек с реализацией партии и дополнительных потерь. По данным, приведенным разработчиками, внедрение такой технологии может снизить долю продукции, произведенной из некачественного сырья, а значит уменьшить издержки переработчиков и риски для торговых сетей. В публикации также отмечалось, что, по данным Роспотребнадзора, около восемнадцати процентов рыбной продукции на рынке не соответствует нормам.
Еще одно преимущество разработки в ее универсальности. Исследователи считают, что сам подход – сочетание гиперспектральной камеры и нейросети – можно адаптировать под разные виды рыбы и под разные предприятия. Для этого систему нужно дообучать на местном сырье, будь то треска, скумбрия, тунец или другие промысловые виды, но сама логика контроля остается одинаковой. Это делает решение перспективным не только для одного завода, а для всей отрасли, где важны быстрые и неразрушающие методы оценки качества.
Авторы разработки уже заявили, что следующим этапом станут опытно-промышленные испытания непосредственно на конвейере. Там предстоит проверить, как система будет работать в реальных производственных условиях – при разной скорости ленты, вибрации и колебаниях температуры. Если эти испытания подтвердят стабильность технологии, у рыбопереработки появится инструмент, который позволит перейти от выборочного контроля к практически сплошной проверке поступающего сырья.
В рыбной отрасли, где качество сырья быстро меняется, именно такие системы могут стать одним из самых полезных инструментов для снижения брака, сохранения репутации брендов и повышения общей безопасности продукта.
