ВВЕДЕНИЕ 4
1 Обзор литературы 6
1.1 Методы определения качества фруктов 6
1.1.1 Спектроскопия 6
1.1.2 Измерение диэлектрической проницаемости 7
1.1.3 Компьютерное зрение 8
1.1.4 Ультразвук 8
1.1.5 Rician k-factor 9
1.1.6 Биоспекл 10
1.1.7 Измерение сопротивления 10
1.1.8 Измерение CSI 11
1.1.9 Измерение доплеровской частоты 11
1.2 Обработка данных полученных из рассмотренных методов 12
2 Программа экспериментальных исследований 15
3 Экспериментальные исследования 16
3.1 Определение этапа гниения / высыхания 18
3.2 Определение сорта яблока 22
3.3 Определение размера яблока 29
3.4 Программа для определения сорта и размера яблока 31
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 36
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 37
ПРИЛОЖЕНИЕ А 42
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 45
ПРИЛОЖЕНИЕ В 47
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
“В последние годы в мире наблюдается значительное увеличение количества и разнообразия сельскохозяйственной продукции. Таким образом, растущий спрос на высококачественные фрукты и овощи требует быстрого развития технологий послеуборочной обработки. Качественная оценка сельскохозяйственной продукции была предметом интереса для исследователей в течение многих лет. Тем не менее, нет четкого определения качества сельскохозяйственной продукции; различные исследователи определяют качество по-разному. Однако, для определения качества обычно используются определенные основные факторы: размер, форма, цвет, вкус, текстура и отсутствие дефектов и посторонних веществ. Поскольку многие показатели качества сельскохозяйственной продукции связаны с физическими свойствами продукции, могут быть разработаны неразрушающие методы оценки качества, основанные на физических свойствах.
В настоящее время методы характеризации делятся на две группы: разрушающие и неразрушающие. К неразрушающим методам относятся исследования при помощи ультразвука, рентгена, оптики, ближнего ИК-диапазона и электромагнитного излучения. Ручная сортировка также может быть классифицирована как неразрушающая, хотя она не только дорогая и трудоемкая, но также очень субъективная и противоречивая. Кроме того, визуальный осмотр не сможет выявить какие-либо отклонения от нормы внутри продуктов. В связи с более низкой добавленной стоимостью, присутствующей в сельскохозяйственном секторе по сравнению с большинством других отраслей, интерес к разработке передовых технологий и оборудования для неразрушающего контроля качества только возрастает в последние десятилетия. К сожалению, в настоящее время практически отсутствуют комплексные исследования, систематизирующие методы неразрушающего контроля качества плодов. Мы считаем, что на данном этапе развития радиоэлектроники ее достижения могут и должны быть использованы в этой, несомненно, важной задаче” [1].
Цель данной работы - исследовать неразрушающие методы определения качественных характеристик различных фруктов и овощей и разработать методику, позволяющую определять как минимум две качественных характеристики: размер и сорт плода.
Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:
- провести обзор литературы в данной сфере;
- разработать методику определения качественных характеристик фрукта или овоща и описать ее;
- используя данную методику исследовать плод.
Исходными данными для работы являются:
- обязательно иметь возможность определять сорт (не менее пяти) и размер (не менее трех);
- иметь допустимое время определения на образец не более 0,5 с.
В качестве метрологического обеспечения выступает векторный анализатор цепей для измерения модуля и фазы коэффициента отражения и передачи, и собственное разработанное программное обеспечение.
В результате проделанной работы были рассмотрены неразрушающие методы оценки качества сельскохозяйственной продукции и описана программа последующих экспериментальных исследований. Выявлено, что у существующих методов имеются, например, проблемы безопасности при рентгенографии или эксплуатационные ограничения при ультразвуковом исследовании.
В работе произведено исследование характеристик яблока методом измерения параметров при помощи баночной антенны и векторного рефлектометра. Показано, что изменение качества плода влияет на импедансные характеристики антенны, в ближней зоне которой он находится. Определение стадии гниения / высыхания не удалось разработать, так как для этого нужно измерять целевое яблоко несколько раз, что в будущем не позволит использовать данную методику для сортировки. Была написана программа в среде разработки Ma.tl.ab,позволяющая предположить сорт с большой точностью и размер измеряемого яблока на основе ранее собранных данных. Программа работает корректно, точность определения сорта составляет более 90 %, в программе заложено восемь сортов яблок и по три варианта размера на каждый сорт. Поставленные задачи были решены полностью.
Данная методика определения при должной доработке может использоваться на конвейере в целях сортировки яблок. Данное применение позволит уменьшить затраты человеческого труда на сортировку, увеличить ее точность и скорость.
На основе данной работы были написаны статьи [1] и [42].
1. Семенов, В. Неразрушающий контроль качественных характеристик фруктов с использованием радиоэлектроники / В. Семенов, Ю.Е. Мительман // Актуальные проблемы развития технических наук : сборник статей участников XXIII Областного конкурса научно-исследовательских работ «Научный Олимп» по направлению «Технические науки». - 2020. - С. 127-133.
2. Automated Classification of Peach Tree Rootstocks by Means of Spectro-scopic Measurements and Signal Processing Techniques I S. Matteoli, M. Diani, G. Corsini, R. Massai // IEEE Trans. Instrum. Meas. - 2016. - Ио/.65. - no. 3, pp. 724-726.
3. Yao, J. Calibrating total acidity of tomato products using GA and Vis!NIR spectroscopy I J. Yao, H. Yang, Y. He // Proceedings of the 7 th Asian Control Con-ference. -2009.- pp. 1697-1700.
4. Sarikas, A. Design and implementation of a manually portable device to
spectroscopically assess fruit quality / A. Sarikas, M. Dogruyol, I. Cilesiz H %th National Biomedical Engineering Meeting. - 2014. - DOT.
10.11 99/B1YOMUT.29 14.7026361.
5. Feasibility of поп-destructive internal quality analysis of pears by using near-infrared diffuse reflectance spectroscopy / Y. Shen, J. Tian, L. Li, Y. Wu // 9th International Conference on Modelling, Identification and Control fiCMIC). - 2017.-pp. 31-36.
6. Nondestructive detection for forecasting the level of acidity and sweetness of apple based on NIR spectroscopy I Y. Shen, Y. Wu, L. Li, L. Li//2017 IEEE 2nd Advanced Information Technology. -2017. -pp. 1250-1257.
7. Rapid Detecting Soluble Solid Content of Pears Based on Near-Infrared Spectroscopy / M. Lu, C. Li, L. Li, Y. Wu// 2018 2nd IEEE Advanced Information Management, Communicates, Electronic and Automation Control Conference (JMCEC). -2018. -pp. 819-823.
8. Jam, M. N. H. A five band near-infrared portable sensor in nondestruc- tively predicting the internal quality of pineapples I M. N. H. Jam, K. S. Chia // 2017 IEEE 3th International Colloquium on Signal Processing & its Applications (CSPA). -2017. -pp. 135-138.
9. Development of a Peach Fruit Moth Inspection System / K. Ishida, K. Makino, H. Watanabe, K Suzuki II 57th Annual Conference of the Society of In¬strument and Control Engineers of Japan (SICE). - 2018. -pp. 1397-1402.
10. Saputro, A. H. Wavelength selection in hyperspectral imaging for pre¬diction banana fruit quality / A. H. Saputro, W. Handayani H International Confer¬ence on Electrical Engineering and Informatics (ICELTICs). — 2017. — pp. 226— 230.
11. A non-destructive estimation method for the soluble solids content of ap¬ples / Z. Guan, L. Cui, W. Huang, B. Zhang H Proceedings of the 33rd Chinese Control Conference. - 2014. -pp. 6668-6672.
12. Jha, S. N. Nondestructive prediction of maturity of mango using near in-frared spectroscopy I S. N. Jha H Journal of Food Engineering. - 2014. - Vol. 24.-pp. 152-157.
13. Evaluation of internal quality of fresh-cut pomelo using VISINIR trans-mittance'. evaluation of fresh-cut pomelo quality I A. Puangsombut, S. Pathaveerat, A. Terdwongworakul, K. Puangsombut H Journal of Texture Studies. - 2012. - Vol. 43. - no. 6. -pp. 445-452.
14. Zhao, X. Analysis of hyperspectral scattering image using -wavelet trans-formation for assessing internal qualities of apple fruit / X. Zhao, M. Huang, Q. Zhu 11 24th Chinese Control and Decision Conference (CCDC). - 2012. - pp. 2445-2448.
15. Jawad, H. Microwave modeling and experiments for non destructive control improved quality of fruit / H. Jawad // 2017 IEEE Conference on Antenna Measurements & Applications (CAMA). - 2017. -pp. 124-127.
16. Jawad, H. Nondestructive Control of Fruit Quality Using Microwaves - Modeling and Experiments with Apples / H. Jawad //2018 IEEE Radio and Anten-
10.239191 RADIO.26 18.8572446.
17. Nelson, S. O. Study of Fruit Permittivity Measurements for Quality De¬tection I S. O. Nelson, W. Guo, S. Trabelsi // IEEE Instrumentation and Measure¬ment Technology Conference. - 2008. -pp. 1009-1011.
18. Study of Maturity Fruit Assessment using Permittivity and Microwave Reflectivity Measurements for Quality Classification / S. Redzwan, M. D. Perez, J. Velander, R. Augustine II IEEE Conference on Antenna Measurements & Applica¬tions {CAMA). - 2018.-DOI: 10.1109/G4M4.2018.8530481.
19. Complex Permittivity Extraction of Layered Biological Samples / H. T. Shivamurthy, V. Mascolo, R. Romano, A. Neto // 2018 IEEE!MTT-S International Microwave Symposium. — 2018. —pp. 1573—1576.
20. Ghavami, N. Experimental Investigation of Microwave Imaging as Means to Assess Fruit Quality / N. Ghavami, I. Sotiriou, P. Kosmas 11 13th Euro¬pean Conference on Antennas and Propagation {EuCAP). - 2019. -pp. 1-5.
21. 10-1800-MHz dielectric properties of fresh apples during storage I W. Guo, S. O. Nelson, S. Trabelsi, S. J. Kays // Journal of Food Engineering. - 2007. - Vol. 83. - no. 4. -pp. 562-569.
22. Development of a dielectric spectroscopy technique for the determina¬tion of apple {Granny Smith) maturity I M. Castro-Girdldez, P. J. Fito, C. Chenoll, P. Fito II Innovative Food Science & Emerging Technologies. - 2010. - Vol. 11.- no. 4. -pp. 749-754.
23. Mohamed, I. Non-destructive testing for black heart cavities in potatoes with microwave radiation 11. Mohamed 11 46th European Microwave Conference {EuMC). -2016. -pp. 815-818.
24’. Identification of maturity offruit in the frequency domain using its natu¬ral frequencies I T. Tantisopharak, M. Krairiksh, H. Moon, W. Lee II IEEE Asia- Pacific Conference on Antennas and Propagation. - 2012. -pp. 297-298.
25. Leekul, P. Application of the natural frequency estimation technique for mangosteen classification ! P. Leekul, M. Krairiksh, T. K. Sarkar // 3rd Asia- Pacific Conference on Antennas and Propagation. - 2014. -pp. 928-930.
26. Patel, H. Detection of Quality in Orange Fruit Image using SVM Classi¬fier / H. Patel, R. Prajapati, M. Patel // 3rd International Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICOEI). - 2019. -pp. 74-78.
27. Non-Destructive Technique based on Specific Gravity for Post-harvest Mangifera Indica L. Cultivar Maturity / N. S. Khalid, A. H. Abdullah, S. A. A. Shu- kor, H. Mansor H Asia Modelling Symposium (AMS). - 2017. -pp. 113-117.
28. Segmentation Techniques for Rotten Fruit detection I K. Roy, S. S. Chaudhuri, S. Bhattacharjee, S. Manna // International Conference on Opto¬Electronics and Applied Optics (Optronix). - 2019. - DOI’. 10.11 WNOPTRONIX.2Q 19.88623 67.
29. Masking based Segmentation of Rotten Fruits / K. Roy, A. Ghosh, D. Sa¬ha, J. Chatterjee 11 International Conference on Opto-Electronics and Applied Op¬tics (Optronix). -2019. - DOI: 10.1 VNN OPTRONIX.29)9.8862396.
30. Lee, S. Evaluation of the firmness measurement of fruit by using a non-contact ultrasonic technique / S. Lee, Byoung-Kwan Cho 11 IEEE Sth Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA). - 2013. -pp. 1331-1336.
31. Yildiz, F. Custom Design Fruit Quality Evaluation System with Non-Destructive Testing (NDT) Techniques / F. Yildiz, A. T. Ozdemir, S. Uluisik H In-ternational Conference on Artificial Intelligence and Data Processing (IDAP). - 2QS.-DOI 10.1109/ZDÆP.2018.8620769.
32. Beam-Scanning Reflectometer for Detecting Granulated Fruits I C. Kit- tiyanpunya, P. Leekul, C. Phongcharoenpanich, M. Krairiksh H IEEE Sensors J. - 29T-Vol. l.-no. 5,—pp. 1277-1284.
33. Rician k-Factors-Based Sensor for Fruit Classification by Maturity Stage / P. Leekul, S. Chivapreecha, C. Phongcharoenpanich, M. Krairiksh H IEEE Sensors J. — 2016. - Vol. 16. — no. 17. —pp. 6559—6565.
34. Ansari, M. Fruit quality evaluation using biospeckle techniques I M. Z. Ansari, P. D. Minz, A. K. Nirala 11 lsi International Conference on Recent Ad¬vances in Information Technology (RAIT). - 2012. -pp. 873-876.
35. Vega, F. Automatic detection of bruises in fruit using Biospeckle tech¬niques I F. Vega, M. C. Torres 11 Symposium of Signals, Images and Artificial Vi¬sion. -2013,- DOI: 10.1109/571S7K4.2013.6644916.
36. Kulkarni, M. N. Data driven modelling for banana ripeness assessment I M. N. Kulkarni, R. P. Mudhalwadkar // International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS). - 2017. - pp. 662-665.
37. Low-Cost Bio-Impedance Analysis System for the Evaluation of Fruit Ripeness I P. Ibba, A. Falco, A. Rivadeneyra, P. Lugli // IEEE SENSORS. — 2018. - DOI: 10.1109/ICSENS.2018.8589541.
38. Tan, S. Sensing Fruit Ripeness Using Wireless Signals / S'. Tan, L. Zhang, J. Yang // 21th International Conference on Computer Communication and Networks (ICCCN). - 2018. - DOI: 10.1109/ICCCN.2018.8487344.
39. Leekul, P. A Sensor for Fruit Classification Using Doppler Radar / P. Leekul, M. Krairiksh // IEEE Conference on Antenna Measurements & Applica¬tions (CAMA). - 2018. - DOI: 10.11 99ICAMA.20 18.8530566.
40. Leekul, P. Microwave sensor for defected fruit classification I P. Leekul, S. Chivapreecha, M. Krairiksh H IEEE Conference on Antenna Measurements & Applications (CAMA).-2015.-DOI: 10.1109/G4M4.2015.7428144.
41. Non-destructive internal quality assessment of'Hayward' kiwifruit by waveguide spectroscopy / L. Ragni, C. Cevoli, A. Berardinelli, F. A. Silaghi 11 Journal of Food Engineering. - 2012. - Vol. 109. - no. 1. -pp. 32-37.
42. Semenov, V. Non-destructive Fruit Quality Control Using Radioelec¬tronics: A Review I V. Semenov, Y. Mitelman // 2020 Ural Symposium on Biomedi¬cal Engineering, Radioelectronics and Information Technology, USBEREIT 2020. -2020. -pp. 281-284.