Buah yang memar dapat berdampak signifikan pada kualitas dan umur simpannya secara keseluruhan. Memar menyebabkan buah melunak, yang membuatnya lebih rentan terhadap pembusukan dan masalah pembusukan lainnya. Buah memar juga cenderung kehilangan rasa, tekstur, dan nilai gizinya seiring waktu. Selain itu, memar dapat membuat buah rentan terhadap serangan hama atau patogen, yang menyebabkan pembusukan lebih lanjut. Dengan demikian, deteksi memar merupakan tindakan kontrol kualitas yang penting dalam industri buah. Namun, metode konvensional untuk mendeteksi memar mengandalkan pemeriksaan manual, yang bersifat subyektif. Selain itu, efisiensi dan akurasi cenderung turun setelah beberapa jam pemeriksaan terus menerus. Dalam upaya meminimalkan kesalahan inspeksi dan meningkatkan efisiensi, banyak yang beralih ke teknologi inspeksi otomatis seperti sistem visi mesin. Sistem visi mesin konvensional didasarkan pada kamera atau sensor RGB (merah, hijau, dan biru). Mereka mampu mendeteksi buah dengan cacat yang jelas melalui perubahan warna. Namun, mereka tidak dapat diandalkan dalam mengidentifikasi kerusakan memar laten yang tidak kentara dan memiliki variasi warna yang tidak konsisten antara memar dan jaringan normal.
Pencitraan hiperspektral
Pendekatan yang lebih baik untuk deteksi memar buah yang cepat dan akurat adalah melalui pencitraan hiperspektral (HSI) . Sebuah kombinasi pencitraan optik dan spektroskopi, HSI sudah banyak digunakan dalam banyak aplikasi pemeriksaan dalam industri makanan, seperti daging , kacang-kacangan , dll. Kemampuan HSI untuk mendeteksi memar pada buah juga didokumentasikan dengan baik dalam berbagai penelitian. Misalnya, Lu (2003) mampu mendeteksi memar pada apel secara efektif menggunakan NIR (Near-Infrared) HSI. VNIR (Visible and Near-Infrared) HSI menunjukkan potensi yang baik dalam mendeteksi memar pada pir dan buah kiwi , seperti yang ditunjukkan oleh Wang et al. (2022) dan Lu et al. (2011), masing-masing.
HSI bekerja dengan memperoleh gambar buah pada rentang pita spektral yang berdekatan, memberikan tingkat detail dan akurasi yang lebih tinggi untuk menganalisis fitur yang terkait dengan memar. Dengan menggunakan data yang diturunkan dari HSI, alat ini dapat membedakan antara buah yang memar dan yang tidak memar dengan akurasi tinggi, bahkan untuk buah dengan kerusakan memar laten. Misalnya, HSI dapat mengukur perubahan pantulan yang terkait dengan memar. Data ini kemudian dapat digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin untuk mendeteksi memar pada buah dengan akurasi yang lebih tinggi.
Kamera Pencitraan Hiperspektral Specim
Specim, penyedia terkemuka solusi pencitraan hiperspektral, menawarkan beberapa kamera hiperspektral pemindaian garis (pushbroom) , dari model portabel hingga model industri canggih, yang digunakan secara ekstensif di berbagai aplikasi ilmu pangan dan inspeksi ilmu pangan. Seri Specim FX , khususnya kamera hiperspektral VNIR FX10 dan kamera hiperspektral NIR FX17, adalah pilihan yang sangat baik untuk mendeteksi memar pada buah, bahkan pada tahap awal, sebelum terlihat oleh mata telanjang. Dirancang untuk integrasi yang mudah, bahkan dengan sistem penglihatan mesin atau sistem penyortiran optik yang sudah ada, kamera hiperspektral FX10 dan kamera hiperspektral FX17 menawarkan hasil yang tinggikecepatan bingkai yang mampu memenuhi produksi atau menyortir tuntutan kecepatan tinggi. Lihat video Specim FX10 dan FX17 untuk mempelajari lebih lanjut tentang kemampuannya.
Apakah Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang HSI dan menemukan kamera dan solusi hiperspektral yang tepat untuk aplikasi atau proyek Anda? Spesialis kami di sini untuk memberikan konsultasi gratis. Terhubung dengan kami sekarang .
