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SmartGrape:紅外光譜+人工智能,監測釀酒用葡萄質量

更新日期:2021-09-09      點擊次數:1960

釀酒行業(ye) 對於(yu) 葡萄的質量有很高的的要求。根據小編調研,非侵入式的紅外光譜技術應用於(yu) 葡萄質量監測已行之有年,能夠定量分析一些指標成分例如花青素、酚類、天冬氨酸、穀氨酸等。一項由德國政府資助的項目創新結合了中紅外光譜分析技術和人工智能,將為(wei) 葡萄栽培或其他農(nong) 業(ye) 領域的生產(chan) 者提供實用的數字化工具。

德國弗勞恩霍夫過程工程和包裝研究所(Fraunhofer Institute for Process Engineering and Packaging IVV)近期啟動了一個(ge) 智能葡萄(SmartGrape)項目,結合使用紅外光譜分析和人工智能(AI)來確認葡萄質量和成熟度。項目由德國聯邦農(nong) 業(ye) 和食品辦公室(BLE)和德國聯邦食品和農(nong) 業(ye) 部(BMEL)資助,並與(yu) IRPC Infrared-Process Control GmbH、LiquoSystems GmbH、QuoData GmbH和 Weincampus Neustadt等公司合作進行。


與(yu) 所有農(nong) 產(chan) 品一樣,葡萄的質量差異很大。許多外部因素,包括氣候、土壤條件和收獲時間,對葡萄的成分和葡萄酒的質量都有重大影響。正因為(wei) 這些葡萄栽培中的多樣性,最終產(chan) 生了具有不同特色的各種葡萄酒。為(wei) 了確保葡萄酒的原材料質量,需要根據選定的質量參數對葡萄進行監測。這個(ge) 監測方法應該在不損害葡萄的前提下易於(yu) 實施,並盡可能對葡萄成分提供大量信息。紅外光譜正好滿足了這些要求。


紅外光譜分析技術是一種非侵入式的光學技術,該方法利用目標分子對紅外的吸收光譜來分析樣品中的成分。該研究所表示,這使得紅外光譜成為(wei) 一種理想的媒介,可以用於(yu) 認定是否當季葡萄符合釀造優(you) 質葡萄酒的要求。SmartGrape聯合項目的目的是開發一種緊湊型測量係統,利用中紅外範圍的光譜分析達到快速、無損的葡萄質量檢測。相較於(yu) 過去其他利用紅外光譜對葡萄質量的檢測工作,SmartGrape使用了中紅外波段(介於(yu) 波長 2500 和 50,000 納米之間)來檢驗葡萄的質量,而不是近紅外波長(介於(yu) 780 和 2500 納米之間)。該研究所指出,“中紅外範圍內(nei) 的信息含量明顯高於(yu) 近紅外,可以提供更完整、精確的信息。"


中紅外光譜分析技術生成的所有數據和伴隨的化學分析需要複雜的計算與(yu) 評估。在SmartGrape項目中,AI被用來記錄和評估這些高維數據集。AI最大的好處是能夠考慮非線性相關(guan) 性和交互效應,比使用傳(chuan) 統的數學和統計方法能夠節省大量的時間。同時,這樣的一個(ge) 數據庫係統可以允許多個(ge) 用戶的訪問,透過一個(ge) 友善的界麵係統便可以助力葡萄栽培產(chan) 業(ye) 更大程度的數字化。


將數據數字化還可以將數據用於(yu) 更廣泛的用途,SmartGrape所開發的係統提供的數字化平台將使得一些新方法和措施成為(wei) 可能。例如,數據可以在德國聯邦經濟事務和能源部(BMWi)開發的數字生態係統中使用,這有助於(yu) 整個(ge) 產(chan) 業(ye) 鏈和價(jia) 值鏈上的信息共享,包含農(nong) 學家、農(nong) 業(ye) 機械行業(ye) 到研究機構。這反過來又為(wei) 流程優(you) 化創造了機會(hui) ,以保護環境資源並確保農(nong) 業(ye) 部門的效率,尤其是考慮到氣候變化帶來的新挑戰。舉(ju) 例來說,研究人員可以根據多個(ge) 收獲年份的葡萄質量變化記錄,探討外部影響因素(例如氣候、土壤質量)的相關(guan) 性及對葡萄成分的影響、並最終導致葡萄酒的質量變化。



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