© ComNews
13.01.2021

Исследователи Сколтеха придумали, как с помощью химических сенсоров и компьютерного зрения определить, правильно ли приготовлена, например, курица-гриль. Этим методом смогут воспользоваться повара ресторанов для контроля и автоматизации процессов приготовления пищи.

В будущем не исключено, что такие функции появятся и в домашних "умных" духовках. Исследование проводилось при поддержке Российского научного фонда (РНФ). Статья с подробным описанием результатов исследования опубликована в научном журнале Food Chemistry.

Самый простой и привычный для всех способ определить кулинарную готовность – внимательно посмотреть на блюдо и понюхать его. Однако шеф-повар в ресторане или на производстве не сможет обеспечить стабильность результата и его соответствие потребительским требованиям, полагаясь только на свое зрение и обоняние. Именно поэтому предприятия ресторанно-гостиничного бизнеса в настоящее время ведут активный поиск экономичных, надежных и высокочувствительных инструментов, в которых на смену субъективной оценке придет автоматизированный контроль качества пищевых продуктов.

Профессор Сколтеха и Университета Аалто Альберт Насибулин, старший научный сотрудник Сколтеха Федор Федоров и их коллеги взялись за решение этой задачи и создали "электронный нос", представляющий собой набор сенсоров, с помощью которых можно регистрировать "профиль" запаха, чтобы "нюхать" курицу в процессе жарки, а также применили алгоритмы компьютерного зрения, чтобы на курицу "смотреть". "Электронный нос" проще и дешевле в эксплуатации, чем, например, дорогостоящий газовый хроматограф или масс-спектрометр. В предшествующих работах другие исследователи уже показали, что "электронный нос" умеет различать сыры по сортам и отбраковывать гнилые яблоки или бананы, а компьютерное зрение позволяет распознавать визуальные структуры, например, растрескавшееся печенье.

В Лаборатории наноматериалов Сколтеха, которую возглавляет профессор Насибулин, разрабатывают новые материалы для химических сенсоров, которые могут найти применение, в частности, в HoReCa-сегменте (отели, рестораны, кафе) для контроля качества фильтрации воздуха в системах вентиляции. Один из авторов статьи, студент магистратуры Сколтеха Айнул Якин проходил летнюю производственную практику в Новосибирске, где занимался проверкой эффективности работы промышленных фильтров от крупного российского производителя, используя лабораторные датчики. Результаты этого проекта и стали основой для эксперимента по составлению "карты" запахов курицы-гриль.

"При определении кулинарной готовности полагаться только на "электронный нос" недостаточно, необходимо в дополнение к нему использовать компьютерное зрение. Оба эти инструмента в совокупности образуют так называемую "группу электронных экспертов". В нашей работе участвовали специалисты CDISE, имеющие обширный опыт в области компьютерного зрения. Вместе мы проверили и подтвердили гипотезу о том, что совместное использование компьютерного зрения и "электронного носа" позволяет более четко контролировать процесс приготовления пищи", − отмечает Альберт Насибулин.

Исследователи решили объединить эти два способа, чтобы получить точный и бесконтактный метод определения степени готовности блюд. Для этой цели они выбрали популярное во всем мире куриное мясо и приобрели в одном из московских супермаркетов партию куриных грудок. В процессе приготовления курицы-гриль исследователи обучали свои инструменты оценивать и прогнозировать степень готовности блюда.

Исследователи разработали собственный дизайн "электронного носа", состоящий из восьми сенсоров для обнаружения дыма, алкоголя, угарного газа и других соединений, а также датчиков температуры и влажности воздуха. Затем "электронный нос" поместили в систему вентиляции. В процессе жарки курицу фотографировали, а полученную информацию подавали на вход алгоритмов, осуществляющего классификацию или поиск закономерностей в данных. Изменения в составе окружающей среды на разных стадиях процесса жарки также регистрировали при помощи анализа дифференциальной подвижности для измерения размера аэрозольных частиц и метода масс-спектрометрии.

Пожалуй, самой важной частью эксперимента стала "дегустация" с участием 16 аспирантов и исследователей, которых попросили оценить нежность, сочность, насыщенность вкуса, внешний вид и общую степень прожарки куриной грудки по 10-балльной шкале. Полученные отзывы затем сопоставили с результатами анализа с целью проверки соответствия между аналитическими данными и результатами субъективного восприятия.

Исследователи жарили курицу на гриле прямо около своей Лаборатории, а в качестве тестовой площадки использовали столовую Сколтеха. "В условиях пандемии коронавируса нам пришлось работать в масках и проводить тестирование в небольших группах; это было не совсем привычно. Для корректности эксперимента мы тщательно проинструктировали всех участников и каждому выдали протокол тестирования. Мы приготовили большое количество образцов, каждому присвоили код, и участники тестировали образцы "вслепую". Для всех участников, занимающихся в основном материаловедением и использующим сложные аналитическими методами, это было очень интересно, ведь куриное мясо – это тоже материал", − замечает Федор Федоров.

Исследователи отмечают, что их система успешно справилась с задачей распознавания основных степеней прожарки ("не дожарено", "прожарено", "пережарено"), поэтому ее в принципе можно использовать для целей автоматизации контроля качества пищи на пищевых производствах. Авторы также отмечают, что для приготовления других частей курицы, например, ножек или крыльев, или использования другого способа приготовления потребуется переобучение электронных "глаз" и "носа" на новых данных.

Ученые планируют протестировать свои сенсоры в реальных условиях на ресторанных кухнях. Еще одним возможным применением нового датчика может стать распознавание испорченного мяса на этапе, когда человеческое обоняние еще не способно уловить изменения в его запахе.

"Мы полагаем, что эти системы могут использоваться как на промышленных пищевых производствах, так и на домашних кухнях, поскольку они позволяют определять степень готовности мяса в условиях, когда прямое измерение температуры невозможно или неэффективно", − отмечает в заключение Федор Федоров.