ИССЛЕДОВАНИЕ ВОПРОСОВ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ДОЛГОВРЕМЕННОГО ХРАНЕНИЯ ОВОЩЕЙ И ФРУКТОВ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ОБОНЯНИЯ
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2023-128-5-176-188Ключевые слова:
искусственное обоняние, классификация запахов, распознавание образов, сенсорные технологии, система хранения фруктов и овощей, хранение в контролируемой атмосфереАннотация
В рамках выполнения задач обеспечения продовольственной безопасности Республики Казахстан необходимо проводить работы по повышению количества, качества и ассортимента отечественных продуктов на рынке, в том числе не только увеличивая объемы производства, но и за счет технической модернизации предприятий агропромышленного комплекса, реализации инновационных проектов по созданию «умных» овощехранилищ. В этой связи становятся актуальными исследования по разработке и внедрению недорогих, компактных и мобильных устройств для мониторинга газового состава, климатических параметров среды хранения, чтобы в режиме реального времени отслеживать уровень свежести овощей, сокращать пищевые отходы. В настоящей работе представлены результаты исследования условий долговременного хранения фруктов и овощей для идентификации оптимальных параметров для поддержания среды хранения, предотвращения роста бактерий с использованием сенсорных технологий газового состава, методов распознавания образов и Интернета роботизированных вещей. На основе анализа нормативных требований к средам хранения овощей, литературных данных по применению мультисенсорных газоаналитических систем типа «электронный нос» для идентификации качества продуктов и патогенных микроорганизмов, вызывающих развитие грибковых и бактериальных болезней овощей и фруктов, обоснован выбор типов газоаналитических сенсоров для разработки системы искусственного обоняния.
Библиографические ссылки
[1] FAO. 2023. Overview of the fruit and vegetable sector in Eurasian Economic Union Countries. Budapest. https://doi.org/10.4060/cc4267en
[2] Mditshwa A., Fawole O. A., Opara U. L. Recent developments on dynamic controlled atmosphere storage of apples - A review //Food packaging and shelf life. – 2018. – Т. 16. – С. 59-68.
[3] Hasan M. U. et al. Modern drying techniques in fruits and vegetables to overcome postharvest losses: A review //Journal of Food Processing and Preservation. – 2019. – Т. 43. – №. 12. – С. e14280.
[4] Закон Республики Казахстан «О безопасности пищевой продукции», от 21 июля 2007 года N 301 https://adilet.zan.kz/rus/docs/Z070000301_
[5] ГОСТ Р 50419-92 (ИСО 2169-81) Фрукты и овощи - Физические условия хранения в охлаждаемых складских помещениях - Определения понятий и измерения - Fruits and vegetable. Physical conditions in cold stores. Definitions and measurement https://online.zakon.kz/Document/?doc_id=30173636&pos=1;-16#pos=1;-16
[6] МЕЖГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ ГОСТ 7176-2017- КАРТОФЕЛЬ ПРОДОВОЛЬСТВЕННЫЙ- Технические условия- Food potatoes. Specifications- https://online.zakon.kz/Document/?doc_id=37929472.
[7] ГОСТ 28372-93 (ИСО 2165-74) «Картофель свежий продовольственный. Руководство по хранению - Fresh food potatoes. Guide to storage https://online.zakon.kz/Document/?doc_id=31379560
[8] ГОСТ 28275-94 Морковь столовая свежая. Руководство по хранению https://new-shop.ksm.kz/catalog/GOST_28275-94/?ysclid=lnu7mjaev3729059093
[9] МЕЖГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ ГОСТ 34306-2017 - ЛУК РЕПЧАТЫЙ СВЕЖИЙ - Технические условия -Fresh onion. Specifications https://online.zakon.kz/Document/?doc_id=30173636&pos=5;-57#pos=5;-57
[10] Санитарно-эпидемиологические требования к объектам по производству пищевой продукции", Утверждены приказом Министра здравоохранения Республики Казахстан от 28 апреля 2021 года № ҚР ДСМ -36 https://adilet.zan.kz/rus/docs/V2100022673
[11] Alamar, M. C., Tosetti, R., Landahl, S., Bermejo, A., & Terry, L. A. Assuring potato tuber quality during storage: A future perspective //Frontiers in plant science. – 2017. – V. 8. – Paper number 2034.
[12] Persaud, K.C.; Dodd, G. Analysis of discrimination mechanisms in the mammalian olfactory system using a model nose // Nature. – 1982. - V. 299. - P. 352-355.
[13] Shaffer R. E., Rose-Pehrsson S. L., McGill R. A. A comparison study of chemical sensor array pattern recognition algorithms //Analytica Chimica Acta. – 1999. – V. 384. – №. 3. – P. 305-317.
[14] Grodniyomchai B. et al. A deep learning model for odor classification using deep neural network //2019 5th International Conference on Engineering, Applied Sciences and Technology (ICEAST). – IEEE, 2019. – P. 1-4.
[15] Guo J. et al. ODRP: A Deep Learning Framework for Odor Descriptor Rating Prediction Using Electronic Nose //IEEE Sensors Journal. – 2021. – V. 21. – №. 13. – P. 15012-15021.
[16] Drera, G.,Freddi, S., Emelianov, A.V., Fedorov, F.S., Montuschi, P., Sangaletti, L. Exploring the performance of a functionalized CNT-based sensor array for breathomics through clustering and classification algorithms: From gas sensing of selective biomarkers to discrimination of chronic obstructive pulmonary disease //RSC Advances, - 2021.- V. 11(48).- P. 30270–30282.
[17] Karakaya D., Ulucan O., Turkan M. Electronic nose and its applications: A survey //International journal of Automation and Computing. – 2020. – V. 17. – №. 2. – P. 179-209.
[18] Fedorov, F.S., Yaqin, A., Krasnikov, D.V., et al. G. Detecting cooking state of grilled chicken by electronic nose and computer vision techniques //Food Chemistry. – 2021. – V. 345. – P. 128747.
[19] Ezhilan M. et al. An electronic nose for royal delicious apple quality assessment–a tri-layer approach //Food Research International. – 2018. – V. 109. – P. 44-51.
[20] M. Falasconi, I. Concina, E. Gobbi, V. Sberveglieri, A. Pulvirenti, G. Sberveglieri, "Electronic Nose for Microbiological Quality Control of Food Products", International Journal of Electrochemistry, vol. 2012, Article ID 715763, 12 pages, 2012. https://doi.org/10.1155/2012/715763
[21] Bonah E. et al. Application of electronic nose as a non-invasive technique for odor fingerprinting and detection of bacterial foodborne pathogens: a review //Journal of food science and technology. – 2020. – V. 57. – №. 6. – P. 1977-1990.
[22] Tiwari R. K. et al. Impact of Fusarium dry rot on physicochemical attributes of potato tubers during postharvest storage //Postharvest Biology and Technology. – 2021. – V. 181. – P. 111638.
[23] Biondi E. et al. Detection of potato brown rot and ring rot by electronic nose: From laboratory to real scale //Talanta. – 2014. – V. 129. – P. 422-430.
[24] Khorramifar A. et al. Determining the shelf life and quality changes of potatoes (Solanum tuberosum) during storage using electronic nose and machine learning //Plos one. – 2023. – V. 18. – №. 4. – С. e0284612.
[25] Ghosh A. et al. Development of Electronic Nose for early spoilage detection of potato and onion during post-harvest storage //Journal of Materials NanoScience. – 2022. – V. 9. – №. 2. – P. 101-114.
[26] Rutolo, Massimo F., Clarkson, John P., Harper, Glyn and Covington, James A. The use of gas phase detection and monitoring of potato soft rot infection in store// Postharvest Biology and Technology. -2018.- V. 145.- P. 15-19
[27] Zhang, K.; Wang, S.; Hu, Y.; Yang, H.; Guo, T.; Yi, X. Evaluation Method of Potato Storage External Defects Based on Improved U-Net //Agronomy.-2023. – V.13.- P. 2503.
[28] Hongyang T. et al. Detection of browning of fresh‐cut potato chips based on machine vision and electronic nose //Journal of Food Process Engineering. – 2021. – V. 44. – №. 3. – P. e13631.
[29] Nikolaevna K. M., Aleksandrovna S. O., Victorovna B. М. Improving of Agricultural Products Preservation by Optimization of Ventilation Systems Operation Modes //International Journal of Applied Engineering Research. – 2017. – V. 12. – №. 9. – P. 1914-1919.
[30] Kucherenko M. N. et al. Increase of agricultural products storage efficiency by optimization of ventilation systems operation modes //ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. – 2017. – V. 12. – №. 17. – P. 5040-5045.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2023 Дина Сатыбалдина, Шахмаран Сеилов, Акниет Нуржаубаев, Диас Абильдинов
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
