Будущее еды, созданной насекомыми: революционизация пищевой и кормовой промышленности с помощью насекомых.
В условиях растущего внимания к вопросам устойчивости рациона животных, внедрение насекомых в качестве альтернативного корма отвечает растущей потребности в кормах. Разрешение использования насекомых в качестве корма для скота в Европе открывает прибыльный рынок, подчеркивая возможности для разработки эффективных и автоматизированных методов контроля качества этих видов кормов. Насекомые являются важным источником белка, особенно с учетом растущего населения мира и связанного с этим увеличения производства продуктов питания. Гиперспектральная визуализация становится ключевой технологией, предлагающей возможность раннего выявления заболеваний, точного определения фаз роста и оптимальных периодов сбора урожая.
RGB-фотография стадии вылупления (коричневый), средней стадии (жёлтый), начальной стадии (оранжевый) и соответствующая спектральная информация.
Для идентификации и дифференциации соответствующих стадий развития куколки эксперты определили три различные стадии (стадия появления, средняя стадия, начальная стадия) и отобрали репрезентативные куколки для каждой группы. Измерения для этих стадий развития куколки проводились с использованием прибора ULTRIS X20. Спектральная информация, полученная в результате многократных измерений, показывает, что отдельные стадии развития куколки демонстрируют различное спектральное поведение, что позволяет их принципиально идентифицировать и различать. Показан ход усредненных значений со стандартным отклонением по длинам волн. Стандартное отклонение отражает изменчивость внутри отдельных стадий развития куколки из-за захвата всей области гиперспектральной камерой.
Стадии развития куколки – стадия вылупления (синий), средняя стадия (желтый), начальная стадия (оранжевый) (слева направо). RGB-изображение, полученное с помощью камеры мобильного телефона, цветное инфракрасное изображение, полученное с помощью гиперспектральной камеры, и классифицированные стадии развития куколки (сверху вниз).
Применение методов гиперспектральной визуализации для классификации трех стадий куколки мучных червей достигло значительных успехов. Для этого различные стадии куколки измерялись в определенных и единообразных условиях в лаборатории, а полученные данные применялись к независимому набору данных, содержащему три стадии куколки. С помощью анализа спектральных сигнатур с использованием методов машинного обучения удалось идентифицировать каждую определенную стадию. Смешанные стадии у отдельных куколок возникают потому, что эти животные являются промежуточными стадиями между тремя группами, и, следовательно, определенные области могут быть отнесены к тому или иному классу.
Спектральные характеристики и стандартное отклонение, отражающие изменчивость сигнала внутри группы – до сбора урожая, готовые к сбору урожая, замороженные.
Спектральная характеристика замороженных мучных червей демонстрирует наиболее существенные различия по сравнению с стадиями до сбора урожая и готовности к сбору, особенно в диапазоне от 600 до 800 нм. Различие между стадиями готовности к сбору и до сбора урожая менее выражено, но наиболее заметно именно в этом диапазоне длин волн. Этот анализ спектральной информации подчеркивает потенциал использования спектральных характеристик для точного определения оптимального времени сбора урожая и обеспечения качества мучных червей для потребления или переработки.
Личинки мучного червя – до сбора урожая, готовые к сбору, замороженные (слева направо); цветные инфракрасные изображения (верхний ряд) и результаты классификации (нижний ряд) с неправильно классифицированными (красный) и правильно классифицированными (зеленый) областями на трех стадиях.
Для извлечения спектральной информации в измерениях с соответствующими стадиями развития мучного червя (до сбора урожая, готовый к сбору урожая, замороженный) были выбраны области, где эти стадии, вероятно, представлены с высокой вероятностью. Выбор основывался на экспертных знаниях, что позволяло получить репрезентативную спектральную информацию и выявить лежащую в её основе изменчивость внутри стадий. Эти измерения использовались в качестве основы для обучения алгоритмов машинного обучения. Дальнейшие измерения с отдельными стадиями были помечены (до сбора урожая = синий, готовый к сбору урожая = зеленый, замороженный = желтый) и использованы для оценки. Сама оценка показывает красные области с неправильно отнесенными стадиями и зеленые области, где стадии были отнесены правильно. Идентификация трех стадий была успешно выполнена, поскольку большинство помеченных областей (97,4%) были отмечены как правильно отнесенные стадии (зеленые области).
В целом, было продемонстрировано, что гиперспектральная камера ULTRIS X20 успешно различает параметры, имеющие значение для энтомологии. Эта камера позволяет неинвазивно, быстро и надежно обнаруживать определенные стадии развития куколок и идентифицировать животных, готовых к сбору урожая. Таким образом, сделан первый шаг к оптимизации процессов разведения и повышению эффективности производства. Полученные результаты подчеркивают потенциал гиперспектральных измерений в разведении мучных червей в качестве альтернативного источника пищи. Необходимы дальнейшие исследования по обнаружению заболеваний на ранних стадиях или изменению качества из-за различных источников корма для насекомых. С развитием технологий в будущем можно будет проводить исследования с использованием ULTRIS SWIR, что позволит получить новые данные о соответствующих параметрах, поскольку ее диапазон длин волн предоставляет информацию о более глубоких слоях тела насекомого.
