Identification of damaged wheat kernels and cracked-shell hazelnuts with impact acoustics time-frequency patterns

A new adaptive time-frequency (t-f) analysis and classification procedure is applied to impact acoustic signals for detecting hazelnuts with cracked shells and three types of damaged wheat kernels. Kernels were dropped onto a steel plate, and the resulting impact acoustic signals were recorded with a PC-based data acquisition system. These signals were segmented with a flexible local discriminant bases (F-LDB) procedure in the time-frequency plane to extract discriminative patterns between damaged and undamaged food kernels. The F-LDB procedure requires no prior knowledge of the relevant time or frequency indices of the impact acoustics signals for classification. The method automatically finds all crucial time-frequency indices from the training data by combining local cosine packet analysis and a frequency axis clustering approach, which supports individual time and frequency band adaptation. Discriminant features are extracted from the adaptively segmented acoustic signal, sorted according to a Fisher class separability criterion, post-processed by principal component analysis, and fed to a linear discriminant classifier. Experimental results establish the superior performance of the proposed approach when compared to prior techniques reported in the literature or used in the field. The new approach separated damaged wheat kernels (IDK, pupal, and scab) from undamaged wheat kernels with 96%, 82%, and 94% accuracy, respectively. It also separated cracked-shell hazelnuts from those with undamaged shells with 97.1% accuracy. The adaptation capability of the algorithm to the time-frequency patterns of signals makes it a universal method for food kernel inspection that can resist the impact acoustic variability between different kernel and damage types. 2008 American Society of Agricultural and Biological Engineers

Wheat and hazelnut inspection with impact acoustics time-frequency patterns

Kernel damage caused by insects and fungi is one of the most common reason for poor flour quality. Cracked hazelnut shells are prone to infection by cancer producing mold. We propose a new adaptive time-frequency classification procedure for detecting cracked hazelnut shells and damaged wheat kernels using impact acoustic emissions recorded by dropping wheat kernels or hazelnut shells on a steel plate. The proposed algorithm is based on a flexible local discriminant bases (F-LDB) procedure. The F-LDB method combines local cosine packet analysis and a frequency axis clustering approach which supports individual time and frequency band adaptation. Discriminant features are extracted from the adaptively segmented acoustic signal, sorted according to a Fisher class separability criterion, post processed by principal component analysis and fed to linear discriminant. We describe experimental results that establish the superior performance of the proposed approach when compared with prior techniques reported in the literature or used in the field. Our approach achieved classification accuracy in paired separation of undamaged wheat kernels from IDK, Pupae and Scab damaged kernels with 96%, 82% and 94%. For hazelnuts the accuracy was 97.1%

Signal and image processing algorithms for agricultural applications

Cataloged from PDF version of article.Medical studies indicate that acrylamide causes cancer in animals and certain doses of acrylamide are toxic to the nervous system of both animals and humans. Acrylamide is produced in carbohydrate foods prepared at high temperatures such as fried potatoes. For this reason, it is crucial for human health to quantitatively measure the amount of acrylamide formed as a result of prolonged cooking at high temperatures. In this thesis, a correlation is demonstrated between measured acrylamide concentrations and NABY (Normalized Area of Brownish Yellow regions) values estimated from surface color properties of fried potato images using a modified form of the k-means algorithm. Same method is used to estimate acrylamide levels of roasted coffee beans. The proposed method seems to be a promising approach for the estimation of acrylamide levels and can find applications in industrial systems. The quality and price of hazelnuts are mainly determined by the ratio of shell weight to kernel weight. Due to a number of physiological and physical disorders, hazelnuts may grow without fully developed kernels. We previously proposed a prototype system which detects empty hazelnuts by dropping them onto a steel plate and processing the acoustic signal generated when kernels hit the plate. In that study, feature vectors describing time and frequency nature of the impact sound were extracted from the acoustic signal and classified using Support Vector Machines. In the second part of this thesis, a feature domain post-processing method based on vector median/mean filtering is shown to further increase these classification results.Dülek, BerkanM.S

Advances in Postharvest Process Systems

This Special Issue presents a range of recent technologies and innovations to help the agricultural and food industry to manage and minimize postharvest losses, enhance reliability and sustainability, and generate high-quality products that are both healthy and appealing to consumers. It focuses on three main topics of food storage and preservation technologies, food processing technologies, and the applications of advanced mathematical modelling and computer simulations. This presentation of the latest research and information is particularly useful for people who are working in or associated with the fields of agriculture, the agri-food chain and technology development and promotion

Non-destructive Detection of Food Adulteration to Guarantee Human Health and Safety

The primary objective of this review is to critique the basic concepts of non-destructive detection of food adulteration and fraud which collectively represent a tremendous annual financial loss worldwide and a major cause of human disease. The review covers the principles of the analytical instrumentation used for the non-destructive detection of food adulteration. Examples of practical applications of these methods for the control of food adulteration are provided and a comparative analysis of the advantages and disadvantages of instrumental methods in food technology are critiqued.Целью данного обзора является критическое рассмотрение основных понятий неразрушающего выявления фальсификации и подделки продуктов питания, которые в целом вызывают огромные ежегодные финансовые убытки во всем мире и являются одной из основных причин заболеваний человечества. Материалы и методы. Литература, указанная в данном обзоре, была получена в результате поиска библиографической информации в CAB abstracts, AGRICOLA, SciFinder Scholar, Modern Language Association (MLA), American Psychological Association (APA), OECD / EEA database по инструментам, которые используются для экологической политики и управления природными ресурсами, и Web of Science.Результаты и обсуждение. Фальсификация пищевых продуктов означает преднамеренное, обманное добавление посторонних, нестандартных или дешевых ингредиентов в продукты, или разбавление или удаление некоторых ценных ингредиентов с целью увеличения прибыли. В современных условиях производители стремятся увеличить выпуск своей продукции зачастую путем изготовления и продажи некачественных и фальсифицированных продуктов.“Неразрушающее выявление фальсификации пищевых продуктов” означает анализ образца и его существенных признаков без изменения физических и химических свойств образца. Повышение качества и безопасности пищевых продуктов путем разработки научных методов обнаружения фальсификации является главным условием для поддержания здоровья потребителей. Точная объективная оценка качества и выявление фальсификации пищевых продуктов представляется важнейшей целью пищевой промышленности. В связи с совершенствованием технологии фальсификации продуктов важно быть в курсе современных, самых точных методов контроля их фальсификации. С этой целью данный обзор рассматривает основные понятия выявления фальсификации продуктов питания, принципы устройств и возможные практические применения современных методов неразрушающего выявления фальсификации продуктов питания; сравнительный анализ преимуществ и недостатков инструментальных методов, используемых в пищевых технологиях. Каждый из рассмотренных методов обсуждается с точки зрения возможных различных консистенций продуктов – газов (свободного пространства вокруг продукта), свободно текущих жидкостей (соков), мутных и вязких жидкостей (меда как продукта растительного происхождения, растительных масел) и интактных продуктов (фруктов и овощей).Выводы. Результаты, освещенные в обзоре, рекомендуется использовать при контроле качества и безопасности пищевых продуктов.Метою даного огляду є критичний розгляд основних понять неруйнівного виявлення фальсифікації і підробки продуктів харчування, які в цілому викликають величезні щорічні фінансові збитки у всьому світі і є однією з основних причин захворювань людства. Матеріали і методи. Література, зазначена в даному огляді, була отримана в результаті пошуку бібліографічної інформації в in CAB abstracts, AGRICOLA, SciFinder Scholar, Modern Language Association (MLA), American Psychological Association (APA), OECD/EEA database щодо інструментів, які використовуються для екологічної політики та управління природними ресурсами, та Web of Science. Результати та обговорення. Фальсифікація харчових продуктів означає умисне, облудне додавання сторонніх, нестандартних або дешевих інгредієнтів в продукти, або розбавлення чи видалення деяких цінних інгредієнтів з метою збільшення прибутків. У сучасних умовах виробники прагнуть збільшити випуск своєї продукції найчастіше шляхом виготовлення та продажу неякісних та фальсифікованих продуктів. “Неруйнівне виявлення фальсифікації харчових продуктів” означає аналіз зразка і його істотних ознак без зміни фізичних і хімічних властивостей зразка. Підвищення якості та безпеки харчових продуктів шляхом розробки наукових методів виявлення фальсифікації є головною умовою для підтримки здоров’я споживачів. Точна об’єктивна оцінка якості і виявлення фальсифікації харчових продуктів представляється найважливішою метою харчової промисловості. У зв’язку з удосконаленням технології фальсифікації продуктів важливо бути в курсі сучасних, найбільш точних методів контролю їх фальсифікації. З цією метою даний огляд розглядає основні поняття виявлення фальсифікації продуктів харчування, принципи пристроїв і можливі практичні застосування сучасних методів неруйнівного виявлення фальсифікації продуктів харчування; порівняльний аналіз переваг і недоліків інструментальних методів, що застосовуються в харчових технологіях. Кожен з розглянутих методів обговорюється з точки зору можливих різних консистенцій продуктів - газів (вільного простору навколо продукту), вільно текучих рідин (соків), каламутних та в'язких рідин (меду як продукту рослинного походження, рослинних масел) і інтактних продуктів (фруктів і овочів). Висновки. Результати, висвітлені в огляді, рекомендується використовувати під час контролю якості та безпеки харчових продуктів

Advances in postharvest process systems

This books presents a range of recent technologies and innovations to help the agricultural and food industry to manage and minimize postharvest losses, enhance reliability and sustainability, and generate high-quality products that are both healthy and appealing to consumers. It focuses on three main topics of food storage and preservation technologies, food processing technologies, and the applications of advanced mathematical modelling and computer simulations. This latest research and information is particularly useful for people who are working in or are associated with the fields of agriculture, agri-food chain and technology development and promotion

Effect of curing conditions and harvesting stage of maturity on Ethiopian onion bulb drying properties

The study was conducted to investigate the impact of curing conditions and harvesting stageson the drying quality of onion bulbs. The onion bulbs (Bombay Red cultivar) were harvested at three harvesting stages (early, optimum, and late maturity) and cured at three different temperatures (30, 40 and 50 oC) and relative humidity (30, 50 and 70%). The results revealed that curing temperature, RH, and maturity stage had significant effects on all measuredattributesexcept total soluble solids

Almond variety detection using deep learning

Quality is the major factor for modern industries because the high-quality of products is the basis for success in today’s highly competitive market, so improving the product quality is not a choice is paramount to any business to be even competitive. This thesis aims to solve one of the many problems that exist in today’s market, with regard to the quality and how to evaluate the quality before putting the product in the market. We have implemented a Deep-learning based technique that helps classify/identify almonds based only on their visual features, this can help in many ways from which we can mention: supply chain optimization, Sorting food, and matching customer taste . . . . In the conclusion of this thesis, we propose many features that can be developed that can be added to our model, from scaling it to other products, to deploying it, in order to reach the full potential of our solution.A qualidade é o principal fator para as indústrias modernas porque a alta qualidade dos produtos é a base para o sucesso no mercado altamente competitivo de hoje, portanto, melhorar a qualidade do produto não é uma escolha é fundamental para qualquer empresa ser ainda competitiva. Esta tese visa solucionar um dos muitos problemas que existem no mercado atual, no que diz respeito à qualidade e como avaliar a qualidade antes de colocar o produto no mercado. Implementamos uma técnica baseada em aprendizagem profunda que ajuda a classificar / identificar amêndoas com base apenas em seus recursos visuais, isso pode ajudar de várias maneiras, das quais podemos mencionar: otimização da cadeia de fornecimento, classificação automática de alimentos e resposta personalizada/ adaptada ao cliente. Na conclusão desta tese, propomos muitos recursos que podem ser desenvolvidos e que podem ser adicionados ao nosso modelo, desde o dimensionamento para outros produtos, até a implantação, a fim de atingir todo o potencial da nossa solução