可以使用多光谱成像和人工智能对特色和标准咖啡豆进行分类

选择精品咖啡豆的过程需要进行三种检查。两个是物理的，涉及生咖啡和烘焙咖啡的样品。第三个是感官，涉及品尝饮料。认证由美国精品咖啡协会(SCAA)提供。

根据SCAA指南，咖啡质量以0到100的十进制表示。特色咖啡必须得分80或更高。种植者将生豆样品发送给三名品酒师(品酒师)，他们再次按照SCAA标准烘焙和制作每批咖啡，然后再出具报告。

然而，圣保罗大学农业核能中心(CENA-USP)的巴西科学家与LuizdeQueiroz农业学院(ESALQ-USP)和伯南布哥联邦大学计算机中心(UFPE)的同事合作，开发了一种基于多光谱成像和机器学习的咖啡豆选择方法。该方法不需要烘烤，可以在生产过程中实时进行。尽管它依赖于昂贵的设备，但它避免了可能的人为错误。一篇关于这种新方法的文章最近发表在《农业计算机和电子学》上。

“特色咖啡通常是有选择地收获的，这意味着只采摘成熟的红樱桃。它们是手工单独收获的。如果特色咖啡种植者收获绿豆，或者在任何时候使用人工和/或机械化的条状采摘，这个程序可以产生标准的商业作物，”该文章的第一作者WinstonPinheiroClaroGomes说。戈麦斯是博士学位。CENA-USP的化学候选人，WanessaMelchertMattos和ClíssiaBarbozadaSilva担任论文顾问。

“在我们的方法中，我们结合使用多光谱成像和处理图像提供的数据的数学算法来区分被认为是专业和标准商业的豆类，”戈麦斯解释说。“精品咖啡的得分必须在80到100之间，但我们的模型无法判断咖啡豆的得分是80还是90。这需要机器学习每个分数的样本，以便在数学模型中指定这些类别。”

多光谱方法

该团队使用了基于反射率和自发荧光的多光谱成像(MSI)技术，其中同一物体的图像在不同波长下拍摄，然后使用机器学习模型根据从图像中收集的信息对豆类进行分类。

“MSI在咖啡行业的使用是最近才出现的。它主要用于绘制咖啡林中的氮图，检测豆类的坏死，以及检测植物中的病虫害，从有关该主题的文献中可以看出，”戈麦斯说.

研究人员分析了16个来自米纳斯吉拉斯州和圣保罗州种植的特种和标准经济作物的青豆样本。十种特色咖啡豆(Coffeaarabica)来自于AltaMogiana地区种植的2016/17年度作物。它们在2017年AltaMogiana咖啡大赛中获得评级，并由该地区的特色咖啡生产商协会提供。其他六个样品取自在当地市场大量购买的标准经济作物。

对于每个样本，随机分离出64个未经预处理的豆类，总共1,024个豆类(384个标准，640个专业)，用于机器学习校准、验证和测试。

Gomes将过程总结如下：“我们将豆子放在培养皿中，然后放入设备中，该设备是一个包含LED、滤光片和摄像头的球体。摄像头在样品上空下降，直到它们被完全覆盖并捕获图像在不同波长的均匀和漫射照明之后，首先拍摄单色反射图像，然后拍摄自体荧光图像，然后通过板载软件提取与感兴趣区域相关的信息，并用于构建对样品进行分类并提供给我们的算法结果。”

然后进行主成分分析(PCA)以研究影响特色咖啡和标准咖啡之间差异的变量。研究人员运行了四种机器学习算法，其中支持向量机(SVM)被证明是最好的，并被用于计算估计关键变量的系数。

荧光

特种豆在可见光谱(RGB)图像中的形状更加均匀，而标准豆在自发荧光图像中更加强烈。

“我们的数学模型和算法使用来自荧光图像的信号强度信息。可能会发生豆中存在的某些化合物在特定波长下更加兴奋。或多或少强烈的荧光信号也可能与化合物浓度的变化有关例如，豆类，”戈麦斯说。

“我们选择的模型在区分特种咖啡豆和标准咖啡豆方面表现最好。在这个模型中，用于构建分离边界的最重要信息来自绿色荧光。因此，我们决定分析单独的化合物自然显示绿色荧光，并试图关联一些可能影响咖啡分级分离过程的荧光化合物。”

绿色荧光是可见光谱中以绿光为代表的生物标志物，对10种酚类化合物进行分析，数据表明儿茶素、咖啡因和某些酸类(4-羟基苯甲酸、芥子酸和绿原酸)被激发后反应强烈具有405纳米(nm)的蓝光，发射500纳米的能量。这种自发荧光数据(405/500nm的激发/发射)对区分绿色特种豆和绿色标准豆的贡献最大。

“这些是与吸收与特定波长相关的能量的芳香基团相关的化学物质。在基于自发荧光的方法中，这些化学物质在特种和标准等级咖啡中的水平变化可用于区分这两组，”戈麦斯说。

这些化合物的含量差异通常用于区分特种咖啡豆和标准咖啡豆。“在我的硕士研究中，我研究了这些样品的化学成分，虽然化学种类没有差异，但我们发现它们的浓度存在差异，尤其是绿原酸和咖啡因的水平，”他说。

根据Gomes的说法，下一步将需要从每个SCAA定义的特色咖啡评分水平中获取样本(这不是一件容易的事)，并根据咖啡豆的评分对咖啡豆进行分类。“在巴西，咖啡的评分最高为90-92。很难找到比这更高的评分。例如，只有来自埃塞俄比亚的进口咖啡得分为100。在我的博士研究中，我试图对豆类进行分类在X射线图像的基础上，我决定通过包括进口豆类来增加样本数量和分析范围，”他说。