Нейросеть против колориметра: насколько перспективно новое приложение

Одна из семи контрольных точек, которые мы используем для контроля качества на обжарке, — определение степени обжарки по цвету обжаренного молотого кофе. Обжарщики это делают в лабораториях с помощью специального оборудования.

Однако это не единственный способ измерить показатели цвета обжаренного кофе. Например, тайские ученые научились это делать с помощью приложения — обученной нейронной сети. В этом материале разбираемся, какие лабораторные устройства для определения степени обжарки существуют, как искусственный интеллект определяет степень обжарки и заменит ли он эти устройства в ближайшем будущем.

Лабораторное оборудование обжарщиков: спектрофотометры и колориметры

При определении степени обжарки в лабораториях используют специализированные аналитические устройства. К ним относятся спектрофотометры и колориметры.

На производстве мы измеряем цвет зерна каждой партии лазерным колориметром

Спектрофотометры. Данные на выходе этих устройств не соотносятся с человеческим восприятием. Они измеряют энергию отраженного инфракрасного излучения. По нему можно определить содержание некоторых химических веществ в кофе: каждому из них соответствует та или иная длина инфракрасных волн. Вещества, в свою очередь, указывают на количество затраченной тепловой энергии, а значит, и на степень обжарки.

Колориметры. Они предназначены для измерения видимого светового спектра. Подразделяются на световые и лазерные.

Световой колориметр работает по принципу фотоаппарата. Он выпускает вспышку, которая отражается от поверхности обжаренного молотого кофе. Чем темнее обжарили кофе, тем меньше отражается лучей и тем ниже показатель.

Лазерный колориметр ColorTrack внешне похож на микроволновую печь. В него помещают обжаренный молотый кофе — колориметр вращает образец и проходит лазером по всей его поверхности, делая 1000 измерений в секунду. В результате собирает показатели цвета во всех точках, выводит среднее значение на график и сравнивает его с профильным.

В этом сегменте существуют также небольшие устройства, которые устанавливают в обжарочном цехе произвольно. Лазерным лучом они фиксируют степень обжарки зерен, которые находятся еще в ростере. Так обжарщик может точнее контролировать профиль и определять время завершения обжарки. Но не всегда корректно измерять цвет у зерна — для большей эффективности лучше делать это в молотом виде, так как при разных типах передачи энергии градиент цвета между поверхностью и центром зерна может варьироваться. Мы писали об этом подробнее в статье о профилях обжарки.

ColorTrack Realtime направляет лазер прямо внутрь барабана. © color-track.com

Лабораторное оборудование с недавнего времени — не единственный способ определить степень обжарки. О более свежей и простой в применении разработке — читайте далее.

Как работает приложение для определения степени обжарки

Тайские ученые в ходе своего исследования разработали новый способ определения степени обжарки. Он рассчитан на бариста и владельцев кофеен, которые сами обжаривают кофе и не располагают лабораторным оборудованием. Теперь они могут оценить цвет обжарки в режиме реального времени — им нужно просто сфотографировать зерно на смартфон.

В рамках проекта команда Технологического университета короля Монгкута Тонбури в Бангкоке создала приложение Coffee Roast Intelligence. Его работа основывается на модели глубинного обучения. Она называется свёрточной нейронной сетью, или СНС. Такие уже используют в других приложениях, например, для распознавания лиц или анализа медицинских изображений.

СНС определяет степень обжарки по цвету и размеру зерен, а также точность своей оценки в процентах.

Приложение Coffee Roast Intelligence разработано для операционной системы Android. © из статьи Coffee Roast Intelligence

Чтобы приложение работало корректно, тайские исследователи прежде всего специальным образом обучили СНС. Для этого ученые загрузили в ее базу данных 1200 изображений арабики разной степени обжарки и разного происхождения. После обучения модели СНС пользователи могли загружать снимки своего зерна в приложение и определять одну из четырех степеней обжарки. А также сохранять полученные данные, чтобы затем запоминать наиболее удачные профили для того или иного кофе и точнее воспроизводить их.

Однако у разработки исследователей тайского университета есть недостаток. Дело в том, что она обладает ограниченным набором данных и не учитывает другие характеристики, которые влияют на цвет. Например, происхождение зерна или способ обработки.

Из-за появления новых разновидностей кофе и экспериментов с обработкой не всегда можно ориентироваться на цвет обжарки зерна

Создатели признают неточность работы СНС и в связи с этим намечают перспективы в разработке: «На цвет и форму кофейных зерен могут влиять различные факторы. Из-за этого могут возникать ошибки. Для продолжения разработки этого проекта должен быть доступен набор данных о кофейных зернах от одного и того же поставщика. Это поможет в прогнозировании эффективности и правильности результатов».

СНС пока не может заменить лабораторное оборудование, которое используют профессионалы кофейной индустрии. Но по мере обучения она будет совершенствоваться.

Резюме

Для определения степени обжарки в кофейной индустрии используют высокоточное лабораторное оборудование. Это спектрофотометры, световые и лазерные колориметры.

Однако не все кофейни, которые сами обжаривают кофе, могут позволить себе такие сложные и дорогостоящие устройства. Для их удобства тайские ученые обучили искусственный интеллект определять степень обжарки по фотографиям зерна и создали приложение на его базе. Эффективность этого способа пока ограничена объемом данных в нейросети. Разработчики планируют обучать СНС дальше и таким образом совершенствовать точность результатов.