Авторы

Метод микрофокусной рентгенографии для выявления скрытых дефектов и оценки качества орехов культурных сортов

DOI: 10.17586/1606-4313-2024-23-2-64-71
УДК 539.264

Метод микрофокусной рентгенографии для выявления скрытых дефектов и оценки качества орехов культурных сортов

Севастьянова А. Д., Базарнова Ю. Г., Прияткин Н. С.

Ссылка для цитирования: Севастьянова А.Д., Базарнова Ю.Г., Прияткин Н.С. Метод микрофокусной рентгенографии для выявления скрытых дефектов и оценки качества орехов культурных сортов // Вестник Международной академии холода. 2024. № 2. С. 64-71. DOI: 10.17586/1606-4313-2024-23-2-64-71 [Sevastyanova A.D., Bazarnova Yu.G., Pryatkin N.S. Microfocus radiography method for detecting hidden defects and assessing the quality of nuts cultivars. Journal of International Academy of Refrigeration. 2024. No 2. p. 64-71. DOI: 10.17586/1606-4313-2024-23-2-64-71]

Аннотация
Перспективным направлением усовершенствования методов контроля качества сельскохозяйственной продукции является изучение возможности выявления скрытых (внутренних) дефектов сельскохозяйственной продукции путем применения неразрушающих методов, например методов спектрального анализа, в том числе, метода микрофокусной рентгенографии, который позволяет выявить дефекты орехов культурных сортов благодаря визуализации внутренней их внутренней структуры. Целью работы являлось установление корреляционной взаимосвязи между параметрами рентгенографических проекций и внутренними дефектами грецкого ореха и орехов миндаля и возможности использования метода микрофокусной рентгенографии для контроля качества цельных орехов культурных сортов. В качестве объектов исследования использовали образцы ореха грецкого (JuglansregiaL.) и миндаля (Prunus amygdalus Batsch), выращенные на опытной станции Никитского ботанического сада (Республика Крым), урожай 2020 и 2021 гг. Для получения рентгенографических цифровых изображений орехов применяли многофункциональную передвижную рентгенографическую установку ПРДУ-02. Анализ полученных цифровых рентгенографических изображений орехов проводили в 2 этапа. На этапе интегральной обработки цифровых рентгенографических изображений рассчитывали среднюю яркость рентген-проекции (E, ед. яркости) и площадь рентген-проекции (S, см2), на этапе фазового анализа устанавливали долю площади пустот и долю суммарной площади ядра со скорлупой от общей площади рентген-проекции (S_пуст/S,% и S_я+с/S,%). Полученные значения коэффициентов корреляции свидетельствуют о высокой корреляции массы и параметров рентгеновских изображений Е и Sдля грецкого ореха. Умеренная корреляция параметров E(R_XY=0,64) и S(R_XY=0,61) выявлена для орехов миндаля. Корреляция массы орехов и доли суммарной площади ядра и скорлупы от общей площади рентген-проекции, S_я+с/Sменее выражена, что можно объяснить наложением погрешности фазового анализа, в результате которого получены значения S_я+с/S.

Ключевые слова: неразрушающие методы контроля качества, грецкий орех, орех миндаля, внутренние дефекты, микрофокусная рентгенография, параметры рентгеновских проекций, корреляционная взаимосвязь, масса орехов.

Список литературы

1. Микрофокусная рентгенография: результаты исследований Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова / Н.Н. Потрахов, А.Ю. Грязнов, К.К. Жамова, В.Б. Бессонов, Ю.Н. Потрахов // Территория NDT.2016.№ 3.С. 54-57.

2. Этлеш С. Методы анализа пищевых продуктов. Определение компонентов и пищевых добавок. Пер. с англ. СПб.: Профессия, 2016. 564 с.

3. Применение инструментальных методов анализа качества семян овощных культур / Ф.Б. Мусаев, М.С. Антошкина, Н.Н. Потрахов, А.В. Гончаров // Растениеводство и луговодство: сборник статей Всероссийской научной конференции с международным участием, Москва, 18-19 октября 2020 года. М.: ЭйПиСиПаблишинг, 2020. С. 723-726.

4. Rajabi-Sarkhani M., Abbaspour-Gilandeh Y., Moeinfar A., Tahmasebi M., Martinez M., Hernandez Hernandez M., Hernandez Hernandez J.L.Identifying Optimal Wavelengths from Near Infrared Spectroscopy Using Meta-heuristic Algorithms to Assess Peanut Seed Viability. // Agronomy. 2023. 13(12):2939. DOI: 10.20944/preprints202311.0733.v1

5. Hacisalihoglu G., Armstrong P. Crop Seed Phenomics: Focus on non-destructive functional trait phenotyping methods and applications. // Plants. 2023. 12(5):1177. DOI: 10.3390/plants12051177

6. Shuangfeng Y., Shuheng Zh., Kun Y., Kai W., Hanguo Z., Jia Zh., Peisheng M., Xu H., Manli L. Rapid non-destructive testing of smooth bromegrass (Bromus inermis) seed vigour using multispectral imaging. // Grass Research. 2023. 3(1):12. DOI: 10.48130/GR-2023-0012

7. Thomas S., Kuska M.T., Bohnenkamp D., Brugger A., Alisaac E., Wahabzada M. Benefits of hyperspectral imaging for plant disease detection and plant protection: A technical perspective. // J. Plant Dis. Prot., 2017. 125(3), pp. 5-20. DOI: 10.1007/s41348-017-0124-6

8. Fan Y., An T., Wang Q., Yang G., Huang W., Wang Z., Zhao C., Tian X. Non-destructive detection of single-seed viability in maize using hyperspectral imaging technology and multi-scale 3D convolutional neural network. // Frontiers in Plant Science, 2023. Vol. 14, pp. 1-15. DOI: 10.3389/fpls.2023.1248598

9. Nadimi M., Paliwal J. Optical Techniques for Automated Evaluation of Seed Damage. 15th International Congress on Agricultural Mechanization and Energy in Agriculture. 31 January 2024. DOI: 10.1007/978-3-031-51579-8_13

10. Claussen J., Wolff A., Rehak M. et al.Non-destructive seed phenotyping and time resolved germination testing using X-ray. ESSOpenArchive. October30, 2023. DOI: 10.22541/essoar.169868453.35189435/v1

11. Рентгенографический метод оценки качества семян сахарной свеклы / О.А. Подвигина, Н.Н. Потрахов, Е.Н. Староверов, Ю.Н. Потрахов // Нанотехнологии: разработка, применение – XXI век. 2021. Т. 13. № 2. С. 51-65. DOI: 10.18127/j22250980-202102-06

12. Отечественные рентгеновские установки для неразрушающего контроля семейства ПРДУ / Н.Н. Потрахов, В.Б. Бессонов, К.К. Гук и др. // Интеллектуальный пункт пропуска в России и мире: компетентностный подход к созданию: Сборник докладов Международной практической конференции, Санкт-Петербург, 16–17 февраля 2023 года. Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина), 2023. С. 12-15.

13. Исследование структурной целостности семян ореха грецкого (Juglans regia L.) селекции Никитского ботанического сада методом микрофокусной рентгенографии и компьютерного анализа изображений / Ю.Г. Базарнова, Т.А. Кузнецова, Н.С. Прияткин и др. // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2020. № 84. С. 72-78.

14. Программное обеспечение для обработки и анализа цифровых рентгеновских изображений семян / Н.С. Прияткин, П.А. Щукина, Л.Е. Колесников // Научное обеспечение развития АПК в условиях импортозамещения: сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург – Пушкин, 25-27 мая 2022 года. СПб.: Санкт-Петербургский государственный аграрный университет, 2022. С. 60-62. DOI: 10.21515/1999-1703-84-72-78

15. Интегральная оценка параметров цифровых рентгеновских изображений плодов Amygdalus communis L. для контроля качества семенного материала / А.Д. Севастьянова, C.Ю. Хохлов, Н.С. Прияткин, Ю.Г. Базарнова // Агрофизический институт: 90 лет на службе земледелия и растениеводства: Материалы международной научной конференции, Санкт-Петербург, 14-15 апреля 2022 года. СПб.: Агрофизический научно-исследовательский институт, 2022. С. 391-397.