Opracowanie na bazie technik sztucznej inteligencji nowatorskiego systemu wykrywania zafałszowań mleka pn. Milk Fraud Analyzer (MFA)
MFA to nowatorski system analizy jakości mleka na podstawie mikroskopowego obrazu jego fizycznej struktury, oparty na zaawansowanych technikach wizji komputerowej i autorskich algorytmach Deep Learning. Rozwiązanie przeznaczone jest dla mleczarni wykonujących samodzielnie analizy mleka i/lub laboratoriów wykonujących takie badania usługowo. MFA przeznaczony jest do detekcji zafałszowań polegających na odwirowaniu mleka, które obecnie są praktycznie całkowicie niewykrywalne w standardowych testach chemicznych. MFA wykorzystuje całkowicie odmienne podejście w stosunku do stosowanych obecnie analiz składu chemicznego mleka, przyczyniając się do istotnej poprawy jakości surowca trafiającego do przerobu. Nasza metoda opiera się na analizie frakcji tłuszczowej mleka z wykorzystaniem mikroskopowego obrazu próbki mleka i specjalnie wytrenowanej sieci neuronowej. Badaniu poddawane są tzw. kuleczki lipidowe. Ich struktura ulega zmianie na skutek procesów mechanicznych takich właśnie jak odwirowanie. Zmiana struktury polega na widocznym w obrazie mikroskopowym uszkodzeniu otoczki kuleczki. Stopień uszkodzenia skorelowany jest z intensywnością procesu mechanicznego, w związku z czym możliwe jest opracowanie wiarygodnego wzorca określającego zależność pomiędzy wykrytą zmianą a zastosowanym procesem – tu: odwirowaniem w celu zafałszowania. MFA wykorzystuje więc nowatorskie podejście do analizy mleka, obecnie niestosowane w skali przemysłowej, oparte na analizie fizycznych właściwości mleka. Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.41471(2015/X) Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art: 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014).
Your project description
To add a photo, description, specify a location or attach other materials about the project, you should fill out the form below. After clicking the “send” button, a message will be sent to you e-mail asking for confirmation. You must accept to submit the form. The EU Dot Map Guidelines and consent to the processing of personal data. materials will be sent to the editor of the site, who will publish it on the website after verification test.