Приложение для Android проверяет степень обжарки кофейных зерен.
Кофе, один из самых популярных и потребляемых напитков во всем мире, готовится из воды и кофейных зерен. Кофейные зерна — это семена растения Coffea, которое выращивают в нескольких частях Центральной и Южной Америки, а также в Африке, на Ближнем Востоке и в Азии.
Качество и вкус кофе зависят от различных факторов, в том числе от условий, в которых выращиваются растения Coffea, а также от процессов хранения, обработки и обжаривания кофейных зерен. Определить степень обжарки кофейных зерен человеку не всегда просто, поскольку иногда для этого требуется специальная подготовка или опыт.
Разработчики из Технологического университета Короля Монгкута в Тонбури в Таиланде недавно разработали приложение для смартфона, которое может помочь определить степень обжарки партии кофейных зерен, просто анализируя их изображения. Это приложение, представленное в статье, предварительно опубликованной на arXiv, основано на методах глубокого обучения.
«Поскольку вкус каждого сорта кофе зависит от степени обжарки кофейных зерен, жизненно важно поддерживать постоянное качество, связанное со степенью обжарки», — пишут исследователи в своей статье. «У каждого бариста есть свой метод определения степени обжарки. Однако внешние обстоятельства, такие как свет, усталость и другие факторы, могут изменить их мнение».
Модель глубокого обучения, разработанная Сакдипатом Онтумом и его коллегами из Технологического университета короля Монгкута в Тонбури, основана на сверточной нейронной сети (CNN). Исследователи обучили свою модель на наборе данных, содержащем изображения кофейных зерен, обжаренных в кофейне JJ Mall Jatujak.
Кофейные зерна были четырех различных сортов, а именно зеленые необжаренные кофейные зерна, слегка обжаренные кофейные зерна Laos Typica Bolaven, кофейные зерна средней обжарки Doi Chaang и темные, сильно обжаренные кофейные зерна Brazil Cerrado. Набор данных содержал в общей сложности 4800 фотографий, по 1200 для каждого сорта.
Метод глубокого обучения исследователей основан на анализе цвета кофейных зерен. После того, как они обучили свой подход на основе CNN, исследователи применили его к приложению для Android, которое позволяет пользователям быстро определять степень обжарки конкретной партии зерен, просто отправляя их изображение.
«Наше основанное на машинном обучении исследование классификации степени обжарки кофейных зерен, созданное в виде приложения для Android, которое определяет цвет кофейных зерен, фотографируя или загружая их во время обжарки», — объяснили исследователи в своей статье.
В первоначальных тестах подход исследователей к глубокому обучению показал многообещающие результаты. Однако их сеть не учитывает происхождение кофейных зерен, что также может влиять на их цвет, что иногда приводит к ошибкам. В своих следующих исследованиях исследователи надеются еще больше улучшить производительность своей техники, но для этого им потребуется более разнообразный набор данных.
«Для продолжения разработки этого проекта должен быть доступен набор данных о кофейных зернах от того же поставщика», — добавили исследователи в своей статье. «Это поможет в прогнозировании эффективности и правильности результатов».
В будущем, если алгоритм исследователей будет усовершенствован и обучен на более разнообразном наборе данных, его смогут использовать бариста и ценители кофе для оценки качества кофейных зерен. Кроме того, их работа может вдохновить другие команды на разработку аналогичных методов машинного обучения для оценки кофейных зерен.
