賢い秋の収穫 |複合肥料を識別し、光の速さで本物と偽物を区別する

制作：中国科学普及協会

著者: 徐卓斌 (中国科学院合肥物理科学研究所知能機械研究所)

プロデューサー: 中国科学博覧会

編集者注：中国科学普及の最先端技術プロジェクトは、インテリジェント技術の最新動向を紹介するために、「人工知能」に関する一連の記事を立ち上げ、人工知能の最先端の進歩を垣間見ることができ、さまざまな懸念や好奇心に応えています。一緒に探究し、インテリジェントな時代を受け入れていきましょう。

AI農業アシスタント名刺

アシスタント: 新しい LIBS&NIRS データ融合モデル

3つの魔法の武器：テストサンプルへのダメージが小さい、テストプロセスが速い、テスト精度が高い

2つの主要技術：レーザー誘起ブレークダウン分光法（LIBS）と近赤外分光法（NIRS）

エネルギー値: 5 つ星

身分証明書用写真:

（画像出典：参考文献[1]）

AI農業アシスタント自己紹介

はじめまして。私は新しい LIBS&NIRS データ融合モデルであり、中国科学院合肥物理科学研究所の知能機械研究所のメンバーです。複合肥料の製造・加工における品質検査に適しています。検査内容には、化成肥料中の窒素、リン、カリウム含有量が含まれます。検出速度が速く、精度が高く、環境保護と汚染がありません。肥料の生産と加工の品質を確保するための新しいツールです。

複合肥料とその伝統的な検出方法

複合肥料とは、2種類以上の主要栄養素を混合した肥料のことです。世界最大の肥料生産国および消費者である中国の農家は、施肥プロセスの利便性と総合的な栄養補給のため、複合肥料を非常に好んでいます。わが国の肥料製品構成全体における複合肥料の割合は年々増加しており、2019年以降は肥料使用量全体の50％以上を占めています。

畑の肥料

（写真提供：veerフォトギャラリー）

主要元素（窒素、リン、カリウム）の含有量は、複合肥料の効率と価格を決定する鍵となります。しかし、複合肥料中の元素成分の従来の検出方法は、一般的に湿式化学法、すなわち化学反応によって液相の物質を調製する方法です。これらの方法は時間がかかり、操作が複雑で、複数のコンポーネントを同時に検出することはできません。さらに、従来の方法では検出コストが高く、適時性が低いため、採取されるサンプルの数が非常に限られており、生産バッチ全体の包括的な監視を実現することは困難です。したがって、複合肥料の生産と加工の品質をタイムリーに、効果的かつ経済的に確保するためには、新しい迅速な検出方法の導入が不可欠です。

植える前に土壌に肥料を注入する

（写真提供：veerフォトギャラリー）

私の誕生

レーザー誘起ブレークダウン分光法 (LIBS) と近赤外分光法 (NIRS) は、複合肥料の品質を迅速に検出するための 2 つの有望な分析技術です。

LIBS は、サンプル表面のレーザーパルスアブレーションによって生成されるプラズマ輝線の分析に基づいています。短波パルスレーザーをサンプル表面に集中させるとプラズマが生成されます。この変化の過程でプラズマはスペクトルを放出します。 LIBS テクノロジーは、さまざまな波長でのこれらのスペクトルの強度を分析することで、サンプルの元素含有量を予測します。ほぼすべての元素は励起されると特徴的なスペクトル線を放出するため、LIBS ではほとんどの元素を分析できます。

NIRS は、製品が光にさらされたときに近赤外線スペクトル領域で吸収される信号を分析します。異なる分子構造と化学結合は、異なる波長の近赤外光下では異なる吸収特性を示します。したがって、近赤外領域における透過スペクトルと反射スペクトルを測定することで、物質の化学組成情報を得ることができます。

複合肥料の主成分は両方の技術を使用して分析できますが、どちらの技術にも依然として限界があります。その中で、NIRS は有機物の分析にのみ優れており、肥料などの製品中の無機物は間接的にしか測定できないため、精度に影響します。また、LIBS では、測定中に窒素などの周囲の空気中のいくつかの元素の干渉を克服する必要もあります。したがって、これらの問題は適切な措置を通じて改善する必要があります。

LIBS と NIRS はどちらも迅速な検出技術であるため、合理的なアルゴリズムと手順を通じて、複合肥料の LIBS スペクトルと NIR スペクトルが特別に処理され、データが融合され、2 つの技術の相補的な利点が実現されます。収集効率に影響を与えることなく、分析精度を効果的に向上させることができます。一般的なスペクトル検出技術と比較すると、より高度で信頼性があります。

このテクノロジーを実装する具体的な方法は多数ありますが、一般的にはスペクトル取得、特徴抽出、データ融合、モデル構築という 4 つのステップが含まれます。

まず、肥料の LIBS スペクトルと NIR スペクトルを取得するために 2 つの分光計を使用する必要があります。第二に、複合肥料のLIBSスペクトルとNIRスペクトルを適切な特徴抽出アルゴリズムを使用して処理し、複合肥料の重要な情報を含むスペクトルフラグメントを保持し、残りを除去することで、後続の操作の複雑さを軽減し、無関係な信号の干渉を排除します。 3 番目に、抽出された特徴を持つ LIBS スペクトルと NIR スペクトルは、適切なデータ融合方法を使用して 1 つのデータに結合されます。これらの融合スペクトルには、LIBS 技術と NIRS 技術の両方の有益な部分が含まれています。最後に、融合複合肥料のLIBSとNIRスペクトルがモデル化され、いくつかの線形または非線形アルゴリズムを使用して、スペクトルと測定対象成分の回帰式が構築されます。

上記の一連の操作によって決定されたモデルは、最終的にソフトウェアに統合され、ユーザーに提示されます。複合肥料の品質をテストする場合、品質検査員はソフトウェア内の対応するモデルを呼び出して、生産中のスペクトルを収集するだけで済みます。その後、ソフトウェアは品質検査官が必要とする複合肥料の品質指標を計算し、迅速なテストを実現します。

アシスタントからのメッセージ

新しい技術として、試験サンプルへの損傷が少なく、試験プロセスが速く、試験精度が高く、環境保護と汚染がないなどの利点があります。グリーン農業、インテリジェント農業生産、特に農業生産の品質と効率の向上において優れたサポート役割を果たします。

しかし、現状では肥料や野菜など限られた製品の品質検査にしか使えません。主な課題は、関連するスペクトル検出機器の開発と接続がまだ標準化されておらず、業界での大規模な推進には不十分であることです。しかし、この技術がますます注目を集めるにつれて、私の市場はより成熟していくはずです。

参考文献:

[1] Zhuopin Xu、Xiaohong Li、Weimin Cheng、Guangxia Zhao、Liwen Tang、Yang Yang、Yuejin Wu、Pengfei Zhang、Qi Wang、「レーザー誘起ブレークダウンスペクトルと近赤外スペクトルのデータ融合に基づく複合肥料中の主要元素含有量の迅速かつ正確な測定方法」、Talanta、第266巻、第1部、2024年。