Ученые сделали 3D-модель еды по двумерному изображению ее внутренней структуры

Исследователи Института физики Земли Российской академии наук (ИФЗ РАН) показали, что на основе двумерного изображения продуктов питания с помощью методов, разработанных ранее для пористых сред, можно создать трехмерную модель их внутреннего строения. Опираясь на нее, можно предсказать физические свойства пищевого продукта и смоделировать процессы, происходящие внутри него. Исследования поддержаны грантом Российского научного фонда (РНФ). Статья ученых опубликована в Journal of Food Engineering.

Физические свойства еды определяют не только вкусовые качества, но и то, как долго еда может храниться, каким образом ее лучше обрабатывать и представляет ли она опасность для человека. Трехмерное изображение внутреннего строения продукта может рассказать о его физических свойствах, но не во всех ситуациях возможно получить 3D-изображение для проведения такого анализа.

Ученые ИФЗ РАН применили уникальный компьютерный алгоритм, позволяющий реконструировать полную 3D-модель еды по двумерному изображению ее внутреннего строения. В своей работе исследователи использовали метод вероятностной реконструкции, который ранее показал свою эффективность в описании структуры пород, содержащих нефть и газ. На первом этапе компьютер обрабатывает изображение и представляет его в виде статистических дескрипторов – численных показателей, характеризующих структуру объекта. Затем специальный алгоритм создает трехмерную модель с теми же дескрипторами, что и у двумерного изображения. В этом случае делается допущение, что структура объекта одинакова во всех направлениях (изотропна). Для того чтобы оценить точность результатов описанного подхода – стохастических реконструкций, ученые сравнивали 3D-модель, полученную по двумерным данным, и трехмерные оригиналы, созданные методом рентгеновской микротомографии (она позволяет получить трехмерное изображение того, что находится внутри объекта).

Картинка: схема процесса реконструкции. Источник: Кирилл Герке

«В рамках этой работы мы впервые исследовали возможности стохастической реконструкции с помощью корреляционных функций для получения данных о структуре пищевых продуктов на основе двумерных изображений. Мы показали, что для некоторых пищевых продуктов разработанные нами методы позволяют восстановить точные трехмерные данные, на основе которых можно проводить моделирование самых различных процессов и рассчитывать физические свойства», – говорит автор работы, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник ИФЗ РАН Кирилл Герке.

Как признают ученые, у разработанной ими технологии имеются и недостатки. Например, точность алгоритма недостаточна для описания продукта сложного строения. Созданию более точных моделей мешает низкое соответствие входного двумерного изображения и реального объекта, неоднородность структуры продукта и недостаточное количество информации для описания объектов со сложным строением.

«Основной проблемой нашего подхода является его вычислительная затратность: используемый метод оптимизации требует гораздо больше времени, чем существующие подходы, например, с использованием искусственного интеллекта. С другой стороны, у разработанного нами подхода есть основное преимущество, которое, по нашему мнению, перевешивает недостатки: он строго описывает структуру исследуемого объекта. Работы по уменьшению требуемых для реконструкций вычислительных ресурсов также ведутся нами в рамках проекта РНФ, и уже получены результаты, которые позволяют предположить, что в самое ближайшее время мы сможем значительно ускорить методику», – подводит итог Кирилл Герке. 

Источник. http://rscf.ru/