【記者吳曼嘉綜合報導】工人們睜大雙眼檢查，挑掉不良的咖啡豆。這段過程不僅耗時，也容易因人眼疲勞，而產生誤判。因此由國立雲林科技大學資訊工程系暨研究所副教授陳士煜指導該校學生組成的hsipl_1團隊，研發「運用高光譜影像智慧辨識技術於咖啡豆瑕疵檢測」並於10月31日「2019雲科智慧生活創新應用競賽決賽」獲佳作。 國立雲林科技大學高光譜訊號與影像處理實驗室參與高光譜技術研究的團隊合影。　圖／吳曼嘉攝由於人工選豆相當費時，且在工人精神疲倦的狀態下，瑕疵豆可能無法被完整挑出，於是該團隊嘗試以高光譜技術（註1）辨識瑕疵豆。將咖啡豆整齊地擺進暗箱，經推掃式高光譜相機拍攝後，便可獲得不同的波段。透過「波段選擇」將最敏感的留下，健康豆與瑕疵豆在此波段下差異會最大，最後以演算法找出瑕疵豆。註1：高光譜技術過去多應用在軍事，而現今開始往醫療藥品、植物等較為生活的應用，用以辨別物體特性。若咖啡豆尚未成熟就被採下或遭蟲蛀，便成為需要被丟棄的「瑕疵豆」。咖啡從業人員王浩宇說：「蟲蛀跟發霉容易因微生物影響，可能有赭麴毒素（註2）的物質，會導致心悸、頭痛。」因此在烘豆前需進行人工選豆，將生豆（註3）中的瑕疵豆挑除。註2：咖啡生豆水分高，黴菌大量生長而容易產生赭麴毒素。生豆在烘焙後，赭麴毒素便會被分解破壞，但是烘焙好的豆子還是有可能因保存方式不當或受到生豆汙染，再次孳生。註3：咖啡豆由外而內的構造為外皮、果肉、內果皮、銀皮、種子，藉由日曬或水洗的處裡，去除種子外側部份，就是生豆。 圖為已烘焙之正常咖啡豆，瑕疵豆分為很多種類，包含黑色豆、蟲蛀豆、未熟豆等，而蟲蛀豆通常肉眼不易辨識。　圖／吳曼嘉攝瑕疵豆分為黑色豆、蟲蛀豆、未熟豆等種類，市面上的挑豆機多只針對黑色豆。團隊學生歐承學說：「黑色豆跟沒有瑕疵的生豆差距很大，單靠顏色便能區分。」而因蟲蛀豆較難以人眼分辨，他們便對其進行辨識研究。陳士煜也提到，辨識黑豆與破碎豆相對蟲蛀豆容易許多，而雖現在團隊的高光譜技術只用於檢測蟲蛀豆，但未來商品化後，將一併進行檢測。 團隊學生歐承學將咖啡豆整齊地擺在暗箱的滑台上，通常會把咖啡豆明顯不良處朝上，讓高光譜相機容易拍到。　圖／吳曼嘉攝然而陳士煜坦言，蟲蛀在咖啡豆正面，但相機卻拍攝背面時，便會誤將瑕疵豆判為健康豆。因此考慮將其放在玻璃板上，改以兩台相機從玻璃上方及下方拍攝，期望改善此盲點。該技術目前的辨識率為95％，歐承學說：「之後要再讓系統多深度學習、多訓練，就可以增加它的辨識率。」 咖啡豆經高光譜相機拍攝完畢後，會以RAW檔呈現，右下角為瑕疵豆的波形。　圖／吳曼嘉攝現下團隊使用之暗箱設備屬於實驗室規格，體積龐大且操作複雜。未來打算和廠商合作，將研究發現之波段製成多光譜相機，提供咖啡加工廠進行自動化辨識，有效提高挑豆效率；而對於咖啡玩家來說，只要一台手持式相機，在家也能輕鬆地挑豆。國立成功大學電腦與通信工程研究所通訊與網路組助理教授林家祥表示，將高光譜技術用於檢測瑕疵咖啡豆是一個很合適的應用，但他認為要先把咖啡豆排列整齊才能檢測，會讓速度變慢。他說：「把咖啡豆全部倒在台子上，會獲得混合波形，並利用『高光譜解混』（註4），就能把混合的波形分離，這樣應該會快很多。」 註4：高光譜解混（hyperspectral unmixing）可以將經高光譜技術得來的混合波形分離。