фальсифицированную еду – это пища, в которой добавляется соединение, чтобы сэкономить на производстве затрат. Он может иметь неблагоприятный эффект, он может уменьшить потенцию пищи, или она не может оказать никакого воздействия вообще. В многочисленных ситуациях это сделано незаконно. Это также обширная проблема, которую [G. Vignesh] решил справиться с его записью для премии Hackaday 2017 года, детекторе на основе AI.

На своей странице «Детали рабочих мест HackAday.io» он описывает некоторые существующие методы для тестирования продуктов питания, некоторые, которые вы можете сделать дома: фальсифицированный сахар может быть добавлен в него мел, поэтому положить его в воду, а также сахар будет растворяться, пока мел будет нет. Его метод должен вместо этого принять изображения высокой четкости пищи и на малине PI, нанесите фильтры к ним, чтобы разоблачить различные свойства, такие как плотность, размер, цвет, структура, а также так далее. Он также упоминает, что делает анализ изображения, используя глубокую обнаружение нейронной сети. Эта работа касается нас всех, так как мы будем рассматривать это с интересом.

Если все это разговор о фальсированной еде заставляет вас беспокоиться о вашем продовольстве, подумайте о том, чтобы расти нашим собственным, хакерским стилем. Одна такая работа, которую мы видели прямо здесь, на HackAday, это Farmbot, робот сельского хозяйства с ЧПУ с открытым исходным кодом. Еще один таковой – это пищевой компьютер Openag Mit, робототехнику, а также отслеживание роста камеры.

HackadayPrize2017 спонсируется: