Vaasan yliopiston tutkimus raivaa tietä älypakkauksille, jotka kertovat tuotteen tilasta sävyään muuttavan painomusteen avulla.
Väitöskirjatutkija Jari Isohanni selvitti, miten älypakkausten värin tunnistamisessa voitaisiin hyödyntää tehokkaammin koneoppimista.
Isohannin tutkimus osoittaa, miten älypakkaukset voivat tulevaisuudessa olla entistä laajemmin pakkausteollisuuden saatavilla.
Pientenkin sävymuutosten tunnistaminen koneellisesti tarjoaa edullisia ratkaisuja esimerkiksi elintarvikealan, terveydenhuollon, logistiikan ja elektroniikka-alan tarpeisiin.
Isohannin tutkimuksessaan käyttämä musteindikaattori voidaan painaa pakkaukseen tavallisen etiketin yhteydessä. Kustannuslisä on minimaalinen verrattuna elektronisiin älypakkausratkaisuihin.
Tehokkaimpia konvoluutioneuroverkot
Funktionaaliset painomusteet vaihtavat väriä olosuhteiden mukaan esimerkiksi lämpötilan noustessa tai kosteuden lisääntyessä.
Aiemmin ei kuitenkaan ole tutkittu, milloin kannattaa käyttää mitäkin värintunnistusmenetelmää. Isohannin tutkimus täytti aukon vertailemalla koneoppimisen ja värierometodiikan soveltuvuutta erilaisiin tilanteisiin.
”Tutkimukseni osoitti, että suurten värierojen tunnistamisessa perinteiset, yksinkertaiset laskentamenetelmät riittävät hyvin”, Isohanni kertoo.
Sen sijaan hienovaraisissa muutoksissa ja vaihtelevissa olosuhteissa tehokkaimpia ovat hänen mukaansa tekoälyyn pohjautuvat konvoluutioneuroverkot.
Hyötyä myös kuluttajille
Painomusteen värimuutos voi olla nykyisille konenäkömenetelmille liian vähäinen tai nopea.
”Kun musteen sävymuutos on koneellisesti tunnistettavissa, voi muutos olla jo liian pitkällä tai vaurio tapahtunut”, Isohanni kuvailee.
Tekoäly mahdollistaa sävyn automaattisen tunnistamisen lähes ihmissilmän tarkkuudella, mikä tuo uusia työkaluja muun muassa laadunvalvontaan.
Myös kuluttajille voidaan tutkimuksen pohjalta kehittää esimerkiksi elintarvikkeiden tai muiden tuotteiden tilasta kertovia ratkaisuita.
Esimerkiksi salaattipakkaukseen ei kannata käyttää kalliita elektronisia mittareita, jotka voivat myös hankaloittaa kierrätystä. Sen sijaan painetut indikaattorit ovat käteviä ja edullisia.
FM Jari Isohannin väitöskirja Recognition of Subtle Colour Differences: A Comparative Study of Machine Learning and Colour Difference Metrics tarkastetaan 3. syyskuuta 2025.
Tilaa Kemiamedian uutiskirje!
Tilaajana saat sähköpostiisi kerran viikossa kiinnostavimmat uutiset ja tiedot alan tapahtumista ja työpaikoista. Osallistut samalla arvontaan!
