Hyperspectral imaging for non-destructive detection of process-related impact damage in whole Atlantic cod (Gadus morhua L.)
본 연구는 초분광 이미징이 근육 내 헤모글로빈 수치의 상승을 감지함으로써 공정 관련 충격 손상을 입은 대서양 대구와 손상이 없는 대조군을 효과적으로 구별할 수 있음을 입증하였으나, 조직 깊이 및 산란과 같은 요인들로 인해 현재로서는 손상 심각도를 정확히 정량화하거나 개별 어류를 등급화하는 능력에는 한계가 있다.
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산업용 수산물 가공의 분주한 세계에서 속도와 자동화는 원동력이지만, 이는 종종 제품 자체에 대가를 치르게 합니다. 물고기가 기계에 의해 다뤄지거나 컨베이어 벨트에 떨어질 때, 소비자에게 도달하기 훨씬 전부터 품질을 망치는 보이지 않는 상처를 입을 수 있습니다. 이러한 충격은 내부 출혈을 일으키고, 뼈를 부러뜨리며, 근육 섬유를 분리하여 프리미엄 제품을 하급 제품으로 변질시킬 수 있습니다. 이러한 결함을 잡아내기 위해 업계는 전통적으로 소량의 어획물을 살펴보고 주관적인 판단을 내리는 인간 검사관에 의존해 왔습니다. 이 방법은 느리고 일관성이 없으며, 손상된 물고기의 대다수를 놓칩니다. 과학자들은 이제 이 문제를 해결하기 위해 하이퍼스펙트럴 이미징(hyperspectral imaging)이라 불리는 기술로 눈을 돌리고 있습니다. 무지개의 색만을 보는 표준 카메라와 달리, 이 특수 카메라는 이미지의 모든 지점에 대해 수백 개의 특정 빛 파장을 포착합니다. 이를 통해 피부를 절개하거나 제품을 손상시키지 않고도 혈액의 존재와 같은 물고기 내부의 화학적 변화를 볼 수 있습니다. 목표는 생산 라인을 따라 이동하는 물고기에서 이러한 숨겨진 상처를 자동으로 찾아내어, 오직 최고 품질의 물고기만이 판매되도록 하는 시스템을 만드는 것입니다.
노르웨이의 연구진은 이 기술이 인기 있는 어종인 대서양 북부의 차가운 바다에서 자주 양식되는 대서양 대구의 손상을 신뢰성 있게 감지할 수 있는지 테스트하기 위해 연구를 시작했습니다. 그들은 낚시 배와 가공 공장에서 발생하는 종류의 충격과 낙하를 시뮬레이션하기 위해 통제된 실험을 설계했습니다. 120마리의 양식 대구를 사용하여, 해를 입히기 전 각 물고기를 스캔함으로써 기준점을 설정했습니다. 그런 다음, 그들은 실제 환경에서 물고기가 겪을 수 있는 다양한 힘을 나타내는 1kg, 2kg, 4kg 무게의 플레이트를 1.7m 높이에서 떨어뜨려 일련의 충격을 가했습니다. 대조군은 비교를 위해 아무런 손을 대지 않은 상태로 두었습니다. 충격 후, 물고기들은 피부를 투과하여 근육 조직을 볼 수 있는 특정 조명 설정을 갖춘 하이퍼스펙트럴 카메라로 다시 스캔되었습니다. 연구진은 이후 물고기를 얼음 위에 보관하며 6일을 기다린 후, 숙련된 인간 심사위원단이 필렛(살코기)을 만들어 검사하도록 했습니다. 마지막으로, 그들은 화학적 분석을 사용하여 혈액 내 산소를 운반하는 단백질인 헤모글로빈의 정확한 양을 측정하기 위해 근육 조직 샘샘플을 채취했습니다.
결과는 물리적 손상이 심각하며 떨어진 플레이트의 무게와 직접적인 관련이 있음을 보여주었습니다. 2kg과 4kg 플레이트에 맞은 물고기들은 골격 골절과 다량의 내부 출혈을 포함한 심각한 부상을 입었습니다. 실제로 4kg 그룹의 모든 물고기는 척추 골절이 있었으며, 2kg 그룹의 77%도 유사한 부상을 입었습니다. 1kg 그룹은 손상이 적었으나, 10%가 척골 골절을 보였고 여전히 근육 분리와 피부 손상의 징후를 나타냈습니다. 인간 심사위원들은 이러한 결과를 확인하며, 심하게 충격을 받은 물고기에 대해 특히 혈흔과 분리된 근육 섬유를 언급하며 훨씬 낮은 품질 점수를 부여했습니다. 화학적 분석 또한 이를 뒷받침했는데, 더 무거운 플레이트에 맞은 물고기들이 손대지 않은 물고기에 비해 근육 조직 내 헤모글로빈 수치가 유의미하게 높다는 것을 밝혀냈습니다. 이는 충격으로 인해 혈관이 파열되어 혈액이 살 속으로 스며들었음을 확인시켜 주었습니다.
연구진이 하이퍼스펙트럴 카메라의 데이터를 살펴보았을 때, 결과는 복합적이면서도 유망한 모습을 보였습니다. 카메라는 손상된 물고기와 건강한 물고기를 구별하는 데 매우 뛰어났습니다. 카메라는 충격을 받은 물고기가 대조군보다 높은 혈액 관련 신호를 가지고 있음을 성공적으로 식별했습니다. 그러나 이 기술은 개별 물고기의 손상이 정확히 얼마나 심한지를 정밀하게 측정하는 데는 어려움을 겪었습니다. 카메라는 혈액이 존재한다는 것은 볼 수 있었지만, 동일한 힘으로 충격을 받은 물고기들 사이에서도 수치가 크게 차이가 났습니다. 연구진은 이것이 카메라가 물고기의 피부를 투과하여 깊은 근육층을 보려고 시도하는 과정에서, 빛이 살아있는 조직 내에서 산란되고 흡수되는 방식 때문에 복잡해졌기 때문이라고 판단했습니다. 물고기의 형태와 피부 두께 또한 한 물고기에서 다른 물고기로 일관된 판독을 얻는 것을 어렵게 만드는 역할을 했습니다. 결과적으로, 이 시스템은 아직 모든 물고기에서 혈액의 정확한 양을 측정하는 완벽한 자 역할을 할 수는 없었지만, 손상된 배치와 건강한 배치를 분리하는 신뢰할 수 있는 필터로서 기능할 수 있음을 입증했습니다.
본 연구는 하이퍼스펙트럴 이미징이 수산업계에 강력한 도구이지만, 모든 문제에 대한 마법 같은 해결책은 아니라고 결론짓습니다. 이 기술은 손상이 발생했음을 포착하고, 거칠게 다뤄진 물고기 배치와 부드럽게 다뤄진 배치를 구별하는 데 매우 효과적입니다. 이러한 능력은 공장이 모든 품목을 주관적으로 검사할 필요 없이 자동으로 물고기를 분류할 수 있게 해줄 것입니다. 그러나 이 기술은 아직 처리업자에게 특정 물고기에 몇 밀리그램의 혈액이 있는지 알려주거나, 개별 물고기에 대해 정밀한 척도로 손상의 심각도를 등급 매길 준비가 되어 있지 않습니다. 피부를 통한 빛의 산란과 전체 물고기의 복잡한 기하학적 구조라는 과제는 판독값에 항상 불확실성을 남길 것입니다. 현재로서는, 이 기술의 최선의 용도는 어획물의 전반적인 품질에 대해 빠르고 객관적인 점검을 제공하여, 생산 라인에서 계속 진행되는 물고기들이 흔히 간과되기 쉬운 숨겨진 상처로부터 자유롭다는 것을 보장하는 것입니다.
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