नई Patented टेक्नोलॉजी से रबर की ज़्यादा निष्पक्ष ग्रेडिंग संभव हो गई है
THIRUVANANTHAPURAM तिरुवनंतपुरम: केरल के रिसर्चर्स ने एक ऐसी टेक्नोलॉजी डेवलप की है, जो किसानों के लिए ज़्यादा सटीक ग्रेडिंग और सही कीमत पक्का करके देश के रबर मार्केटिंग सेक्टर को काफी हद तक बदल सकती है। यह इनोवेशन, जो कॉलेज ऑफ़ इंजीनियरिंग त्रिवेंद्रम (CET) में दो साल की कड़ी रिसर्च का नतीजा है, ने संस्थान को भारत सरकार से पेटेंट दिलाया है।
केरल के नेचुरल रबर को मुख्य रूप से रिब्ड स्मोक्ड शीट (RSS) 4 और 5 में ग्रेड किया जाता है, जिनकी कीमतें बहुत अलग-अलग होती हैं। फिर भी, ग्रेडिंग प्रोसेस अभी भी पुराने, पारंपरिक तरीकों पर निर्भर है जो सब्जेक्टिव हैं। नतीजतन, किसानों को अच्छी क्वालिटी की शीट के लिए भी सही कीमत नहीं मिल पाती है। यह नई टेक्नोलॉजी पूरी तरह से ऑब्जेक्टिव और निष्पक्ष ग्रेडिंग को मुमकिन बनाकर इस कमी को दूर करती है।
इसे CET के इलेक्ट्रॉनिक्स और कम्युनिकेशन डिपार्टमेंट के प्रो. बिनु एल एस के नेतृत्व वाली एक टीम ने डेवलप किया है। इसमें गवर्नमेंट इंजीनियरिंग कॉलेज बार्टन हिल के प्रो. अनिल के डेनियल और CET MTech रोबोटिक्स और ऑटोमेशन के पूर्व छात्र अनु ए लाल और सुरभि एस भी शामिल थे।
रिसर्चर्स ने दो सबसे ज़रूरी फैक्टर्स पर ध्यान दिया जो रबर शीट की क्वालिटी तय करते हैं: पारदर्शिता और सतह की खासियतें। उनका काम एक ऐसा सिस्टम बनाना था जो रिब्ड स्मोक्ड शीट को सही तरीके से ग्रेड कर सके। इस इंटर-डिसिप्लिनरी रिसर्च में मैकेनिक्स, इलेक्ट्रॉनिक्स, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और इन्फॉर्मेशन टेक्नोलॉजी सहित कई क्षेत्रों को शामिल किया गया।
"हमने दो-स्तरीय ग्रेडिंग तरीका अपनाया, जिसमें क्वालिटेटिव और क्वांटिटेटिव दोनों तरह के मूल्यांकन शामिल थे।" इस काम के लिए, टीम ने MRF टायर्स से अलग-अलग ग्रेड के रबर लिए।
इन सैंपल का इस्तेमाल सतह की विशेषताओं पर आधारित क्वालिटेटिव मूल्यांकन और पारदर्शिता पर आधारित क्वांटिटेटिव मूल्यांकन के लिए सही लेबल वाले डेटा सेट डेवलप करने के लिए किया गया था।
बिनु ने कहा, "हमारी पहली चुनौती पारदर्शिता से संबंधित जानकारी तय करने के लिए प्रकाश की सबसे सही वेवलेंथ ढूंढना था। केरल यूनिवर्सिटी में किए गए स्पेक्ट्रोस्कोपिक अध्ययन सही वेवलेंथ तय करने में मददगार रहे।"
टीम ने सटीक सतह की विशेषताओं का पता लगाने के लिए एडवांस्ड इमेज प्रोसेसिंग तरीकों का भी इस्तेमाल किया। रिसर्चर ने आगे कहा, "इस पारदर्शिता और सतह की जानकारी के साथ AI टूल्स का इस्तेमाल करके, हम रबर ग्रेड का बहुत सटीक और निष्पक्ष क्लासिफिकेशन करने में कामयाब रहे।"
इसके बाद टीम ने एक प्रोटोटाइप डेवलप किया जिसमें एक ट्रांसपेरेंट कन्वेयर बेल्ट है जिससे रबर शीट को गुजारा जाता है। सिस्टम का इमेज प्रोसेसिंग सेक्शन पहले एक्टिवेट होता है, जिसके बाद नतीजे तक पहुंचने के लिए पारदर्शिता का पता लगाने वाला स्टेप आता है।
इंडस्ट्री के साथ टाई-अप की योजना
CET इंडस्ट्री के साथ पार्टनरशिप में प्रोटोटाइप को एक फुल-फ्लेज्ड प्रोडक्ट में डेवलप करने की योजना बना रहा है। प्रोफेसर बिनु ने कहा, "अगर ऐसे प्रोडक्ट को अलग-अलग प्रोक्योरमेंट एजेंसियां बड़ी संख्या में इस्तेमाल करती हैं, तो इससे किसानों को बेहतर कीमतें मिल सकती हैं, जो अभी तक पारंपरिक इंसानों पर आधारित तरीकों पर निर्भर हैं।"
