Pametno skladiščenje za svež pridelek Digitalna komora in dobre prakse za podaljševanje obstojnosti na kmetiji Slovenj Gradec, 5. maj 2025 Naslov: Pametno skladiščenje za svež pridelek, Digitalna komora in dobre prakse za podaljševanje obstojnosti na kmetiji Urednik: Alenka Berložnik (Zavod SLOKVA, so. p.) Avtorji: dr. Nika Brili, Alenka Berložnik, dr. Sebastjan Radišek, Vesna Klančnik Fotografije: dr. Nika Brili, Alenka Berložnik, dr. Sebastjan Radišek, Vesna Klančnik Recenzija: dr. Nika Brili, Alenka Berložnik, dr. Sebastjan Radišek, Vesna Klančnik Grafično oblikovanje in prelom: Zavod Slokva, so.p. Oblikovanje ovitka: Zavod Slokva, so.p. Vrsta publikacije: elektronska izdaja Založnik: Zavod SLOKVA, so. p. Izdajatelj: Zavod SLOKVA, so. p. Kraj in datum izida: Slovenj Gradec, maj 2025 Dostopno na: https://slokva.si/projekti/program-razvoja-podezelja-2014-2020-do-2022/z-napredni-mi-digitalnimi-tehnologijami-do-kakovostne-hrane/ Financer projekta: Program razvoja podeželja 2014-2020 (80 % od tega Evropski kmetijski sklad za razvoj podeželja, 20 % Republika Slovenija), lastna sredstva partnerjev Naslov projekta: Z naprednimi digitalnimi tehnologijami do kakovostne hrane (FRESH@FOOD) Številka ukrepa: 16.2 Številka odločbe: 33117-11/2022/6 Cena: brezplačno Kataložni zapis o publikaciji (CIP) pripravili v Narodni in univerzitetni knjižnici v Ljubljani COBISS.SI-ID 238452739 ISBN 978-961-97021-3-0 (PDF) VSEBINA 1. UVOD ....................................................................................................................................................................................................4 1.1 Namen in cilji priročnika.............................................................................................................................................................4 1.2 Povezava s projektom FRESH@FOOD ................................................................................................................................5 2. Napredna komora FRESH@FOOD ........................................................................................................................................6 2.1 Namen in možnosti uporabe ...................................................................................................................................................7 2.1.1 Eksperimentalna raba v nadzorovanem okolju ..............................................................................................................7 2.1.2 Podatkovna podpora za razvoj AI modelov ....................................................................................................................8 2.1.3 Prilagodljivost za različne vrste živil ......................................................................................................................................8 2.2 Strojna oprema in konstrukcija ...............................................................................................................................................9 2.2.1 Konstrukcija komore .....................................................................................................................................................................9 2.2.2 Senzorji in aktuatorji .....................................................................................................................................................................9 2.2.3 Krmilni sistem ................................................................................................................................................................................15 2.2.4 Povezava senzorjev in aktuatorjev s krmilnim sistemom.......................................................................................16 2.3 Programska in strežniska arhitektura sistema ..............................................................................................................19 2.3.1 Umerjanje senzorjev in programski zajem podatkov ...............................................................................................19 2.3.2 Shematski načrt programske arhitekture .......................................................................................................................20 2.3.3 Podatkovne baze in upravljanje ...........................................................................................................................................21 2.3.4 Sistem za ročno upravljanje z aktuatorji .........................................................................................................................22 2.3.5 Krmiljenje komore po protokolu ........................................................................................................................................24 2.3.6 Front-end: grafični vmesnik v HTML, CSS in Bootstrap ..........................................................................................25 2.3.7 Back-end: razvoj spletne aplikacije z Flask in Python ...............................................................................................26 3. Enostavne tehnike za podaljševanje obstojnosti ........................................................................................................28 4. Rezultati laboratorijskih anali vpliva uv-c svetlobe na skladiščenje pridelkov ...........................................31 5. Zaključki in prihodnje smernice ..........................................................................................................................................34 1. UVOD 1.1 Namen in cilji priročnika Namen tega priročnika dobrih praks je ponuditi celovit in praktično uporaben vir znanja za vse, ki želijo na kmetijah ali v raziskovalnih okoljih preizkušati ali vpeljati inovativne rešitve za podaljševanje obstojnos-ti živil. Priročnik združuje znanstvena spoznanja, inženirske pristope in praktične izkušnje, pridobljene v okviru projekta FRESH@FOOD, in jih pretvori v konkretna navodila, priporočila in sistemske rešitve, ki so izvedljive tudi v skromnejših okoljih. Cilji priročnika: • Predstaviti koncept, konstrukcijo in uporabo napredne digitalne komore za izvajanje eksperimentov s ciljem podaljševanja obstojnosti in svežine pridelkov, • Podpreti prenos znanja iz raziskovalnih institucij v prakso z jasnimi tehničnimi opisi, shemami in razvito programsko kodo, ki je javno deljena preko spletne platforme GitHub, • Omogočiti izgradnjo podobnih sistemov na osnovi opisanih komponent, arhitekture in digitalne zasnove, • Poudariti pomen podatkovno podprtega odločanja, razvoja napovednih modelov in in- tegracije senzorike v agroživilske verige, • Povečati trajnost in kakovost hrane z uporabo inovativnih, a enostavnih rešitev (npr. UV-C svetloba, kontrolirana atmosfera, delni vakuum), • Oceniti učinkovitost enostavnih postopkov skladiščenja, preizkušenih neposredno na kmetijah, in ugotovitve deliti s kmetovalci. Dodatna vrednost laboratorijskih analiz UV-C svetlobe: • Pomemben del projekta predstavlja laboratorijska analiza vpliva UV-C osvetljevanja na različne vrste pridelkov. Ta analiza raziskovalcem in kmetovalcem omogoča: • določitev učinkovitih doz UV-C svetlobe glede na trajanje in intenzivnost, • prepoznavo patogenov in mikroorganizmov, pri katerih je UV-C osvetljevanje posebej učinkovi- to v času skladiščenja pridelkov, • razumevanje mehanizmov delovanja UV-C na površino plodov ter vpliva na kakovost, vizualni videz in varnost pridelka. • Z vključevanjem teh znanj priročnik pomembno prispeva k uvedbi strokovno podprtih, a prak- tično izvedljivih rešitev, ki omogočajo nadzorovano, prilagodljivo in trajnostno skladiščenje sadja in zelenjave. 4 1.2 Povezava s projektom FRESH@FOOD Priročnik je rezultat projekta EIP FRESH@FOOD: »Z naprednimi digitalnimi tehnologijami do kakovostne hrane«, ki je nastal kot odgovor na izzive skladiščenja občutljivih kmetijskih pridelkov, predvsem sadja in zelenjave, brez uporabe kemičnih sredstev. Projekt vključuje razvoj napredne komore, praktične preizkuse na kmetijah, laboratorijsko diagnostiko ter razvoj digitalnih in napovedovalnih orodij. Z razvojem prototipa komore, testiranjem UV-C tehnologije in analizo enostavnih tehnik skladiščenja smo oblikovali konkretna orodja, ki so že bila uspešno preizkušena v praksi. Cilj priročnika je to znanje struktu-rirano in jasno predstaviti uporabnikom. Projekt FRESH@FOOD se izvaja v okviru ukrepa M16.2 Programa razvoja podeželja RS 2014–2020 in je fi nanciran 40,10 % iz lastnih sredstev partnerstva, ostalo pa iz javnih sredstev. Glavni namen projekta je razviti in preizkusiti nove rešitve za podaljševanje obstojnosti in svežine sadja ter zelenjave na način, ki je dostopen tudi manjšim kmetijam. Slika 1: Shematski prikaz poteka izvajanja projekta 5 V projektu sodelujejo raziskovalne, svetovalne in izobraževalne institucije ter praktično usmerjene kmetije, kar zagotavlja uravnoteženo povezavo med teorijo in prakso. Vsak izmed partnerjev ima ključno vlogo v izvedbi in prenosu rezultatov v prakso – od laboratorijskih raziskav, razvojne programske opreme, do tes-tiranja na kmetijah in diseminacije znanja. Priročnik je rezultat projekta EIP FRESH@FOOD: »Z naprednimi digitalnimi tehnologijami do kakovostne hrane«, ki je nastal kot odgovor na izzive skladiščenja občutljivih kmetijskih pridelkov, predvsem sadja in zelenjave, brez uporabe kemičnih sredstev. Projekt vključuje razvoj napredne komore, praktične preizkuse na kmetijah, laboratorijsko diagnostiko ter razvoj digitalnih in na-povedovalnih orodij. Z razvojem prototipa komore, testiranjem UV-C tehnologije in analizo enostavnih tehnik skladiščenja smo oblikovali konkretna orodja, ki so že bila uspešno preizkušena v praksi. Cilj priročnika je to znanje struktu-rirano in jasno predstaviti uporabnikom. 2. NAPREDNA KOMORA FRESH@FOOD Napredna komora, razvita v okviru projekta FRESH@FOOD, predstavlja inovativno tehnološko rešitev za podaljševanje obstojnosti pridelkov v prehranski verigi. Komora FRESH@FOOD je mobilna, inteligentna in energetsko učinkovita hladilna enota z možnostjo daljinskega upravljanja. Omogoča podaljševanje obstoj-nosti sadja in zelenjave s kombinacijo regulirane atmosfere, UV-C razkuževanja, nadzora vlage in hlajenja. Gre za modularno, mobilno in digitalno podprto komoro z zmožnostjo natančnega nadzora mikroklimat-skih pogojev. Komora omogoča shranjevanje občutljivih pridelkov (npr. jagodičevje, zelišča, solatnice) pod pogoji, ki bistveno zavirajo mikrobiološki razvoj, zmanjšujejo izgube in podaljšujejo tržno svežino. Slika 2: Koncept napredne komore FRESH@FOOD 6 Zaradi vedno večjih izgub hrane v fazi skladiščenja in distribucije postaja razvoj pametnih skladiščnih sistemov ključnega pomena. Tradicionalne hladilnice so pogosto energijsko neučinkovite, slabo prilagodl-jive različnim pridelkom in ne omogočajo nadzora nad podrobnejšimi okolijskimi parametri. Napredna komora FRESH@FOOD omogoča: • simulacijo različnih atmosferskih pogojev (npr. O₂, vlaga), • uporabo UV-C osvetljevanja za zmanjšanje mikrobiološke kontaminacije, • pametno regulacijo temperature, prezračevanja in vlažnosti, • sledljivost in analizabilnost podatkov v realnem času. S tem postane komora eksperimentalni poligon za razvoj tehnologij podaljševanja obstojnosti živil, hkrati pa tudi didaktično orodje in osnova za industrijske rešitve prihodnosti. Prispeva k zmanjšanju odpadne hrane, boljši kakovosti izdelkov in optimizaciji skladiščnih praks. 2.1 Namen in možnosti uporabe Napredna komora, razvita v okviru projekta FRESH@FOOD, je tehnološko dovršen in modularen sistem, zasnovan za izvajanje nadzorovanih poskusov, testiranje skladiščnih režimov ter razvoj napovednih mode-lov za podaljševanje obstojnosti živil. Zaradi svoje prilagodljivosti in integrirane senzorike omogoča upo-rabo v raziskovalne, razvojne in aplikativne namene – tako na raziskovalnih ustanovah kot v agroživilskem sektorju. 2.1.1 Eksperimentalna raba v nadzorovanem okolju Komora omogoča simulacijo širokega spektra mikroklimatskih pogojev, pri čemer uporabnik preko splet-nega vmesnika nadzoruje: • temperaturo (0–35 °C), • relativno vlažnost (30–95 % RH), • koncentracijo plinov (CO₂, O₂, H₂), • svetlobne pogoje (klasična LED osvetlitev in UV-C žarnice), • zračni pretok in stopnjo prezračevanja. Ključna eksperimentalna funkcionalnost komore je uporaba UV-C svetlobe (valovna dolžina 254 nm) za zmanjševanje mikrobioloških obremenitev na površini živil. Komora vključuje dve UV-C žarnici, katerih vklop je možno časovno natančno nastaviti. UV-C svetloba deluje kot neinvaziven dezinfekcijski ukrep, ki: • zavira rast plesni, • zmanjšuje število bakterij in gliv, • podaljšuje rok uporabnosti občutljivih pridelkov, kot so maline, jagode, solata. Sistem omogoča nastavljanje trajanja in pogostosti UV-C osvetljevanja za vsak eksperiment posebej, kar omogoča primerjalne študije učinkovitosti različnih režimov. V kombinaciji z drugimi parametri (temperatura, vlaga, O₂) se lahko simulirajo kompleksni skladiščni scenariji. Posebno funkcionalnost predstavlja tudi izpodrivanje kisika z dušikom (N₂), kar omogoča simulacijo nadzorovane atmosfere (CA). S tem se zmanjšujejo oksidativni procesi in dodatno zavira rast mikroor-ganizmov. 7 7 2.1.2 Podatkovna podpora za razvoj AI modelov Komora je zasnovana kot digitalni sistem, ki omogoča stalno in strukturirano beleženje podatkov. Vsi podatki (mikroklima, statusi aktuatorjev, slike) se zbirajo lokalno in varnostno kopirajo. Zbirajo se: • vrednosti iz temperaturnih, plinskih in vlažnostnih senzorjev, • podatki o časovnih aktivacijah UV-C žarnic, ventilacije, vlažilnika, ipd., • slike živil, zajete s kamero in osvetljene z LED obročem. S tem sistemom se ustvarja bogata podatkovna zbirka, ki je temelj za: • trening in validacijo napovednih modelov (regresija, nevronske mreže, LSTM), • analizo vplivov UV-C osvetljevanja in mikroklime na pojav plesni in izgubo kakovosti, • razvoj prilagodljivih algoritmov odločanja za optimalno upravljanje skladiščenja. Komora tako deluje kot podatkovna platforma, ki podpira prehod iz klasičnega upravljanja kakovosti v napovedovalno in samodejno odločanje z umetno inteligenco. 2.1.3 Prilagodljivost za različne vrste živil Komora je prilagodljiva in omogoča obravnavo različnih pridelkov in embalažnih konfi guracij. Primerna je za: • testiranje sadja in zelenjave z različno občutljivostjo na svetlobo in mikroklimo (maline, solata, paradižnik, jabolka), • testiranje embalaže, kot so perforirane vrečke, plastične posode, ali MAP embalaža, • simulacijo logističnih transportnih pogojev, vključno z zamiki v hlajenju ali kratkotrajnimi UV-C osvetlitvami. Sistem omogoča: • hitro menjavo nastavitev in fl eksibilno preklapljanje med eksperimentnimi scenariji, • dodajanje novih senzorjev ali aktuatorjev glede na eksperimentalne potrebe, • vizualno spremljanje razvoja stanja na živilih. Komora je tako primerna tako za raziskovalce, ki preučujejo fi zikalno-biološke vplive na obstojnost, kot tudi za živilsko industrijo, ki išče optimizirane postopke ohranjanja kakovosti z uporabo UV-C svetlobe in digitalnega nadzora. 8 2.2 Strojna oprema in konstrukcija Napredna komora FRESH@FOOD je zasnovana tako, da združuje robustnost, prenosljivost in integracijo pametnih tehnologij. Njena tehnična zasnova temelji na praktičnih zahtevah uporabe na kmetiji, v labora-toriju ali pri razvoju novih tehnologij za podaljševanje obstojnosti pridelkov. 2.2.1 Konstrukcija komore Zunanje mere: približno 160 cm (širi- na) × 200 cm (dolžina), višina prilago- jena standardnim prikolicam Notranji volumen: primeren za dve EUR paleti ali eksperimente z manjši- mi serijami pridelkov Materiali: sendvič plošče debeline 80 mm z visoko izolativnostjo Vrata: hladilniška vrata z magnetnim tesnilom Podnožje: jeklen okvir, prilagojen za prestavljanje z viličarjem (priporoče- ne daljše vilice) Zasnova: modularna in sestavljiva, prilagodljiva nadaljnjim nadgradnjam Slika 3: CAD model FRESH@FOOD komore 2.2.2 Senzorji in aktuatorji Za delovanje napredne komore je ključno pravilno umeščanje in integracija senzorjev in aktuatorjev. Ta poglavje opisuje priporočeno razporeditev, tipologijo in funkcionalno vlogo posameznih komponent, po-trebnih za zagotavljanje nadzora nad mikroklimo, osvetlitvijo, plini in vizualnim nadzorom v komori. Senzorske enote Senzorji so razdeljeni v funkcionalne sklope glede na lokacijo in namen: • Enota A – Zgornji del notranjosti komore • Enota B – Spodnji del notranjosti komore • Enota C – Zunanjost komore • Enota D – Kamera za vizualni zajem • Enota E – Senzor na vratih (kontaktni senzor) 9 Aktuatorske enote Aktuatorji so razdeljeni glede na funkcijo v komori: • Hlajenje (zunanja in notranja enota) • Dovod plina (N₂) • LED osvetlitev • UV-C osvetlitev • Prezračevanje komore • Vlaženje zraka • Kamera z LED osvetlitvijo Tehnična izvedba senzorskega sistema Zgornja enota v notranjosti komore (Enota A) To enoto sestavljajo naslednje komponente: • Senzor temperature in relativne vlažnosti (SHT31) • Senzor vodika (MQ-8) • Senzor kisika (GROVE – Gas Sensor O₂) • Dva temperaturna senzorja DS18B20: • en na hladilnih rebrih notranje enote • en nameščen izven doze (za referenco) Slika 4: Komponente zgornje senzorske enote v notranjosti komore (ENOTA A) 10 Vsi senzorji so nameščeni na nosilno 3D-tiskano osnovno ploščo, ki je pritrjena v namensko dozo. Za pre-tvorbo analognih signalov in komunikacijo z glavnim krmilnikom se uporablja Arduino Nano, medtem ko je SHT31 povezan neposredno na Raspberry Pi 4 preko I2C. Slika 5: Zgornja enota v notranjosti komore (Enota A) Spodnja enota v notranjosti komore (Enota B) Ta enota vključuje en senzor: • Kombinirani senzor za temperaturo, vlago in CO₂ (SCD41) Tudi ta enota je nameščena v dozo z 3D-tiskano ohišje in vezjem. Slika 6: Komponente spodnje senzorske enote v notranjosti komore (ENOTA B) 11 Zunanja enota je pritrjena na dozo, v kateri se nahaja glavni krmilnik. Vsebuje: Senzor temperature in relativne vlažnosti (SHT31), nameščen v 3D-tiskano ohišje Slika 7: Zunanja senzorska enota (Enota C) Kamera Logitech C920 HD Pro je nameščena na premično stojalo. Vključuje LED obroč, ki se aktivira samo med zajemom slike. Slika 8: Optični senzor in sistem osvetlitve nameščen v notranjosti komore 12 Tehnična izvedba aktuatorskega sistema Aktuatorski sistem v napredni komori FRESH@FOOD omogoča aktivno uravnavanje mikroklimatskih po-gojev, osvetlitve, atmosfere in vizualnega zajema. Vsak aktuator je krmiljen z uporabo SSR relejev ali kla-sičnih elektromehanskih relejev, ki jih upravlja glavni krmilnik (Raspberry Pi) preko digitalnih izhodov. Tabela 1: Pregled aktuatorskih enot in njihovih funkcij Aktuatorska enota Sestavni deli Funkcija Hlajenje – zunanja enota Kompresor Zniževanje temperature v komori Hlajenje – notranja enota Ventilator, grelec za Kroženje zraka in odstranitev kondenza z odmrzovanje reber Dovod plina (N₂) Elektromehanski ventil Zmanjšanje koncentracije O₂, simulacija kontrolirane atmosfere LED osvetlitev Notranja LED svetilka Osnovna vidna osvetlitev komore UV-C osvetlitev 2 × UV-C svetilki Mikrobiološka dezinfekcija površin, zaviranje rasti plesni Prezračevanje 2 × ventilator z Zamenjava zraka v komori nepovratno loputo Vlaženje Vlažilnik zraka Dvig relativne zračne vlažnosti Osvetlitev kamere LED obroč okrog kamere Osvetlitev za zajem kakovostnih slik izdelkov Na sliki 8 je viden kompresor in ventilator zunanje enote hladilnega sistema. Na levi strani slike je viden tudi ventilator za prezračevanje v komori. Pod hladilno enoto je viden ventil za dovod plina. B A C Slika 9: (a) Kompresor in ventilator zunanje hladilne enote, (b) Ventilator za prezračevanje komore (c) Elektromagnetni ventil za dovod dušika v komor 13 Enota za dovod plina (Slika 8) zajema po meri narejen nosilec jeklenke, regulator plina in sam ventil za dovod plina, ki ima narejen nosilec iz nerjaveče pločevine in 3D printan pokrov. Vidno na sliki spodaj. Slika 10: Enota za dovajanje dušika v komoro V notranjosti komore se nahajajo LED osvetlitev notranjosti, UV-C luči, notranja enota hladilnega sistema in vlažilnik spodaj, kar je prikazano na sliki 10. Vidimo tudi, da je odvod kondenza speljan v vlažilnik zraka. Vse vidno na sliki spodaj. Slika 11: Notranjost komore: LED osvetli- tev notranjosti, UV-C luči, notranja enota hladilnega sistema in vlažilnik zraka. 14 2.2.3 Krmilni sistem Za celovit nadzor nad senzorji, aktuatorji in komunikacijo z uporabnikom sistem uporablja dvostopenjski krmilni sistem, ki vključuje pomožni krmilnik (Arduino Nano) in glavni krmilnik (Raspberry Pi 4). Oba sta povezana preko serijske komunikacije, pri čemer glavni krmilnik prevzema vlogo osrednjega procesnega in komunikacijskega središča. Slika 12: Krmilni sistem V zgornji senzorski enoti komore je nameščen pomožni krmilnik Arduino Nano, ki je zadolžen za: • zajem podatkov s senzorjev, ki niso neposredno kompatibilni z Raspberry Pi (npr. analogni senzor- ji, serijski moduli), • pretvorbo signalov v digitalno obliko, • pošiljanje podatkov na glavni krmilnik preko serijskega vmesnika (COM port). Ta razbremeni glavni sistem, hkrati pa omogoča modularno širitev sistema v prihodnje. Raspberry Pi 4 predstavlja srce celotnega sistema in opravlja naslednje funkcije: • krmiljenje vseh aktuatorjev (prek GPIO izhodov), • neposredno branje podatkov s kompatibilnih digitalnih senzorjev (prek I²C in GPIO vhodov), • zagon spletne aplikacije in grafi čnega vmesnika (Flask + Bootstrap), • lokalno in oddaljeno shranjevanje podatkov, • avtomatizacija procesov (protokolarno krmiljenje, regulacija temperature, osvetljevanja itd.). 15 15 Raspberry Pi 4 je vgrajen v namensko industrijsko dozo, katere sprednja stran je izdelana iz nerjaveče pločevine, vanjo pa je vgrajen: • 10.1-palčni LCD zaslon, občutljiv na dotik (Touchscreen), • USB, HDMI in napajalni priklopi, dostopni z zadnje strani, • zračne reže za hlajenje, • pritrdilna mesta za varno montažo na steno ali stojalo. Tabela 3: Priporočen seznam komponent za izgradnjo krmilnega modula Komponenta Priporočeni model / opomba Glavni krmilnik Raspberry Pi 4 (4GB ali 8GB) Zaslon 10.1” HDMI LCD touchscreen (ločljivost min. 1280×800) Pomožni krmilnik Arduino Nano (klon z CH340 čipom je cenovno ugoden) Napajalnik 5V 4A (stabiliziran, z industrijsko zaščito) Vmesniško vezje (PCB) Po meri načrtovano tiskano vezje z GPIO povezavo (40 pin) Povezovalni kabel GPIO fl at kabel (40-pin female–female) Vijačne sponke 2.54 mm ali 3.5 mm (za enostavno priključevanje senzorjev) Ohišje za krmilnik Plastično ali kovinsko, z režami za zračenje Razdelilne vrste Za ločevanje napajalnih in signalnih poti Napajalni kabli in USB kabel USB-A microUSB (za napajanje), USB-A USB-B (Arduino) Programska orodja Raspbian OS, Python, Flask, PlatformIO (Arduino IDE) 2.2.4 Povezava senzorjev in aktuatorjev s krmilnim sistemom Za varno in pregledno povezavo med Raspberry Pi in perifernimi napravami je bil razvit po meri izdelan tiskan vezni modul (interface PCB), ki omogoča: • priklop vseh senzorjev in aktuatorjev preko vijačnih sponk (s ponovljivim označevanjem), • ločevanje napajalnih in signalnih poti, • vključitev potrebnih napetostnih delilnikov, pull-up upornikov, varovalnih diod, ipd., • povezavo s Pi-jem preko ploščatega kabla (GPIO header). Napajanje sistema poteka prek stabiliziranega 5V napajalnika, ki se nahaja v istem ohišju. Napaja Raspber-ry Pi, interface vezje in manjše senzorje. 16 Tabela 2: Pregled komunikacijskih povezav med komponentami krmilnega sistema Komponenta Priklop na Način komunikacije Senzor SHT31 Raspberry Pi I²C Senzor MQ-8, O₂ Arduino Nano Analogni vhodi Kamera Raspberry Pi (USB) Video streaming Aktuatorji SSR releji vmesni releji GPIO izhodi LCD zaslon Raspberry Pi (DSI/HDMI) Zaslon in dotik Arduino Nano Raspberry Pi USB / Serijska povezava Priporočilo: Vsi priključki na vmesniškem vezju naj bodo označeni z nalepkami ali barvnimi oznakami za lažje vzdrževanje in diagnostiko. Slika 13: Shema povezav krmilnega sistema komore Za zanesljivo in varno upravljanje aktuatorjev v komori je poleg krmilnika potreben tudi ločeni močnostni sklop – t. i. močnostna omarica, ki vsebuje vse releje, varovalke in zbiralke za napajanje 230 V porabnikov. Raspberry Pi 4 oddaja digitalne izhodne signale na ravni 3,3 VDC, kar zadošča za aktivacijo SSR (solid-sta-te) relejev. Ti releji pa niso primerni za neposredno krmiljenje močnejših porabnikov. Zato je sistem za-snovan tako, da: Raspberry Pi upravlja SSR releje SSR releji vklopijo elektromehanske močnostne releje, ki krmilijo porabnike do 10 A / 230 VAC Ta dvostopenjski sistem zagotavlja galvansko ločitev med krmilnim in močnostnim delom ter izboljša varnost in stabilnost delovanja. 17 Slika 14: Vsebina močnostne omarice Zgornji del omarice (gledano z leve proti desni) vključuje: 1. Napajalnik 5 VDC – za napajanje SSR relejev 2. Kontaktor – za vklop kompresorja in ventilatorja zunanje hladilne enote 3. Osem elektromehanskih relejev, zaporedno priključenih na: • ventilator notranje enote, • elektromehanski ventil za dušik, • LED osvetlitev notranjosti, • UV-C osvetlitev, • dva ventilatorja za prezračevanje, • vlažilnik (prek notranje vtičnice), • LED osvetlitev kamere (prek notranje vtičnice), • grelec za odmrzovanje reber hladilnega sistema 4. Varovalke: • ena za krmilno vezje (SSR releji, senzorji, modem), • ena za močnostni del (aktuatorji, releji, kontaktorji) Spodnji del omarice vsebuje: • Zbiralki L in N za napajanje krmilnega dela (vezani na ustrezno varovalko) • Vrstico SSR relejev, ki premoščajo signale iz Raspberry Pi na močnostne releje • Zbiralko PN (za zaščitni vodnik – ozemljitev) • Zbiralki L in N za napajanje aktuatorskega dela (prav tako preko varovalke) 18 Močnostna omarica je s krmilnim sistemom povezana tako, da: • SSR releji prejmejo signal iz Raspberry Pi (GPIO izhodi), • vsak SSR rele aktivira pripadajoči močnostni rele, • napetost 230 V AC za aktuatorje je ločena in zaščitena s svojimi varovalkami, • vsa ožičenja potekajo preko industrijskih vijačnih sponk ali DIN-letev. Aktuatorji so priključeni preko močnostne omarice, ki vključuje: • SSR (Solid-State) releje, ki jih neposredno aktivira Raspberry Pi z nizkonapetostnim signalom (3,3 VDC), • Elektromehanske releje, ki omogočajo krmiljenje naprav z močjo do 10 A / 230 VAC, • Kontaktor za vklop kompresorja hladilnega sistema, • Dve varovalki: ena za krmilni del, druga za napajanje aktuatorjev. 2.3 Programska in strežniska arhitektura sistema Programska in strežniška arhitektura predstavlja jedro digitalne zasnove komore in omogoča delovanje vseh njenih funkcionalnosti – od zajema podatkov s senzorjev do avtomatskega krmiljenja in spletnega dostopa. V tem poglavju so predstavljene ključne komponente programske opreme, podatkovne baze, struktura spletne aplikacije ter konfi guracija strežniških storitev za oddaljeno upravljanje. Celotna struktura projekta, vključno s programsko kodo in mapami, je dostopna v javnem repozitoriju na naslednji povezavi: github.com/cognitive-sailor/komora 2.3.1. Umerjanje senzorjev in programski zajem podatkov Za zanesljivo in natančno delovanje senzorjev je bilo potrebno zagotoviti tako fi zično povezljivost kot tudi programsko podprto komunikacijo. Vsak izmed 13 senzorjev je bil opremljen z ustreznim Python paketom za komunikacijo s krmilnikom Raspberry Pi 4 oziroma pomožnim mikrokontrolerjem Arduino Nano V3. • Senzorja Adafruit SHT31D in SCD4x delujeta preko protokola I2C. • Senzorja za H2 in O2 sta priključena na serijski (COM) vmesnik prek Arduino Nano. • Kamera je povezana na Raspberry Pi preko USB. • Ostali senzorji so povezani preko GPIO pinov. Vsi analogni senzorji podajajo napetostne vrednosti, zato je bilo potrebno izvesti umerjanje glede na do-kumentacijo proizvajalcev. Razviti so bili linearni in nelinearni modeli pretvorbe električne napetosti v merjeno fi zikalno veličino. Za vsak senzor je bila v Pythonu razvita lastna funkcija, ki: • vzpostavi povezavo s senzorjem, • izvede meritev, • shrani vrednosti v sistemsko spremenljivko in v datoteko. Razvita glavna skripta za sinhronizirano branje vseh senzorjev »sensors_read.py« je prosto dostopna na: https://github.com/cognitive-sailor/komora/blob/master/komorasoft/scripts/sensors_read.py 19 2.3.2 Shematski načrt programske arhitekture Kot osnovo za programsko rešitev komore se uporablja spletna aplikacija, ki omogoča oddaljen dostop, sočasno uporabo več uporabnikov in neprekinjeno delovanje na lokalnem mikroprocesorskem sistemu. Zaradi omejenih sistemskih virov na napravi Raspberry Pi 4 je izbrano ogrodje Flask (Python), ki omogoča hitro izvajanje, enostavno razširljivost in nizko porabo virov. Priporočena arhitektura vključuje naslednje funkcionalne sklope: • Zajem in shranjevanje podatkov s senzorjev – uporaba modulov za I²C, COM in GPIO senzorje – strukturirano shranjevanje v HDF5 ali podatkovno bazo • Ročno in samodejno krmiljenje aktuatorjev – digitalno upravljanje preko GPIO izhodov in podatkovnih modelov • Povezava z lokalno in spletno podatkovno bazo – uporaba SQLAlchemy ORM za povezavo z SQLite ali PostgreSQL bazo • Grafi čni spletni vmesnik – izdelan v HTML/CSS/JS z uporabo Bootstrap ogrodja – omogoča upravljanje, spremljanje stanja in konfi guracijo sistema • Dostop preko lokalnega omrežja (LAN) ali spleta (Internet) – vzpostavljen preko statičnega IP naslova in odprtih pristopnih točk (npr. port 5000) • Vzporedno izvajanje meritev v ozadju – ločen sistemski proces s pomočjo systemd storitve, ki skrbi za nemoten zajem podatkov, neod-visno od delovanja spletne aplikacije Slika 15: Shematski načrt celotne programske arhitekture 20 2.3.3 Podatkovne baze in upravljanje Za učinkovito, pregledno in razširljivo delovanje digitalnega sistema je smiselno vse ključne entitete – sen-zorje, aktuatorje, uporabnike in protokole – shranjevati v ločene in ustrezno strukturirane podatkovne baze. Tako je omogočeno varno shranjevanje, nadzor nad sistemom, enostavna obnova nastavitev ter upo-raba zgodovinskih podatkov za analize in razvoj napovednih modelov. Priporočena zasnova Sistem uporablja relacijski model podatkovne baze, vzpostavljen z uporabo ogrodja SQLAlchemy (ORM za Python), ki omogoča delo z bazami na deklarativen način, neodvisno od konkretnega strežnika (npr. SQLite, MySQL, PostgreSQL). Osnovne podatkovne zbirke Priporočamo organizacijo baze v sledeče module: Modul Opis in namen Koda / povezava (prosto dostopna programska koda razvita v okviru projekta) actuators.db Evidenca aktuatorjev: naziv, opis, stanje (ON/OFF), pripa-Actuator model dajoči GPIO pin sensors.db Evidenca senzorjev: naziv, tip, enota, način branja, prikl-Sensor model juček users.db Seznam uporabnikov: uporabniško ime, geslo (šifrirano), Users model vloga (npr. administrator, uporabnik) settings.db Nastavitve za protokol: trajanja in intervali za vklop posa-Settings model meznih aktuatorjev auto.db Dodatne avtomatske logike in povezave med pogoji ter ak-Auto model tivnostjo naprav Slika 16: Primer podatkovne baze senzorji 21 Upravljanje s podatkovnimi bazami – dobre prakse: 1. Ločitev odgovornosti Vsaka entiteta (senzor, aktuator, uporabnik, nastavitev) naj ima svojo tabelo. S tem dosežemo: • boljšo preglednost, • lažje vzdrževanje, • lažjo nadgradnjo (dodajanje parametrov ali relacij). 2. Uporaba ORM namesto ročnih SQL poizvedb ORM (SQLAlchemy) omogoča varnejše in bolj zanesljivo delo, še posebej: • zaščito pred SQL injekcijami, • jasno strukturo modelov, • validacijo vnosov. 3. Samodejna inicializacija baze Ob prvi zagonu aplikacije naj sistem samodejno: • preveri obstoječnost baze, • po potrebi inicializira prazne baze in tabele (migracije), • omogoči začetno nastavitev sistemskega administratorja. 4. Redno varnostno kopiranje Vključi cron opravila za redno kopiranje .db datotek ali izvoženih .sql zank: • lokalno na sistemski disk, • na zunanjo napravo (USB), • opcijsko tudi v oblak (npr. Nextcloud, FTP, GDrive). 5. Revizijske sledi Za vsako spremembo podatkov (posebej pri aktuatorjih in protokolih) je priporočljivo: • beleženje datuma spremembe, • uporabnika, ki je izvedel spremembo, • prejšnje in nove vrednosti (revizijski dnevnik). 2.3.4 Sistem za ročno upravljanje z aktuatorji Za fl eksibilno testiranje in neposredno upravljanje komore je v sistem vključen ročni način delovanja, ki omogoča individualno vklapljanje in izklapljanje vsakega aktuatorja. Takšen način upravljanja je uporaben predvsem v fazi eksperimentiranja, odpravljanja napak ali kalibracije posameznih komponent. 22 22 Ročni način omogoča uporabniku nadzor nad naslednjimi elementi sistema: Aktuator Funkcija Kompresor za hlajenje Znižuje temperaturo v komori Ventilator na uparjalniku Kroženje zraka znotraj komore Ventil za dovod dušika (N₂) Znižuje koncentracijo kisika v komori LED osvetlitev notranjosti Omogoča klasično osvetlitev prostora UV-C osvetlitev Dezinfi cira površine in zavira rast mikroorganizmov Prezračevalni ventilatorji Omogočajo izmenjavo zraka z okolico Vlažilnik Dviguje relativno vlažnost zraka Osvetlitev za kamero (LED obroč) Izboljša kakovost slike med zajemom Kamera Aktivira zajem slike Grelec na uparjalniku Odstranjuje led z reber hladilnega sistema Ročno upravljanje je omogočeno prek zavihka »Ročno upravljanje« v grafi čnem vmesniku. Prikazani so vsi aktuatorji z gumbi za vklop/izklop ter trenutnim stanjem. Vsaka sprememba stanja aktuatorja se nemudoma: • zabeleži v podatkovno bazo actuators.db, • sinhronizira z uporabniškim vmesnikom (posodobitev gumba ali ikone). Slika 17: Uporabniški vmesnik programskega modula za ročno upravljanja komore 23 2.3.5 Krmiljenje komore po protokolu Za ponovljivo, nadzorovano in natančno izvajanje eksperimentov v komori je priporočljivo uporabiti na-čin krmiljenja po protokolu, ki omogoča samodejni vklop in izklop posameznih aktuatorjev na podlagi predhodno nastavljenih časovnih parametrov. Ta način upravljanja bistveno zmanjšuje potrebo po neposredni prisotnosti uporabnika in zagotavlja do-slednost med ponovitvami eksperimentov. Koncept delovanja: Vsak aktuator ima lahko določen svoj časovni vzorec vklopa, ki je sestavljen iz dveh parametrov: 1. INTERVAL vklopa – kako pogosto naj se aktuator vklopi: • Dnevi (npr. vsak 1., 2., 3. dan), • Ure (npr. vsake 4 ure), • Minute (npr. vsakih 30 minut), • Sekunde (npr. vsakih 15 s). 2. TRAJANJE delovanja – kako dolgo naj bo aktuator vklopljen: • Ure, • Minute, • Sekunde. Uporabnik konfi gurira časovne nastavitve za vsak aktuator prek grafi čnega vmesnika (zavihek “Enostavno upravljanje”). Vsaka nastavitev vključuje: • naslov (ime nastavitve), • opis (pojasnilo uporabe), • temperaturni cilj (če je vključen tudi temperaturni nadzor), • napredne možnosti (če so zahtevane ločene nastavitve za vsak aktuator). Po vnosu uporabnik klikne na “Shrani”, s čimer se podatki shranijo v podatkovno bazo nastavitev. Možnosti uporabnika: • Ustvarjanje nove nastavitve, • Urejanje obstoječih nastavitev, • Brisanje neželenih nastavitev, • Ponovno nalaganje shranjene nastavitve, • Zagon izvajanja z gumbom “Start”, • Zaustavitev izvajanja z gumbom “Stop”. Med izvajanjem protokola se onemogoči ročno upravljanje, s čimer se prepreči nepredvideno spreminjan-je stanja naprav. 24 24 Vizualna povratna informacija: V zgornji menijski vrstici je vedno prikazano, ali je sistem v protokolskem ali ročnem načinu, V zavihku »Aktuatorji« je možno v realnem času spremljati stanje vseh naprav. Slika 18: Uporabniški vmesnik programskega modula za načrtovanje protokola eksperimenta Za podporo delovanju sistema je v Flask aplikaciji razvit poseben Blueprint modul simple, ki vključuje: • model Settings za osnovne podatke o protokolu, • model ActuatorSetting za časovne nastavitve posameznih aktuatorjev, • logiko preverjanja, ali so nastavitve skladne (npr. trajanje < interval), • funkcije za aktivacijo, deaktivacijo in spremljanje izvajanja. Celotna razvita programska koda modula je prosto dostopna na: https://github.com/cognitive-sailor/komora/tree/master/komorasoft/blueprints/simple 2.3.6 Front-end: grafi čni vmesnik v HTML, CSS in Bootstrap Spletna aplikacija komore vključuje pregleden in odziven grafi čni vmesnik, ki je dostopen prek običajnega spletnega brskalnika. Vmesnik predstavlja glavno točko interakcije med uporabnikom in funkcijami siste-ma ter omogoča nadzor, spremljanje in konfi guracijo delovanja komore. Osnovna struktura vmesnika Grafi čni vmesnik je zgrajen s pomočjo naslednjih spletnih tehnologij: • HTML5 – za defi niranje osnovnih elementov (struktura), • CSS (vključno s Bootstrap) – za postavitev, izgled in prilagodljivost elementov, • JavaScript – za ustvarjanje dinamičnih in interaktivnih komponent. 25 Uporabljeni elementi vmesnika vključujejo: • panele za prikaz modulov, • gumbe za interakcijo (vklop, izklop, shrani, start/stop), • tabele za pregled senzorjev in aktuatorjev, • modalna okna (za potrditve, urejanje), • statusno vrstico z menijem in spustnimi meniji, • ikone za prikaz stanja, • tekstovna in numerična vnosna polja, • obrazce (forms) za upravljanje podatkov. Za postavitev elementov je uporabljen Bootstrap, ki omogoča prilagodljiv dizajn in hitro postavitev mo-dulov. Stilne datoteke so vključene v mapi /static/css/styles.css. ◊ CSS datoteka Interaktivni elementi in podatkovna povezava Dinamika spletne aplikacije temelji na JavaScript funkcijah, ki izvajajo: • poizvedbe na podatkovne baze, • kreiranje ali odstranjevanje elementov glede na vsebino baze, • sprotno osveževanje elementov (npr. stanja aktuatorjev). JavaScript funkcije so modularno organizirane v mapi /static/js, ločeno po funkcionalnih sklopih aplikacije. ◊ JS skripte Strani spletne aplikacije Vsaka funkcionalnost aplikacije je predstavljena z ločeno spletno stranjo: Modul Opis funkcionalnosti Aktuatorji Upravljanje naprav, stanje ON/OFF, dodajanje, brisanje Senzorji Konfi guracija senzorjev, kalibracije, opis, dodajanje Ročno upravljanje Neposredno vklapljanje/izklapljanje naprav Enostavno upravljanje Defi niranje avtomatskih protokolov in časovnih zaporedij Uporabniki Upravljanje uporabniških računov in njihovih pravic 26 2.3.7 Back-end: razvoj spletne aplikacije z Flask in Python Jedro sistema je zgrajeno na ogrodju Flask (Python), ki omogoča modularno, odzivno in razširljivo spletno aplikacijo. Arhitektura in organizacija Back-end aplikacije temelji na t.i. Blueprint strukturi, kjer je vsaka funkcionalna skupina organizirana kot samostojen modul. S tem je doseženo: • večja preglednost kode, • lažje vzdrževanje, • možnost neodvisnega testiranja posameznih delov. Moduli vključujejo: Modul Opis actuators Krmiljenje in nadzor nad fi zičnimi aktuatorji sensors Branje senzorjev in dostop do meritev manual Podpora za ročno upravljanje auto Dodatna avtomatska pravila in pogoji simple Glavni modul za enostavno/protokolarno krmiljenje users Upravljanje uporabnikov in preverjanje pristopa core Osnovne sistemske funkcije automatic Specifi čne funkcije za časovno nadzorovano delovanje Vsak modul ima svojo datoteko routes.py, kjer so defi nirane ključne poti (endpointi) in funkcije, ki obde-lujejo uporabniške zahteve, berejo ali zapisujejo v podatkovno bazo, izvajajo logiko nadzora itd. Primer: logika modula simple Modul simple je namenjen enostavnemu defi niranju časovnih protokolov. Njegova funkcionalnost vklju-čuje: • preverjanje skladnosti trajanja in intervala, • shranjevanje nastavitev v bazo, • začetni zagon ali zaustavitev protokola, • posodabljanje statusa aktuatorjev v realnem času. Podrobna razvita programska koda vseh funkcij modula je na voljo v repozitoriju: ◊ Simple Blueprint (Flask backend) 27 3. E NOSTAVNE TEHNIKE ZA PODALJŠEVANJE OBSTOJNOSTI V okviru projekta FRESH@FOOD so kmetije in partnerji izvedli praktične poskuse shranjevanja različnih vrst sadja in zelenjave z uporabo enostavnih, dostopnih in nizkotehnoloških metod. Glavni namen preiz-kusov je bil preveriti vpliv različnih načinov shranjevanja na pojav bolezni in obstojnost pridelkov v realnih pogojih na kmetijah. V poskusih so se uporabljale naslednje metode: • Kontrola: brez posebnih pogojev, kot običajno na kmetiji, • Folija: živilo je zavito v klasično živilsko folijo, • Folija z odprtinami: dodatne luknjice za delno zračenje, • Delni vakuum: z uporabo ročnih vakuumskih črpalk ali vrečk z zadrgo in ventilom. Slika 19: Prikaz testiranja enostavnih tehnik z namenom podaljševanja obstojnosti in svežine pridelkov Vsaka kmetija je poskusno uporabila več metod na izbranih pridelkih in spremljala pojav najpogostejših bolezni (npr. siva plesen, gniloba, gobavost). 28 Slika 20: Vzorčen primer spremljanja pridelkov Povzetek in priporočila Poskusi so bili izvedeni v realnih pogojih in s poudarkom na dostopnih, nizkotehnoloških rešitvah, ki jih kmetje lahko preizkusijo brez večjih investicij. V ospredju je bilo spremljanje razvoja kvarnih bolezni, kot so gniloba in plesen, ter ugotavljanje, kako posamezne metode shranjevanja vplivajo na obstojnost različnih kultur. Na podlagi zbranih rezultatov in opažanj je bila pripravljena naslednja shema: Slika 21: Rezultati praktičnih preizkusov – enostavne tehnične rešitve 29 Na podlagi rezultatov prve sezone praktičnih poskusov izpostavljamo naslednje ugotovitve: Metoda Povprečna Učinkovitost glede na bolezen uspešnost Kontrola zelo dobra pogosto najboljša pri bučah, jabolkih, kutinah Delni vakuum zelo dobra odlična rešitev za občutljive plodove, npr. maline Folija z odprtinami srednja kompromis med zračenjem in zaščito Folija (brez odprtin) šibka pogosto povzroča kondenzacijo in poslabšanje kakovosti Ključno priporočilo: Enostavne metode, kot je kontrola brez posebnega ovijanja, pogosto dosegajo boljše rezultate kot folija brez prezračevanja. Delni vakuum pa predstavlja potencial za podaljšanje obstojnosti občutljivih pridel-kov, kot so maline. Praktična priporočila za uporabo v kmetijski praksi • Ne uporabljajte klasične nepredušne folije za pridelke, ki so občutljivi na vlago, kot so sadeži z mehko lupino (maline, kaki). • Folija z odprtinami lahko deluje kot začasna zaščita, vendar je treba paziti na prezračevanje in razvoj plesni. • Delni vakuum je primerna metoda za manjše količine občutljivega sadja, še posebej če je na voljo vakuumska oprema. • Metoda “brez vsega” je pogosto najučinkovitejša pri trpežnejših pridelkih (buče, jabolka, kutine), če so shranjeni v zračnem in suhem prostoru. 30 4. REZULTATI LABORATORIJSKIH ANALI VPLIVA UV-C SVETLOBE NA SKLADIŠČENJE PRIDELKOV Raziskave kažejo, da UV-C obsevanje z svetlobo lahko negativno vpliva na razvoj mikroorganizmov na plodovih ter zavira proces zorenja in s tem podaljšuje obstojnost plodov. Tretiranje z UV-C svetlobo ima številne pozitivne učinke v procesih priprave živil, brez negativnih vplivov na samo živilo, tretiranje pa je enostavno za uporabo. (1) Poskus preprečevanja sive plesni V prvi fazi laboratorijskih poskusov smo se osredotočili na testiranje preprečevanja sive plesni (Botrytis ci-nerea), ki spada med najpogosteje zastopane gniloživke na plodovih. Pri tem smo izvedli poskus umetnim okuževanjem plodov malin, jagod in paradižnika. Obravnavali smo tudi vpliv prisotnosti kisika na razvoj patogena, pri čemer smo v delu poskusa imeli odprto embalažo s plodovi, v drugem delu pa je bila embala-ža zaprta. Plodove smo obsevali v odmerkih od 100–4000 J/m2 vsake tri dni v obdobju 13 dni. V povprečju smo pri obsevanjih jagod in malin lahko podaljšali obstojnost plodov za največ 3 dni. Pri tem smo v prime-ru odprte embalaže zaznali preprečevanje gnitja pri odmerkih nad 1500J/m2, medtem ko smo je v primeru zaprte embalaže zadostovalo že 200J/m2. Hkrati smo pri 4000J/m2 opazili pojav poškodb na plodovih, ki so pokazale izpostavljenost prevelikem odmerku. V primeru paradižnika smo obstojnost podaljšali za 13 dni in sicer pri odmerkih 400 in 1000J/m2, v primeru zaprte embalaže pa pri odmerkih od 200-1500m2. Slika 22: Plodovi češnjevega paradižnika 13 dni po prvem obsevanju v odprti embalaži. Slika 23: Plodovi češnjevega paradižnika 13 dni po prvem obsevanju v zaprti embalaži. 31 (2) Preprečevanje gnitja plodov jagod in malin V drugi fazi smo na osnovi rezultatov prvega poskusa osredotočili na uporabo UV-C v odmerkih 1000 in 2000J/m2, pri čemer smo frekvenco povečali na vsakodnevno osvetljevanje in poleg različne embalaže dodali še vpliv hlajenja plodov: Rezultati vizualnih ocenjevanj so pokazali, da smo v primeru malin podaljšali obstojnost plodov do 6 dni ne glede na tip embalaže in odmerek. V primeru jagod pa smo najvišjo stopnjo obstojnosti dosegli pri odmerku 2000J/m2 v kombinaciji z zaprto embalažo in sicer so 11 dni več od kontrolnega obravnavanja. Slika 24: Plodovi malin in jagod glede na obravnavanja v različnih časovnih točkah. 32 Ob koncu poskusa smo kot dopolnilo vizualnim ocenam izvedli tudi mikrobiološko analizo (določitev celokupne populacije gliv) plodov pri obravnavanjih z odprto embalažo. Pri tem smo v sterilnih pogojih izvedli homogenizacijo plodov in iz pridobljene kaše pripravili serijske redčitve razredčitve. Na selektivno gojišče smo nanesli vzorce v treh tehničnih ponovitvah. Stanje populacije smo izračunali iz števila zraslih kolonij gliv na gojišču. V primeru jagod smo potrdili nižjo populacijo gliv na obsevanih plodovih v pri-merjavi z ne-obsevano kontrolo. V primeru malin pa smo ugotovili povečan pojav gliv v primeru odmerka 2000J/m2, kar pomeni, da je obsevanje najverjetneje povzročilo povečano sporulacijo pri določeni vrsti gliv, ki so odporne na UV-C. Med njih spadajo glive iz rodu Cladosporium, ki smo jih v okviru analize zaznali predvsem na malinah. Slika 25: Mikrobiološka analiza jagod in malin ob začetku in koncu poskusa. 33 5. ZAKLJUČKI IN PRIHODNJE SMERNICE Priročnik, ki je pred vami, združuje tehnično znanje, praktične izkušnje in rezultate skupnega razvoja v okviru projekta FRESH@FOOD. V ospredju je cilj: kako lahko s premišljeno uporabo digitalnih tehnologij, podatkovno podprtim nadzorom in enostavnimi tehnikami pripomoremo k daljši obstojnosti pridelkov – brez dragih sistemov ali kemičnih posegov. Napredna digitalna komora, ki je v središču tega priročnika, ni zgolj naprava – je orodje. Orodje, ki omo-goča eksperimentiranje, učenje in izboljševanje praks na kmetiji. Omogoča simulacijo mikroklimatskih pogojev, uporabo UV-C svetlobe, shranjevanje podatkov in izvajanje avtomatskih protokolov. A še po-membneje: omogoča prilagoditve in nadgradnje, skladno z različnimi potrebami uporabnika – naj bo to raziskovalec, svetovalec ali kmetovalec. Poleg tehnološkega razvoja pa priročnik izpostavlja tudi pomen preprostih rešitev, ki jih lahko vsakdo preizkusi – od shranjevanja brez ovijanja, do uporabe perforiranih folij ali delnega vakuuma. Zbrani podatki, še posebej iz laboratorijskih analiz UV-C osvetljevanja, pa odpirajo vrata za bolj ciljno usmerjene strategije: določanje optimalnih doz, prepoznavanje občutljivih patogenov in prilagoditev reži-mov shranjevanja glede na vrsto pridelka. V prihodnje vidimo naslednje priložnosti: • širitev uporabe digitalne komore za nove pridelke in embalažne scenarije, • razvoj naprednejših algoritmov za avtomatsko odločanje z uporabo umetne inteligence, • prenos znanja na nova okolja in uporabnike, z dodatnimi moduli za usposabljanje in svetovanje, • nadgradnjo priročnika s spremljanjem rezultatov v naslednjih sezonah. Ta priročnik je povabilo. Povabilo k sodelovanju, eksperimentiranju in soustvarjanju boljših praks za pri-hodnost živil – trajnostno, pametno in v sodelovanju z naravo. 34 To gradivo lahko prosto uporabljate, kopirate, delite, navajate in uporabljate tudi v komercialne namene, pod pogojem, da navedete avtorje izvirnega dela. Strokovna monografi ja Pametno skladiščenje za svež pridelek Digitalna komora in dobre prakse za podalj-ševanje obstojnosti na kmetiji je nastala v okviru projekta z naslovom ”Z naprednimi digitalnimi tehnologi-jami do kakovostne hrane (FRES@FOOD)”, ki je potekal v okviru Programa razvoja podeželja, ukrepa 16.2 Podpora za pilotne projekte ter za razvoj novih proizvodov, praks, procesov in tehnologij za projekte EIP. Projekt sofi nancirata Evropski kmetijski sklada za razvoj podeželja in proračun Republike Slovenije. Obdobje trajanja projekta: maj 2023 - maj 2025 Višina odobrenih sredstev: 240.000,00 eur Tip projekta: EIP projekt podukrep 16.2 Tematika projekta: Podaljšanje obstojnosti živil in svežine proizvodov Kontaktni podatki vodilnega partnerja: SLOKVA, zavod za razvoj neizkoriščenih potencialov so. p. info@slokva.si https://slokva.si/ Kmetija Brili Kmetija Klemenc Kmetija Štumpfl Prevorčič Kmetija Šerbec Evropski kmetijski sklad za razvoj podeželja: Evropa investira v podeželje