咖啡磨豆機的救星：用聲音辨識隱藏的石頭

對於許多咖啡愛好者來說，等待一杯香醇咖啡的過程中，磨豆機的輕柔聲響早已成為熟悉的背景音樂。然而，在這看似平凡的場景背後，卻隱藏著一個令人頭痛的問題。咖啡豆在採收和處理過程中，常常會混入一些細小的石頭。這些石頭無論在大小、形狀還是顏色上，都與咖啡豆極為相似，即便是最嚴格的檢查也難以完全排除。

對於咖啡館和商業咖啡生產者來說，這些隱藏的石頭無疑是一大困擾。一旦石頭進入磨豆機的研磨機制，便可能嚴重損壞精密的研磨刀盤（burrs）。這些刀盤不僅價格昂貴，更需要在更換後進行專業校準，這往往會導致生產中斷，造成可觀的停機損失。

「大型工廠在咖啡生產的早期階段會依賴先進的篩選技術，但由於成本和規模的限制，這些傳統方法對於大多數繁忙的咖啡館和小型商業環境來說並不實際。」新加坡科技設計大學（SUTD）的張志輝博士如此解釋。

為瞭解決這個行業難題，張博士和他的團隊開發了一種基於聲音的解決方案。他們的方法是在磨豆機內部巧妙地安裝一個麥克風，當咖啡豆透過研磨刀盤時，麥克風會即時捕捉機器的聲學特徵。特別是當石頭混入咖啡豆中時，會產生與咖啡豆截然不同的聲學訊號。

這項研究成果已發表於《應用科學》期刊，題為「基於EMD的創新技術：利用FPGA防止咖啡磨豆機因石頭受損」。團隊的核心技術是一種稱為經驗模態分解（EMD）的演演算法，它能將複雜的聲音訊號分解為更簡單的內在模態函式（IMFs）。透過這些IMFs，系統能夠精確識別石頭的存在。此外，團隊還將這套演演算法應用於現場可程式化邏輯閘陣列（FPGA）上，這種專用處理器能夠迅速且準確地處理即時資料分析。

「我們選擇EMD是因為它能無縫適應磨豆機不斷變化的聲學環境。石頭產生的瞬態聲學模式非常獨特，即便在背景噪音中，EMD也能輕鬆識別。」張博士進一步解釋，「而FPGA則因其即時處理能力和成本效益，成為小型商業咖啡環境的理想選擇。」

在大量測試中，這套系統幾乎能百分之百準確地識別出與咖啡豆極為相似的石頭，有效防止了刀盤的損壞。然而，張博士也承認，對於更小的碎石的檢測仍有改進空間，因為它們的聲學特徵更容易被咖啡豆的噪音所掩蓋。

「檢測微小碎片仍然具有挑戰性，因為它們的聲學訊號可能會重疊，並被咖啡豆的噪音所掩蓋。我們正在積極改進方法，希望能更好地利用訊號時域特徵中的細微聲學線索。」張博士表示，「我們已經有了一個頗具潛力的解決方案，並希望很快能與大家分享，敬請期待。」

這項創新的聲學技術具有極大的商業潛力。它易於整合，無需對現有機器進行重大改造，為咖啡館和小型咖啡企業提供了一個實用且經濟的替代方案，而這些企業往往無法負擔大型篩選裝置的高昂成本。

「最終，我們的目標非常明確：我們希望徹底防止石頭對咖啡磨豆機的損壞。」張博士總結道，「透過開發一套可靠的檢測方法，提升咖啡磨豆機的效率和壽命，我們希望能為咖啡館營運乃至整個咖啡產業帶來實質性的幫助。」

展望未來，團隊將專注於提升演演算法的靈敏度，並致力於將這項技術推廣到多元化的咖啡研磨場景中。