この研究では、400〜1000nmのハイパースペクトルカメラが適用され、杭州カラースペクトルテクノロジー株式会社の製品であるFS13が関連研究に使用できました。スペクトル範囲は 400 ～ 1000nm で、波長分解能は 2.5nm より優れており、最大 1200 のスペクトル チャネルに到達できます。取得速度はフルスペクトルで 128FPS に達し、帯域選択後の最大値は 3300Hz です (マルチリージョン帯域選択をサポート)。
ブルーベリー、ブルーベリー、ダークブルーフルーツ、ベリーとも呼ばれるブルーベリーは、中国で新興の小さなベリーの1つです。ブルーベリーはその独特の健康的・栄養価が高く、人体に必要な栄養素が多く含まれ、加工性に優れているなど注目されています。」 ブルーベリーの内部品質はブルーベリーの味に大きな影響を与え、ブルーベリーの品質を評価する重要な指標の一つでもありますが、従来の検査方法ではブルーベリーの糖度や硬さを測定する測定器が一般的でしたが、検出指標が単一であるため、時間がかかり、破壊的であるため、これらの検出方法は困難でした。ブルーベリーの糖度や硬さの工業的検出への応用が期待されており、内部品質に基づいてブルーベリーの糖度や硬さを非破壊で効率的に検出する方法を開発することは非常に重要である。
果物の糖度および硬度の検出に関する国内外の研究を通じて、特徴的な波長選択法の使用により、ハイパースペクトル画像データの次元を効果的に削減し、スペクトルデータの冗長性を削減し、校正性能と検出効率を向上させることができることがわかります。モデルの最適化を行い、良好な予測結果を取得します。これは、これらの特徴的な波長選択方法がオンライン果物検出を実現するのに有益であることを示しています。ただし、これらの研究は主に単一の指標の検出を目的としており、果物の複数の指標を検出するには複数のモデルを確立する必要があり、データ処理の複雑さが増加します。したがって、時間を節約し、オンライン検出の効率を向上させるために、マルチインデックス検出のモデルを確立する必要があります。本研究では、ハイパースペクトルイメージング技術を利用して、ハイパースペクトル画像からブルーベリーの糖度と硬度の両方を検出するための多段階特徴波長選択法を提案した。連続投影アルゴリズムや段階的多重線形回帰などの特徴波長選択手法を連続的に使用して、ブルーベリーの糖度と硬さの両方を反映できる特徴波長を選択し、検出モデルとしてBPニューラルネットワークモデルを使用しました。ブルーベリーの内部品質の迅速かつ非破壊検査を実現し、ブルーベリーのオンライン品質検査の構築に理論的基礎を提供するために、ブルーベリーの糖度および硬度を予測しました。