超スペクトル画像技術により,豚肉の鮮度を迅速かつ破壊的でない検査が可能

豚肉とその製品の加工、流通、流通において、鮮度は品質と安全性を測る重要な指標です。総揮発性塩基性窒素 (TVB-N) や総生菌数 (TVC) の測定などの従来の検出方法は、信頼性の高い結果を提供しますが、煩雑で時間がかかり、サンプルに有害です。その結果、オンラインで迅速な非破壊検査に対する現代の食品業界の要求を満たすことが困難になっています。

近年、ハイパースペクトルイメージング技術は、その豊富な情報、非接触性、迅速な分析機能により、食品品質評価の分野で大きな応用可能性を示しています。 CHNSpec の FS-IQ-VISNIR ハイパースペクトル カメラ (400 ～ 1000 nm) は、この種の研究にデータ収集のサポートを提供します。

実験計画とデータ取得

Journal of Food Commission and Analysisに掲載された研究では、鄭州軽工業大学の研究チームがCHNSpecのFS-IQ-VISNIRハイパースペクトルカメラを利用して、4℃で冷蔵保存された豚ヒレ肉の可視-近赤外ハイパースペクトルデータを14日以内に収集しました。合計 112 個のサンプルが関与し、7 つの時点をカバーし、各時点で 16 個のサンプルが含まれました。このカメラは、400 ～ 1000 nm の波長範囲、1200 バンドを含む、約 0.5 nm のスペクトル サンプリング間隔、および 1920 × 1920 ピクセルの空間解像度を特徴とするプッシュほうきイメージング方式を利用しています。

信号品質を向上させるために、研究チームはスペクトルの違いに基づいた教師なし画像前処理方法を設計しました。 Otsu 適応閾値セグメンテーションおよび形態学的操作と組み合わせたこの方法は、関心領域 (ROI) を効果的に抽出し、背景干渉を低減しました。

デュアルブランチ特徴抽出ネットワークと機械学習の融合モデリング

この研究では、HFE (Hybrid-FeatureExtractor) と呼ばれるデュアル ブランチ ハイパースペクトル特徴抽出ネットワークが提案されました。このネットワークは、2 つの並列特徴抽出チャネルで構成されます。

• スペクトル ブランチ: 各バンドの重みを適応的に学習するためのスクイーズ アンド 励起 (SE) アテンション メカニズムを導入し、多層パーセプトロン (MLP) を組み合わせて主要なスペクトル特徴を抽出します。
• 空間ブランチ: 2 次元畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) と残差モジュール (BasicBlock) および Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) モジュールを組み合わせて採用し、マルチスケールの空間特徴を抽出します。

2 種類の特徴は、ゲート フュージョン メカニズムを通じて統合され、その後、それぞれ部分最小二乗回帰 (PLSR) モデルとサポート ベクター回帰 (SVR) モデルに入力され、TVB-N および TVC コンテンツの定量的予測を完了します。

予測のパフォーマンスと分析

実験結果は、HFE モジュールを PLSR および SVR と組み合わせると、TVB-N および TVC コンテンツの予測において高い精度を発揮することを示しています。

• HFE + PLSR: TVB-N 予測の R² は 0.9786、RMSE は 2.4685 です。 TVC 予測の R² は 0.9529 で、RMSE は 0.3223 です。
• HFE + SVR: TVC 予測の R² は 0.9597 で、RMSE は 0.3066 です。
• 従来の化学測定法 (SG+SPA、SNV+CARS など) と比較して、この方法の予測精度とモデルの安定性は両方とも向上しています。残差予測偏差 (RPD) に関しては、TVB-N と TVC はそれぞれ 7.1204 と 5.1831 に達し、このモデルが強力な予測能力を備えていることを示しています。

モデルの解釈可能性とキーバンドの識別

研究チームは、SE アテンション メカニズムを通じて、スペクトル ブランチ内のさまざまなバンドの重みの視覚化分析を実施しました。結果は、モデルが 600 ～ 920 nm の範囲内でより高い重みを割り当てていることを示しました。この領域は、タンパク質の酸化や微生物の代謝産物 (アミン、アルデヒド、ケトンなど) の光学応答に密接に関連しています。保存時間が延長されるにつれて、TVB-N と TVC の含有量が増加し、これらの特性バンドの範囲も拡大しました。これは、このモデルが鮮度の変化に関連する微妙なスペクトル変化を捕捉できることを示しています。

応用の見通し

この研究は、FS-IQ-VISNIR ハイパースペクトル カメラをデュアルブランチ特徴抽出ネットワークおよび機械学習回帰モデルと組み合わせることで、サンプルに損傷を与えることなく豚肉の鮮度指標を効果的に予測できることを実証しました。この方法は、食品加工、コールド チェーン輸送、および小売リンクにおけるオンラインの非破壊検査にとって実用的な参考値を保持します。

CHNSpec は今後も食品の品質と安全性の分野にハイパースペクトル イメージング機器と技術サポートを提供し、業界がより効率的でインテリジェントな検査方法に移行できるよう支援していきます。

製品推奨: FS-IQ-VISNIR ポータブル ハイパースペクトル カメラ

• スペクトル範囲: 400 ～ 1000 nm
• スペクトル分解能: 2.5 nm
• 画像解像度: 1920*1920
• スペクトルチャンネル数: 1200