タバコの燃焼油分を非破壊で検出するためのハイパースペクトル イメージング技術

葉の質評価システムでは,油分含有量は,煙で固められたタバコの質を測定するための重要な指標の一つです.油分濃度の評価は主に専門家の経験的な判断に基づいています近年では,グラフとスペクトルを組み合わせる特性により,超スペクトル画像技術が農産物品質検定の分野での応用可能性を示したこの論文では,煙で固められたタバコ油の含有量を検出する研究を例として,このシナリオにおける可視近赤外線超スペクトル技術の実用的な応用効果を紹介しています.

研究背景と実験設計
この研究では,全国22のタバコ栽培州 (自治州) から,上部,中部,下部をカバーした634本の煙で固められたタバコ葉サンプルを採取した. The research team used the FigSpec series hyperspectral imaging system from CHNSpec (including FigSpec-23 and FigSpec-25 cameras) to synchronously collect the spectral information of tobacco leaves in the wavelength ranges of 400-1000nm and 900-1700nm収集過程で,光源の角度とカメラ距離を固定することで,照明の均一性が確保されました.そして各サンプルでスペクトルデータを2回収集した後の平均値は,元の入力として使用されました..

20 人で構成された外見品質評価チームによって,油分濃度のスコアは10点のスケールで独立して評価されました.試料は,カリブレーションセット (443個) と検証セット (191個) に分割され,比は7個でした.:32組のサンプルにおける油分濃度の分布特性は,全体集団と一致し,後のモデル構築のための信頼できる基盤を提供しました.

スペクトル前処理と相関分析
原スペクトルデータには騒音と分散干渉があり,効果的信号を強化するために事前処理が必要である.研究では,5つの単一の事前処理方法を比較した.移動平均平滑 (MA) を含む標準標準変数 (SNV),第1派生数 (D1) と標準化 (SS),およびそれらの組み合わせ戦略.

MSCとSNVの事前処理は,スペクトル反射率と油分量のスコアとの相関を効果的に改善することが分析結果から明らかになった.関連系数が0から増加した0.076-0.124 元のスペクトルから 0.331-0.640D1 予備処理により,スペクトル曲線の局所変異特性を強化することで,強く相関する帯の数 (相関率≥0.4) が100を超えました.これらの結果は,合理的な事前処理戦略が,後のモデルの予測能力を改善するのに役立つことを示しています..

モデル構築と性能評価
この研究では,石油含量スコアの定量予測モデルを構築するために,部分最小平方回帰 (PLSR) とサポートベクター回帰 (SVR) の2つのアルゴリズムを使用しました.全可視近赤外線帯に基づくPLSRモデルでは,RPD値が1.642と1.775は,ほとんどの事前処理条件下で,そのうちの検証セットR2は0.683に達し,MA事前処理後RMSEは0.346であった.SVRモデルは検証セットR2を0であった.653 と 0 の RMSE.362 D1+SS組み合わせ前処理で

この研究では,両モデルの利点を統合するために,重度の平均的な核融合戦略を導入しました.完全な可視近赤外線帯 (MA前処理でPLSRとD1+SS前処理でSVR) をベースにした核融合モデルは,検証セットR2が0に増加しました.721RMSEは0に下がる3241 に達します.894単一のモデルよりも優れた予測効果を示しています

特徴帯の選択とモデル最適化
超スペクトルデータには数百の帯があり,データ冗長性の問題がある.研究では,特徴的な帯選択のために連続投影アルゴリズム (SPA) を採用した.試験結果によると,MAの予備処理後,SPA によって選択された95の特徴帯で構築されたPLSRモデルは,検証セットR2が0.685で,RMSEは0でした.345D1+SS前処理後,SPAによって選択された56の特徴帯で構築されたSVRモデルは,検証セットR2が0.666であり,RMSEは0であった.355特徴帯の数が全帯域の428から大幅に減少し,データの次元性が劇的に低下しました.

SPA 選択に基づく PLSR と SVR の融合モデルは予測精度をさらに改善し,検証セット R2 が 0 に達しました.724RMSEは0で3231時から RPD904この結果は,特徴的な帯域選択がデータ冗長性を削減しながらモデルの有効性を維持することを示しています.

アプリケーション Outlook
この研究により,可視近赤外線超スペクトル技術の可行性が示され,煙で固められたたばこ油の含有量を非破壊的に検出できる.伝統的な手動評価方法と比較して超スペクトル技術には客観性,非破壊性,速度といった利点があります自動タバコ葉の分類装置の開発とインテリジェント品質管理システムの構築のための基準基盤を提供できるCHNSpecのFigSpecシリーズ超スペクトル画像システムは,この研究におけるデータ収集の核心課題を遂行し,農業用材料の品質検出シナリオにおけるその適用性を検証した.