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乳中のタンパク質含有量を検知するための超スペクトル画像技術の適用

2025-01-10
Latest company news about 乳中のタンパク質含有量を検知するための超スペクトル画像技術の適用

牛乳栄養の評価において,タンパク質含有量は,牛乳が人々の日常生活におけるタンパク質吸収の不可欠な源であることを示す最も重要な指標です.消費者の健康と乳製品産業の発展は 牛乳の品質と密接に関連しています牛乳タンパク質の含有量を検出することは非常に重要な要素です.従来の検出方法は時間がかかり,多くの人材を浪費し,環境の悪化につながります..牛乳のタンパク質含有量を検出するための より迅速で正確な方法を見つけることが非常に重要です.この論文は,牛乳タンパク質の含有量を定量的に評価するために,ハイパースペクトル画像技術と組み合わせた機械学習を使用しています市場における乳タンパク質含有量を検出するための可行なシステムを提供する.

 

一、実験用材料

純粋なミルクの7種類のブランドを買い,メンニュー,ニューホープ,イリ,広明など,冷蔵庫に保管しました.タンパク質含有量は表1に示されています.

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二、実験用機器

本論文では,400-1000nmの超スペクトルカメラが使用されている. 杭州カラースペクトルテクノロジー株式会社 (株) の製品であるFS13は,関連する研究に使用することができる.スペクトル範囲は400-1000nm,波長解像度は2より優れている.5nm,最大1200スペクトルチャネルまで到達できます. 獲得速度は全スペクトルで128FPSに達できます.帯域選択の後の最大値は3300Hz (多地域帯域選択をサポートする).

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三、 実験設定方法

乳のサンプルの超スペクトル画像は,超スペクトルスペクトロメーターを用いて採取されました.各種類の乳から3回サンプルを採取しました.そして ENVI5から明確な画像を選択しました.3集まったスペクトル画像は 777×1004 ピクセルの解像度でした. 超スペクトル画像機の曝光時間は 10ms,ピクセル混合時間は 6 でした.解像度は 4.8nmでした.平均値は0でした.8nm,垂直距離は30cmで,撮影条件は室温 (23~25°C) でした.撮影中に画像スペクトロメーターとスキャンヘッドが一緒に設置されています.牛乳の平均スペクトルデータは,ENVIソフトウェアを用いたハイパースペクトル画像から得られます. "

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四、 超スペクトルデータの抽出と事前処理

超スペクトル画像から超スペクトル反射率データを抽出することは 伝統的な機械学習モデリングの基礎です標本のスペクトル反射度データは,対象領域 (ROD) のすべてのピクセルの平均スペクトル反射度 (RAP) を抽出することによって得られる.この論文では,ENVIソフトウェアを使用して 牛乳サンプルの修正された超スペクトル画像を開きます.そして各ハイパースペクトル画像の中心に近いピクセルは,長方形ツールでROIとして選択されました合計30のROIと7の超スペクトル画像が選択され,210のROIが選択された.ROIのすべてのピクセルの平均スペクトル反射は,サンプルのスペクトルデータとして計算された.合計210のスペクトルデータ.スペクトルデータは ASCI 形式で保存されます.次の図はROIの抽出プロセスを示します.

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この論文では,牛乳タンパク質含有量の予測の精度を向上させるために,機械学習と組み合わせたハイパースペクトラル画像技術を使用して牛乳タンパク質含有量を予測しました.超スペクトル画像システムが構築されました市場にある7種類のミルクブランドの超スペクトル画像が収集され,スペクトルデータはENVIソフトウェアで抽出され,ミルク超スペクトルデータセットが作成されました.そして210の超スペクトルデータが最終的に抽出されました.


超スペクトル画像技術では,乳のタンパク質含有量を検出する大きな可能性が示されていますが,現段階ではいくつかの課題があります.分野間技術革新を統合することで技術システムの継続的な最適化と実用的な応用問題の解決により,乳製品品質管理の不可欠で強力なツールになります牛乳産業の経済的・社会的利益の向上に貢献し,高品質の牛乳製品に対する消費者の需要の増大に対応します.

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