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Hyperspectralイメージの技術に基づく混合供給の主要な栄養素の検出方法

2023-07-21

この調査では、400-1000nm hyperspectralカメラは使用しFS13の杭州CHNSpecの技術Co.、株式会社、株式会社のプロダクトは関連の研究に、使用することができる。スペクトル領域は400-1000nmである、波長の決断は2.5nmよりよく、1200までの分光チャネルは達することができる。獲得の速度はバンド選択が3300Hz （サポート多領域バンド選択）だった後完全なスペクトルの128FPS、および最高に達することができる。

混合供給の主要な栄養素は水、灰、粗野な蛋白質、カルシウム、総リンを等含んでいる。供給の主要な栄養素の検出は工程の不可欠な技術的なリンク供給プロダクトの質を保障する重要な平均であり。供給の検出そして分析法は品質管理の基礎である。現在、従来の化学分析方法が一般に混合供給の主要な栄養素を定めるのに使用されている。決定の従来の方法は頻繁に決定の費用は高い、一部はまたオペレータおよび実験室のためのより高い条件があるサンプル自体を破壊する必要があるが、時間のずれに終って時間のかかり、労働集約的、であり。混合供給の主要な栄養素の急速な検出のための方法を探検し、検出率を改善することおよび混合供給のテストのレベルの開発を促進するための高い社会的な、経済的な利点がある供給企業の実際のテストそして分析に包括的に促進し、適用するために。Hyperspectralイメージの検出はハイテクな一組の計算機視覚および分光検出であるサンプル情報を得る、hyperspectralイメージの技術の使用は三次元画像ブロックの多数の分光情報を含んでいる、だけでなく、高い分光決断があり、サンプルの内部質を検出するのにイメージから得られる分光情報が使用することができる。従って、hyperspectralイメージの検出の技術は学者によってますます国内外で支持されが、ずっと農産物の質の検出で広く利用されている、混合供給のアプリケーション研究はまれに報告されない。この調査では混合供給の主要な栄養素の混合供給の実験サンプルの目に見え/near-infrared分光情報、そして定量分析モデルを、湿気のような、灰得るのに、化学量論的な方法の使用によってhyperspectralイメージの技術が粗野な蛋白質、カルシウムおよび総リン、確立された使用され、混合物供給の主要な栄養素を検出するのにhyperspectral画像技術を使用する可能性を探検することを向けるモデルは確認された。それはまた混合供給の急速な検出に新しい考えおよび基礎を提供する。

この調査では異常なサンプル取り外しによって混合供給に粗野な蛋白質の定量分析モデルを、粗野な灰、水、総リンおよびカルシウム内容、部分的と最小自乗法の化学量論を結合されたサンプルセット部確立するのに、hyperspectralイメージの技術が最適の分光前処理および独特バンド選択使用された。モデルは確認された。SPXY方法で分けられる粗野な蛋白質のサンプルセットおよびAS、FDおよびSNVの組合せと結合されるCG方法で分けられる粗野な灰のサンプルセットは独特バンドに確立される定量分析モデル最もよい効果をもたらす。訂正は最適の粗野な蛋白質モデルの決定係数R&をである0.8373置いた、2乗平均平方根間違いRMSECは2.1327%である、相対的な分析の間違いRPDcは2.4851である、確認はRVをである0.7778置いた、RMSEPは2.6155%であり、RPDvは2.1143である。最適の粗野な灰R&、RMSEC 1.0107%、RPDc 2.2064、RV 0.7758、RMSEP 1.0611%およびRPDv 2.1204は得られた。粗野な蛋白質および粗野な灰ショーのよい予言する性能の定量分析モデルは実用的な定量分析におよび使用することができる。AS、発振器およびDetrendの前処理と結合されるCG方法で分けられる試水セットは独特バンドで最もよい効果をもたらす。その訂正セットのレニウムは0.6470、RMSECである1.8221%、RPDである1.6849、確認セットRyである0.6314、RMSEPである1.6003%である。RPDvはまだモデルが実用的な定量分析で使用することができるが1.9371、予言の正確さ最大限に活用されるそれ以上である必要があるである。AS、FDおよびSNVの前処理方法と結合されたCG方法で分けられた総リンのサンプルセットから得られた定量分析モデルの結果は最適だった。最適モデルのRS、RMSECおよびRPDの比率は0.6038、0.1656%および1.5700、それぞれだった。確認セットR9、RMSEPおよびRPD/は0.4672、0.1916%および1.3570、それぞれである。訂正モデルおよび確認モデル両方のパフォーマンスパラメータは粗末、モデルに悪い予言する能力があり、実際の定量分析で使用することができないことを示すであり。CG方法で分けられ、AS、発振器およびDetrend方法と結合されるカルシウムサンプルセットの前処理の後で独特バンドに確立される定量分析モデルは最もよい効果をもたらす、最適モデルのRBは0.4784であり、証明セットR≈は0.4406だけである。モデルの予言の効果は粗末であり、実用的な分析で適用することができない。hyperspectralイメージの技術に基づいて粗野な蛋白質の最適の定量分析モデルの予言の正確さはベストであり、粗野な灰モデルの予言の性能は第2であり、両方とも実用的な検出で正確に使用することができる。水最適の定量分析モデルの予言の正確さは改善されるべきである。但し、総リンおよびカルシウムの最適の定量分析モデルに悪い予言する性能があり、実用的な検出に使用することができない。

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