この研究では,400-1000nmの超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 (LTD) 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である.,波長解像度は2.5nm以上で,最大1200のスペクトルチャネルに到達できる.全スペクトルで取得速度は128FPSに達する.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).
中国の米生産は世界の米生産の30%以上を占め,ジリン省の"メイヘ米"は中国のジャポニカ米の地理的表示製品です.生産地域は世界の黄金穀物生産帯 (45°北緯) にあります実生活では,多くの種類の米があります.塩素測定やスペクトロフォトメトリなどの化学的方法が通常,様々な種類の米のタンパク質含有量を決定するために使用されます.しかし,これらの従来の化学的方法は,サンプルそのものに破壊的なだけでなく,複雑なステップとあまりにも長い検出サイクルです.米の主要成分 (タンパク質 ≥脂肪β,生粉III,水),しかし,スペクトル情報に基づいて構成要素の含有量を得ることができ,より直感的な表現を達成することはできません.コンテンツの可視化ハイパースペクトルとは 画像情報とスペクトル情報を含む 3次元キューブデータです取得された超スペクトル画像は,米の内部情報 (内部物理構造と化学組成情報) と米の外部情報 (穀物種類) を両方含む.この論文では,3種類の米 (ダオハワ,アキタ・オマチとジジング60) の4つの生産地域から採集された米を検出し,米の対象地域の平均スペクトルを取得するために,ハイパースペクトル画像技術を使用しました.周波数の信号とノイズ比を減らすため,比較的堅牢なモデルを得るために部分最小正方回帰,主成分回帰,エラーバックプロパガンダニューラルネットワークを含む,米のタンパク質含有量の予測モデル3種類収束式滑滑りによって決定されたSPAは,特徴的な波長を選択し,特徴的な波長モデルを確立するために使用されました.異なる品種から米のタンパク質含有量の可視化を実現するために タンパク質含有量の分布地図に米の超スペクトル画像を変換.
米中のタンパク質含有量の分布の可視化可能性は,高スペクトル画像技術を用いて研究された.単純化され効率的なPLSRタンパク質含有量予測モデルが,MCスペクトル前処理方法とSPA特徴帯の選択によって得られた.定量モデルに基づいて,異なる品種と異なる起源の米のタンパク質含有量の分布を視覚化しました.同じ品種間の米の類似した形状のために,普通のRGB画像で米を区別するのは難しいタンパク質含有量の分布を画像化することで,米の起源を特定するアイデアが得られます.異なる品種間の米のタンパク質含有量の分布図を比較すると,後の米品種の繁殖の証拠が得られます.