この研究では,900~1700nm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技術株式会社 (LTD) の製品であるFS-15が関連研究に使用された.短波近赤外線超スペクトルカメラ, 200FPSまで全スペクトルを取得速度は,広く成分識別,物質識別,機械ビジョン,農業製品の品質に使用されています.スクリーン検出および他のフィールド.
アントシアニンは,ブドウやワインに含まれる重要なフェノル化合物であり,主にブドウベリーの皮膚下にある3~4層の細胞の真空洞に存在します.ワイン の 感覚 的 な 質 を 決定 する 重要 な 要因伝統的な化学検知方法は検知対象を破壊します.速くて大きなサンプルサイズを検出するのは困難ですしかし,国内外では,ワインブドウに含まれるアントシアニンの素早く検出に関する研究はほとんど行われていません.破壊的でない検査方法としてハイパースペクトル画像技術が広く注目されています超スペクトル画像技術には,従来の近赤外線光谱技術と比較して,独自の利点があります.周波数情報の一点または複数の点のみを毎回取得することができる.超スペクトル画像技術により,分析物の画像を得ることができます.より豊富な情報を提供するだけでなくしかし,スペクトルデータ処理におけるより合理的で効果的な分析方法も提供しています.超スペクトル画像技術を用いたモデル化過程で,部分最小正方形法と組み合わせたPLS 方法の研究の深化により,特徴的な波長や波長間隔を特定の方法でスクリーニングすることで,よりよい定量修正モデルが得られることが判明した..
この実験では, 931 ~ 1700 nm の近赤外線超スペクトル画像システムに基づいて,ブドウベリーの超スペクトル画像を取得しました.連続投影アルゴリズムSPAが波長変数を選択するために使用されました波長236点から20のスペクトル変数を選び,ブドウ皮のアントシアニン含有量の予測モデルを確立するために異なるモデリング方法を使用した.結果は,:
(1) 連続投影アルゴリズムSPAは,特徴的なスペクトル変数を効果的に選択し,訂正モデルを簡素化し,訂正時間を短縮するだけでなく,モデルの予測精度も向上しますこれはスペクトル変数の選択のための効果的で実用的な方法です.
(2) PLS,SPA-MLR,SPA-BPNN,SPA-PLSという4つの予測モデルの中で,SPA-PLSモデルは予測効果が最も高く,予測相関係数Rが最も高い..9千と0だ5506したがって,ブドウベリーのスペクトルデータとブドウ皮のアントシアニン含有量との相関性は高い.近赤外線 超 スペクトル 画像 技術 に よっ て,ブドウ 皮 に 含まれる アントシアニン の 含有量 を 効果的に 検出 でき ます.