Evaluación de la calidad de los alimentos a base de plantas antes y después de la cosecha basada en la espectroscopia...

Área de la Ciencia:

• Ciencias Agrícolas Ciencias Agrícolas
• La espectroscopia es una técnica de espectroscopia.
• Aprendizaje automático Aprendizaje automático.

Sus antecedentes:

• Una evaluación interna precisa de la calidad es crucial para la madurez y clasificación de los alimentos de origen vegetal.
• La espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) ofrece un análisis rápido y no destructivo, pero lucha con la colinealidad espectral y la heterogeneidad química en productos reales.
• Los modelos quimiométricos convencionales a menudo no son confiables debido a las sutiles diferencias de composición enmascaradas.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un nuevo marco de regresión de conjunto profundo multiscala (MDER) para mejorar la espectroscopia NIR para la evaluación de la calidad.
• Desenredar las variaciones espectrales químicamente informativas de las correlaciones redundantes utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.
• Validar la efectividad del marco MDER en diversos conjuntos de datos agrícolas.

Principales métodos:

• Desarrolló un marco de regresión de conjunto profundo a múltiples escalas (MDER) que incorpora ramas 1D-CNN de campo multi-receptivo.
• Utilizó un metaaprendizaje basado en la atención para integrar características de diferentes campos receptivos.
• Aplicó el modelo MDER a un conjunto de datos de mangos Vis-NIR de varias estaciones (materia seca) y un conjunto de datos de maíz NIR de múltiples orígenes (proteína).

Principales resultados:

• MDER logró una alta precisión predictiva en conjuntos de pruebas para ambos conjuntos de datos.
• Pronóstico de la materia seca del mango: R2 = 0,9352,2.
• Predicción de la proteína del grano de maíz: R2 = 0,9046.

Conclusiones:

• El marco MDER aborda efectivamente los desafíos de la colinealidad espectral y la heterogeneidad química en el análisis NIR.
• La combinación de MDER con la espectroscopia NIR proporciona un enfoque químicamente significativo y preciso para la evaluación de la calidad de los alimentos de origen vegetal.
• Este método demuestra un potencial significativo para la clasificación de la calidad en condiciones agrícolas variables.