使用超光谱成像和多变量分析量化测量胡卜的内部质量
Arcel Mutombo Mulowayi1,2, Zhen Hui Shen1,3,2, Witness Joseph Nyimbo4
1College of Mechanical and Electrical Engineering, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, 350002, China.
Scientific reports
|April 12, 2024
概括
超光谱成像有效测量胡卜中的胡卜素 (Car) 和pH值. 这项技术准确地预测了内部色素和酸度水平,为胡卜质量评估提供了有价值的工具.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 胡卜中的胡卜素 (Car) 和pH值是胡卜的关键质量指标.
- 有效的质量评估需要非破坏性方法.
研究的目的:
- 使用高光谱成像 (HIS) 测量胡卜中的胡卜素 (Car) 和pH含量.
- 开发和验证用于预测胡卜内部属性的定量模型.
主要方法:
- 收集了300张超光谱图像 (400-1000nm).
- 从感兴趣地区 (ROI) 提取的光谱.
- 开发了最小平方支持向量机 (LS-SVM) 和部分最小平方回归 (PLSR) 模型.
- 使用连续预测算法 (SPA) 和回归系数 (RC) 进行变量选择.
主要成果:
- 他有效地评估了胡卜皮质和树脂的内部属性.
- LS-SVM和PLSR模型准确地预测了Car和pH含量.
- 变量选择方法增强了模型性能.
结论:
- 超光谱成像是一种可行的技术,用于进行非破坏性胡卜质量分析.
- 开发的模型提供了对胡卜内部成分的准确预测.
- 这项研究为胡卜的HIS应用中变量选择和建模提供了一个强大的方法.
