超光谱成像用于工业规模人参的现场视觉评估
Wei Zhang1, Xueyuan Bai1, Jianying Guo1
1Northeast Asia Research Institute of Traditional Chinese Medicine, Changchun University of Chinese Medicine, Changchun, China.
概括
超光谱成像 (HSI) 提供了一种非破坏性的方法来评估人参的质量. 这种技术可以准确预测水分和人参化物含量,使工业生产的实时质量监测成为可能.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 分析化学 分析化学
背景情况:
- 在工业生产中,非破坏性技术对于评估人参质量至关重要.
- 超光谱成像 (HSI) 可视化了干中的植物化学分布.
- 精确评估水分含量 (MC) 和人参化物含量 (GC) 是至关重要的.
研究的目的:
- 探索使用双频段HSI在热处理的人参中MC和GC的现场预测和可视化.
- 为了比较主要组件分析 (PCA) 和最小噪声分离 (MNF) 在数据预处理中的有效性.
- 开发和评估人参质量参数的预测模型.
主要方法:
- 收集了216个原始人参样本的高光谱图像.
- 应用PCA和MNF以减少维度,降低噪音和增强功能.
- 开发并验证了MC和GC预测的线性回归模型.
- 使用可见和近红外 (NIR) 频谱区域.
主要成果:
- 基于PCA的模型优于MNF模型,特别是在NIR频谱中的GC预测方面.
- 预测可见光谱中MC的模型产生了有利的结果.
- 通过HSI,可以快速生成分布图,用于实时成像.
- 热处理主要影响人参的质地和可见颜色,而不是内在的特性.
结论:
- 双带HSI是一种可行的非破坏性技术,用于预测人参中的MC和GC.
- 在人参分析中,PCA是HSI数据的有效预处理方法.
- HSI技术促进了对有价值的草药商品的智能质量监测.
