基于计算机视觉的火冰离子算法,用于快速且无损地验证 Ziziphi Spinosae 精液及其假冒产品
Peng Chen1, Xutong Shao1, Guangyu Wen1
1Institute of Chinese Medicinal Materials, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China.
Foods (Basel, Switzerland)
|January 11, 2025
概括
验证 Ziziphi Spinosae 精液 (ZSS), Ziziphi Mauritianae 精液 (ZMS) 和 Hovenia Acerba 精液 (HAS) 的真实性现在更容易了. 一个新的算法有效地使用颜色和纹理分析来快速,非破坏性的食品认证.
科学领域:
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 分析化学 分析化学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 验证 Ziziphi Spinosae 精液 (ZSS), Ziziphi Mauritianae 精液 (ZMS) 和 Hovenia Acerba 精液 (HAS) 的真实性存在重大挑战.
- 区分这些相关的植物材料对于质量控制和防止食品和传统医学中的改至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一个强大的方法来验证ZSS,ZMS和HAS.
- 为了利用色彩和纹理特性进行精确的样品差异化.
主要方法:
- 使用RGB,CIELAB和HSI颜色空间提取了颜色特征.
- 使用灰级共发生矩阵 (GLCM) 和Law的纹理分析进行了纹理分析.
- 用于特征融合,采用了火冰离子缩小维度算法,随后进行主要组件分析 (PCA) 和部分最小方程差异分析 (PLS-DA) 进行验证.
主要成果:
- 在ZSS,ZMS和HAS样本中观察到颜色和纹理的显著差异.
- 火冰离子算法有效增强了特征差异化,VIP分析证实了显著差异 (VIP > 1,p < 0.05).
- 机器学习模型 (BP,SVM,DBN,RF) 在认证方面实现了高精度 (98.83-100%的训练,95.89-99.32%的测试).
结论:
- 开发的方法提供了一种简单,低成本和高精度的方法,用于快速和非破坏性地检测食品的真实性.
- 该技术在区分ZSS,ZMS和HAS方面具有高度可靠性,确保了产品的完整性.
- 这项研究表明了结合色彩和纹理分析与食品认证先进算法的潜力.
