基于高光谱成像,预测热空气干燥朱的关键质量参数
Quancheng Liu1,2, Chunzhan Yu1,2, Yuxuan Ma1
1School of Technology, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China.
超光谱成像 (HSI) 提供了一种快速,非破坏性的方法,用于在干燥过程中评估朱的质量. 深度学习模型,特别是CNN-BiGRU,显著提高了可溶性固体含量和水分等关键参数的预测准确性.
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:
- 传统的水果和蔬菜质量分析是缓慢的,资源密集的.
- 超光谱成像 (HSI) 正在成为质量评估的非破坏性替代方案.
- 朱果质量监测需要高效和准确的方法,特别是在干燥过程中.
研究的目的:
- 在不同的干燥温度下使用HSI调查朱果质量参数分布.
- 开发和比较用于预测关键质量指标的回归模型.
- 评估深度学习模型的有效性,以提高准确性.
主要方法:
- 在不同干燥温度下获得的朱的HSI光谱数据 (反射率,吸收率,库贝卡-蒙克) .
- 应用的光谱预处理技术:标准正常变量 (SNV),基线校正和萨维茨基-戈莱第一个导数 (SG1st).
- 开发了非线性支持向量回归 (SVR) 和深度学习模型 (BiLSTM,BiGRU,CNN-BiGRU) 来进行质量预测.
主要成果:
- SG1st预处理方法改善了所有六个质量参数的SVR模型预测能力.
- 深度学习模型,特别是CNN-BiGRU,与SVR相比,显示出更高的准确性.
- 对于L*,a*,b*,SSC,硬度和水分含量,CNN-BiGRU在预测准确度 (Rp2和RPD值) 中取得了显著的改进.
结论:
- 高强度分析 (HSI) 与先进的光谱预处理和深度学习相结合,为非破坏性朱质量评估提供了强大的工具.
- CNN-BiGRU模型显示了优化朱干燥过程和确保产品质量的巨大潜力.
- 这种方法为HSI在食品质量监测中的更广泛应用提供了有价值的见解.
更多相关视频
11:37RGB and Spectral Root Imaging for Plant Phenotyping and Physiological Research: Experimental Setup and Imaging Protocols
Published on: August 8, 2017
10:25Construction of Models for Nondestructive Prediction of Ingredient Contents in Blueberries by Near-infrared Spectroscopy Based on HPLC Measurements
Published on: June 28, 2016
相关概念视频
Moisture Content and Bulking of Aggregate
When aggregates are exposed to rain or sit in stockpiles, they absorb moisture, which must be...
IR and UV–Vis Spectroscopy of Aldehydes and Ketones
Attenuated Total Reflectance (ATR) Infrared Spectroscopy: Overview
The ATR process begins by directing a beam...
UV–Vis Spectrum
The UV–Vis spectrum of a molecule is the plot of its absorbance versus wavelength. The plot is drawn by taking molar...
IR Spectrometers
IR and UV–Vis Spectroscopy of Carboxylic Acids
However, the stretching absorptions for the C=O bond vary depending on the structure of carboxylic acids. The C=O bond of the free carboxylic acids shows a higher stretching frequency, 1760 cm−1, while H-bonded carboxylic acids (dimers) exhibit stretching absorptions at a lower frequency,...
