본 연구에서는 400~1000nm 초분광 카메라를 적용하였으며, 항저우 컬러스펙트럼테크놀로지(Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD.)의 제품인 FS13을 관련 연구에 활용할 수 있다.스펙트럼 범위는 400-1000nm이고 파장 해상도는 2.5nm보다 우수하며 최대 1200개의 스펙트럼 채널에 도달할 수 있습니다.수집 속도는 전체 스펙트럼에서 128FPS에 도달할 수 있으며 대역 선택 후 최대값은 3300Hz입니다(다중 지역 대역 선택 지원).
블루베리, 짙은 파란색 과일, 블루베리라고도 알려진 블루베리는 중국에서 떠오르는 작은 딸기 중 하나입니다.특유의 건강과 영양가로 인해 인체에 필요한 영양소가 많고 가공성이 우수해 주목을 받아왔다." 블루베리의 내부 품질은 블루베리 맛에 큰 영향을 미치며 또한 블루베리의 품질을 평가하는 중요한 지표 중 하나입니다.전통적인 테스트 방법은 일반적으로 측정 장치를 사용하여 블루베리의 당도와 경도를 감지합니다.단일 감지 지표로 인해 시간이 오래 걸리고 파괴적이므로 이러한 감지 방법은 어렵습니다. 따라서 과일의 당도와 경도를 산업적으로 감지하는 데 적용할 수 있기 때문에 내부 품질을 기반으로 블루베리의 당도와 경도를 비파괴적이고 효율적으로 감지하는 방법을 개발하는 것은 큰 의의가 있습니다.
과일 당 함량 및 경도 검출에 대한 국내외 연구를 통해 특징적인 파장 선택 방법을 사용하면 하이퍼 스펙트럼 이미지 데이터의 차원을 효과적으로 줄이고 스펙트럼 데이터의 중복을 줄이며 보정 성능 및 검출 효율을 향상시킬 수 있음을 알 수 있습니다. 모델의 좋은 예측 결과를 얻을 수 있습니다.이러한 특징적인 파장 선택 방법이 온라인 과일 감지를 실현하는 데 도움이 될 수 있음을 보여줍니다.그러나 이러한 연구는 주로 단일 지표의 탐지를 목표로 하며 과일의 여러 지표를 탐지하기 위해 여러 모델을 설정해야 하므로 데이터 처리의 복잡성이 증가합니다.따라서 시간을 절약하고 온라인 탐지의 효율성을 높이기 위해서는 다중지표 탐지를 위한 모델을 구축하는 것이 필요하다.본 연구에서는 초분광 영상에서 블루베리의 당도와 경도를 모두 검출하기 위한 다단계 특징 파장 선택 방법을 제안하기 위해 초분광 영상 기술을 사용하였다.블루베리의 당도와 경도를 모두 반영할 수 있는 특징 파장을 선택하기 위해 연속 투영 알고리즘이나 단계적 다중 선형 회귀와 같은 특징 파장 선택 방법을 순차적으로 사용하고 검출 모델로 BP 신경망 모델을 사용했습니다.블루베리 내부 품질에 대한 신속하고 비파괴적인 테스트를 구현하고 블루베리 온라인 품질 테스트 구축을 위한 이론적 근거를 제공하기 위해 블루베리의 당도 및 경도를 예측했습니다.