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유제품 영양을 평가할 때, 단백질 함량은 우유가 사람들의 일상 생활에서 단백질 흡수의 필수적인 원천이라는 가장 중요한 지표입니다.소비자의 건강과 유제품 산업의 발전은 우유의 품질과 밀접한 관련이 있습니다.따라서 우유 단백질 함유량을 검출하는 것은 매우 중요한 연결고리입니다. 전통적인 검출 방법은 오랜 시간을 소비하고 많은 인적 자원을 낭비하며 환경 악화로 이어집니다..따라서 우유 단백질 함량을 더 빠르고 정확하게 검출하는 방법을 찾는 것이 매우 중요합니다.이 논문은 우유 단백질 함량을 정량적으로 평가하기 위해 하이퍼 스펙트럼 영상 기술과 결합한 기계 학습을 사용합니다., 시장에서 우유 단백질 함량을 검출하는 실행 가능한 시스템을 제공합니다. 구체적인 연구 작업과 결론은 다음과 같습니다.
一실험물질
우리는 멘그니우, 뉴호프, 일리, 광밍 등 7가지 다른 순수한 우유 브랜드들을 사서 냉장고에 보관했습니다. 단백질 함량은 표 1에 나타납니다.
二실험용 장비
이 논문에서는 400-1000nm 하이퍼 스펙트럼 카메라가 사용된다. Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD의 제품인 FS13는 관련 연구에 사용될 수 있다. 스펙트럼 범위는 400-1000nm이며,파장의 해상도는 2보다 낫습니다..5nm, 최대 1200개의 스펙트럼 채널까지 도달할 수 있습니다. 획득 속도는 전체 스펙트럼에서 128FPS까지 도달할 수 있습니다.그리고 대역 선택 후 최대 3300Hz (다중 지역 대역 선택 지원).
三실험적 설정 방법
우유 샘플의 초전광 이미지는 초전광 스펙트모터를 사용하여 수집되었습니다. 샘플은 각 유형의 우유에 대해 세 번 수집되었습니다.그리고 ENVI5에서 명확한 이미지를 선택.3수집된 스펙트럼 이미지는 777x1004 픽셀의 해상도를 가지고 있었다. 하이퍼 스펙트럼 이미저의 노출 시간은 10ms, 픽셀 혼합 시간은 6, 해상도는 4.8nm,평균 간격은 0.8nm, 수직 거리는 30cm 였고 획득 조건은 실내 온도 (23 ~ 25 ° C) 이었다. 이미지 스펙트모터와 스캐닝 헤드는 촬영 중에 함께 설치됩니다.그리고 우유의 평균 스펙트럼 데이터는 ENVI 소프트웨어를 이용한 하이퍼 스펙트럼 이미지에서 얻어집니다.. "
四초광선 데이터의 추출 및 사전 처리
하이퍼스펙트럼 이미지로부터 하이퍼스펙트럼 반사율 데이터를 추출하는 것은 전통적인 기계 학습 모델링의 기초입니다. 일반적으로,샘플의 스펙트럼 반사율 데이터는 관심 영역 (ROD) 의 모든 픽셀의 평균 스펙트럼 반사율을 추출하여 얻습니다.이 논문에서, ENVI 소프트웨어는 우유 샘플의 수정된 초광선 이미지를 열기 위해 사용되었습니다.그리고 각각의 초광선 이미지의 중심에 있는 픽셀은 직사각형 도구로 ROI로 선택되었습니다. 총 30 ROI와 7 하이퍼 스펙트럼 이미지가 선택되었으며 210 ROI가 선택되었습니다. ROI의 모든 픽셀의 평균 스펙트럼 반사성은 샘플의 스펙트럼 데이터로 계산되었습니다.총 210개의 스펙트럼 데이터. 스펙트럼 데이터는 ASCI 형식으로 저장됩니다. 다음 그림은 ROI 추출 프로세스를 보여줍니다.
이 논문에서는 우유 단백질 함량을 예측하는 정확성을 향상시키기 위해 기계 학습과 결합한 초전광 영상 기술을 사용하여 우유 단백질 함량을 예측했습니다.하이퍼스펙트럼 영상 시스템, 시장에서 판매되는 7 가지 종류의 우유의 초전광 이미지가 수집되었으며, 스펙트럼 데이터는 ENVI 소프트웨어로 추출되었으며, 우유 초전광 데이터 세트가 설정되었습니다.그리고 210개의 하이퍼 스펙트럼 데이터가 최종적으로 추출되었습니다..
하이퍼 스펙트럼 영상 기술은 우유 단백질 함량의 검출 분야에서 큰 잠재력을 보여주었습니다.하지만 학제 간 기술 혁신의 통합으로, 그것은 점차적으로 전통적인 우유 탐지 방식에 혁명을 일으킬 것입니다. 기술 시스템의 지속적인 최적화와 실제 응용 문제를 해결함으로써,하이퍼스펙트럼 영상은 우유 품질 통제에 필수적이고 강력한 도구가 될 것입니다., 우유 산업의 경제적, 사회적 이점을 향상시키고, 고품질의 우유 제품에 대한 소비자들의 증가하는 수요를 충족시키는 데 도움이 됩니다.
