본 연구에서는 900~1700nm 초분광 카메라를 적용하였으며, 항저우 컬러스펙트럼테크놀로지(Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD.)의 제품인 FS-15를 관련 연구에 활용할 수 있다.최대 200FPS의 전체 스펙트럼 획득 속도인 단파 근적외선 하이퍼스펙트럼 카메라는 성분 식별, 물질 식별, 머신 비전, 농산물 품질, 화면 감지 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다.
토마토는 글루타티온, 비타민, 리코펜, 베타카로틴 및 기타 생리활성 성분을 포함한 다양한 영양소가 풍부하고 독특한 풍미를 지닌 장과류 작물로 식품 가치가 높습니다.세계 경제의 급속한 발전으로 소비자 시장에서 토마토 및 토마토 가공 제품에 대한 수요가 증가하고 있습니다.토마토는 또한 세계에서 가장 널리 재배되고 소비되는 채소 및 과일 작물 중 하나가 되었습니다.또한, 사람들의 생활 수준이 전반적으로 향상됨에 따라 토마토의 내부 품질, 외관 품질, 저장 및 운송 품질 및 우수한 풍미와 맛이 소비자에게 점점 더 중요해지고 있으며 중국 토마토 산업도 새로운 도전과 기회에 직면해 있습니다. .조사에 따르면 토마토의 성숙도와 저장 품질은 토마토 산업에 매우 중요하며, 방울토마토의 내부 품질은 물론 우수한 풍미와 맛이 소비자들에게 더 많은 관심을 받고 있습니다.빅 데이터의 개발 및 적용을 기반으로 토마토의 자동 심기, 기계화 따기 및 지능형 분류를 실현하여 토마토의 생산량 증가 및 효율성을 달성합니다.현재 국내외에서 스펙트럼 기반 토마토 품질 검출에 대한 연구가 일부 진행되고 있으나, 기존 토마토 품질 검출 모델에서는 효과적인 스펙트럼 정보 추출이 여전히 연구 난제이며, 적절한 방법을 통한 토마토 내부 품질 검출은 비파괴 검사 방법은 아직 연구 중입니다.
초분광 이미징 기술을 기반으로 한 방울토마토의 가용성 고형분 비파괴 검출 연구에서는 방울토마토 191개를 연구대상으로 선정하여 865.11~1711.71nm 범위의 초분광 영상 데이터를 수집하고, 체리 토마토 하이퍼스펙트럼 이미지는 K-평균 알고리즘으로 세그먼트화되었습니다.이 영역의 평균 스펙트럼은 방울토마토의 원래 스펙트럼 데이터로 추출되었습니다.MA와 MSC는 원본 스펙트럼 데이터를 전처리하는 데 사용되었으며 방울 토마토 샘플은 KS 알고리즘을 기반으로 훈련 세트와 테스트 세트로 나뉩니다.Feature Band에 포함된 정보의 유효성을 향상시키기 위해 SPA 알고리즘과 PCA 알고리즘을 결합하여 스펙트럼 데이터에 대한 주성분 분석을 수행한 후 체리의 PLSR 기반 SSC 검출 모델인 PCA 및 miRF 알고리즘과 비교하였다. 토마토가 확립되었고 테스트 세트 데이터로 모델이 검증되었습니다.결과는 SPA-PCA로 추출한 주성분 기반 모델의 탐지 정확도가 분명히 최적화되었음을 보여줍니다.모델의 검출 결과에서 세 가지 모델 중 SPA-PCA-PLSR 모델이 가장 좋은 검출 효과(R=0.9039)를 보였다.miRF-PLSR 모델의 검출 효과는 두 번째로 RF는 0.8878이었다.PCA-PLSR 모델의 피팅 효과는 최악이다.