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오렌지 껍질은 좋은 경제적 가치와 의약적 가치를 가지고 있지만 시장에서 가짜와 품질이 좋지 않은 현상은 심각합니다. 특히 오렌지 껍질의 품질을 측정하는 중요한 지표로,수동 탐지 방법의 정확성과 효율성이 낮습니다.이 논문에서는, 심층 학습 방법과 결합된 초전광 영상 기술을 사용하여 오렌지 껍질의 노화 해를 위한 신속하고 파괴적이지 않은 식별 방법을 설정했습니다.
一、물질과 방법
구매 된 오렌지 껍질 샘플은 연령 연도에 따라 1 년, 5 년, 10 년 및 15 년으로 나뉘어졌습니다. 그림 1에 표시 된 바와 같이, 120 개의 오렌지 껍질 샘플이 매년 수집되었습니다.총 480개의 오렌지 껍질 샘플이 수집되었습니다.각 해의 오렌지 껍질 샘플은 7의 비율로 무작위로 나뉘어졌습니다.3, 84개의 샘플이 훈련 세트에 들어가고 36개의 샘플이 테스트 세트에 들어갔다.
이 논문에서는 900-1700nm 초전광 카메라가 사용되고, 컬러 스펙트럼 테크놀로지 (제주) 코., LTD의 제품인 FS-15는 관련 연구에 사용될 수 있습니다.짧은 파동 근 적외선 초광선 카메라, 전체 스펙트럼의 취득 속도는 200FPS까지로, 조성물질 식별, 물질 식별, 기계 비전, 농산물 품질,화면 탐지 및 다른 필드.
二결과와 분석
다른 해에 오렌지 껍질 샘플의 스펙트럼 곡선은 그림 3에 표시됩니다.그림 3에 표시 된 원래 스펙트럼 곡선은 1200m와 1450nm 근처에 흡수 피크가 있음을 분명히 찾을 수 있습니다.1200nm에서 흡수 정점은 주로 결합 쌍의 스펙트럼 흡수로 인해 발생하며 1450nm에서 흡수 정점은 주로 물의 스펙트럼 흡수로 인해 발생합니다.모든 종류의 샘플의 NIR 스펙트럼의 대역은 밀접하게 겹친다, 전체 추세는 거의 같았으며 흡수 정점은 거의 같은 위치에 있었고 명백한 차이가 없었습니다.그것은 맨눈으로 오렌지 껍질 샘플의 네 가지 종류를 구별하는 것이 어려웠습니다.
三스펙트럼 전처리 방법
오렌지 껍질의 초전광 데이터의 사전 처리에는 여러 단계가 포함됩니다. 이미지 세분화, 스펙트럼 평균화 및 스펙트럼 사전 처리입니다.다양한 해에 오렌지 껍질 샘플의 원래 평균 스펙트럼과 SG + D1 사전 처리 후의 평균 스펙트럼 곡선은 그림 4에 표시됩니다.도 4 (a) 와 도 4 (b) 에서 SG + D1 결합 전처리 방법이 스펙트럼 기본선 이동의 영향을 효과적으로 제거하고 스펙트럼 곡선을 매끄럽게 할 수 있음을 알 수 있습니다.따라서 오렌지 껍질 연도의 정확도를 향상시킵니다..
초전광 카메라로 오렌지 껍질의 해를 빠르게 식별하는 것은 중국 의학 산업에서 광범위한 응용 가능성을 가지고 있습니다.그것은 중국 의약품 제조업체와 딜러들이 오렌지 껍질의 품질과 연기를 정확하게 제어하는 데 도움이 될 수 있습니다., 시장 감독의 측면에서,관련 부처는 시장에서 오렌지 껍질 제품의 빠른 샘플링을 위해 기술을 사용할 수 있습니다.또한, 기술의 지속적인 개선과 대중화와 함께,또한 오렌지 껍질의 과학적 연구와 품질 평가에도 강력한 지원을 제공할 것입니다., 오렌지 껍질 산업의 발전을 보다 표준화, 표준화 및 과학적인 방향으로 촉진합니다.
