이 연구에서는 400-1000nm 초전광 카메라가 적용되었으며, Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD의 제품인 FS13는 관련 연구에 사용될 수 있습니다. 스펙트럼 범위는 400-1000nm입니다.,파장 해상도는 2.5nm 이상이고 최대 1200개의 스펙트럼 채널을 얻을 수 있습니다. 전체 스펙트럼에서 취득 속도는 128FPS까지 도달할 수 있습니다.그리고 대역 선택 후 최대 3300Hz (다중 지역 대역 선택 지원).
중국의 쌀 생산량은 세계 쌀 생산량의 30% 이상을 차지하고 있으며, Jilin 지방의 "Meihe 쌀"은 중국의 japonica 쌀의 지리적 표시 제품입니다.그리고 그 생산 지역은 세계 황금 곡물 생산 벨트 (북위 45°) 에 위치하고 있습니다.실제 생활에서는 여러 종류의 메이헤 쌀이 있습니다.켈로드 질소 결정 및 분광 광학과 같은 화학적 방법들은 일반적으로 다양한 품종의 쌀의 단백질 함량을 결정하는 데 사용됩니다.그러나 이러한 전통적인 화학적 방법은 샘플 자체에 파괴적일 뿐만 아니라 복잡한 단계와 너무 긴 검출 주기입니다.적외선 분광학은 쌀의 주요 구성 요소 (단백질 ≥, 지방 β, 스타크 III, 물), 그러나 스펙트럼 정보에 따라 구성 요소의 함량을 얻을 수 있으며 더 직관적인 표현을 얻을 수 없습니다.내용의 시각화하이퍼스펙트럼은 이미지 정보와 스펙트럼 정보를 포함하는 3차원 큐브 데이터입니다.얻어진 초광선 이미지는 쌀의 내부 정보 (내부 물리적 구조 및 화학 성분 정보) 와 쌀의 외부 정보 (곡물 종류) 를 모두 포함합니다.이 논문에서는 3종류의 쌀 (다오후아와,아키타 오마치와 지징 60) 의 4개 생산 지역, Jilin Province가 연구 대상으로 선택되었습니다. 수집 된 쌀을 감지하고 쌀의 관심 지역의 평균 스펙트럼을 얻기 위해 초광선 영상 기술을 사용했습니다.스펙트럼의 신호와 노이즈 비율을 줄이고 비교적 견고한 모델을 얻기 위해, 쌀 단백질 함량의 예측 모델의 세 가지 종류, 부분 최소 제곱 회귀, 주요 구성 요소 회귀 및 오류 역 전파 신경 네트워크,회전형 평평화로 결정되었습니다.SPA는 특징적인 파장을 선택하고 특징적인 파장 모델을 설정하는 데 사용되었습니다.그리고 다양한 품종의 쌀의 단백질 함량을 시각화 실현하기 위해 단백질 함량 분포 지도로 쌀의 초광선 이미지를 변환.
쌀의 단백질 함유량 분포를 시각화 할 수 있는 가능성은 하이퍼 스펙트럼 영상 기술을 사용하여 연구되었습니다.단순화되고 효율적인 PLSR 단백질 함량 예측 모델은 MC 스펙트럼 전처리 방법과 SPA 특성 대역 선택으로 얻었습니다.양적 모델에 근거하여, 서로 다른 품종과 다른 기원을 가진 쌀의 단백질 함유량 분포가 시각화되었습니다.일반 RGB 이미지로 쌀을 구별하기가 어렵습니다.단백질 함유량 분포를 이미지화하면 쌀의 기원을 식별하는 아이디어를 얻을 수 있습니다.그리고 다른 품종들 사이에서 쌀의 단백질 함유량 분포 지도를 비교하면 나중에 쌀 품종의 번식을 위한 증거를 제공할 수 있습니다..