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Resonon--使用高光譜成像儀和機器學習對新鮮和凍融牛肉進行分類

瀏覽次數:1258 發布日期:2024-2-21  來源:本站 僅供參考,謝絕轉載,否則責任自負

肉類富含豐富的蛋白質和營養物質,不僅能夠滿足我們的味蕾,還能夠提供我們身體所需的能量和營養。

隨著肉類需求的增加,大規模的肉類生產和運輸過程中,肉類的速凍可以一定程度保持食物的新鮮度和口感。然而,關于速凍解凍的肉類,和新鮮肉類的混淆,讓人難以分辨。

首爾大學的研究人員利用高光譜成像技術,做了相關的研究。

使用高光譜成像儀和機器學習對新鮮和凍融牛肉進行分類

由于對安全、可食用肉類的需求的不斷增加,冷凍儲存技術得到了不斷改進。然而目前存在解凍肉在處理和銷售過程中被進行了錯誤的標記,宣稱為新鮮肉類,這可能導致消費者受到誤導或產生安全隱患。在這項研究中,使用高光譜圖像數據構建了一個機器學習(ML)模型,用于區分新鮮冷藏、長期冷藏和解凍的牛肉樣本。通過四種預處理方法,共準備了五個數據集來構建ML模型。使用PLS-DA和SVM技術構建了模型,其中應用散點校正和RBF核函數的SVM模型性能最佳。結果表明,利用高光譜圖像數據立方體,可以構建區分新鮮肉類和非新鮮肉類的預測模型,這可以成為肉類儲存狀態常規分析的快速、非侵入性方法。


安裝在暗室中的高光譜數據采集系統的配置示意圖


基于此,來自首爾大學的研究人員使用Resonon Pika L 高光譜成像儀,在近紅外光譜的400-1000 nm波段內獲取高光譜圖像數據立方體,進行了相關研究。在本研究中,圖像采集系統安裝在暗室中,以確保完全消除外部光并能夠采集高光譜圖像。

將九個樣本同時放置在啞光黑色板上,通過移動相機獲取高光譜圖像數據立方體。所有樣品均經過光學穩定處理,在采集高光譜數據之前將它們置于實驗環境中 20 分鐘,消除由肌紅蛋白/氧肌紅蛋白含量差異引起的巧合差異。隨后,通過分離紅色肉部分,從高光譜數據立方體中提取了(ROI)的光譜,確保了只有紅色部分肉的光譜被提取用于分析。這個過程產生了高質量的數據集,適用于后續的分析和解釋。使用四種預處理技術(MSC、SNV轉換、一階Savitzky–Golay濾波和最小-最大歸一化)對提取的光譜進行模型開發。


本研究獲取的高光譜數據立方體中的光譜圖像。(a–c) 分別為“新鮮”、“受損”和“冷凍”樣品的 630–650 nm 平均圖像;(d-f)分別為“新鮮”、“受損”和“冷凍”樣品的 540-560 nm 平均圖像。
 

用于構建肉樣本分類模型的高光譜數據立方體中的光譜。(a) 實驗數據的完整光譜;(b) 每個實驗組的平均光譜(實線)以及加減標準差后的光譜(虛線)。


研究結論

這篇文章研究了使用NIR高光譜成像儀,對牛肉進行分類,區分其“新鮮”、“受損”和“冷凍”狀態。通過將韓國產牛肉樣品劃分為新鮮冷藏、長期冷藏和解凍狀態,共獲得了九個高光譜圖像數據立方體,并通過滴水損失測試定量分析了牛肉樣品的狀況。本研究共收集了4950個光譜圖像,將其80%用作訓練集,20%用作測試集。

在構建機器學習模型時,使用了四種預處理方法,包括MSC和SNV用于校正,Savitzky-Golay 1st濾波器用于平滑,Min-Max用于歸一化,以及原始數據,共準備了五個數據集。采用PLS-DA和SVM技術構建模型,其中SVM模型使用了四個核函數。評估模型性能時,準確性是主要指標,同時對“新鮮”類別的F1分數進行了估計,以獨立驗證生鮮肉分類的性能。測試集的準確率在幾乎所有模型中都超過90%,主要錯誤是由于未能正確區分“受損”和“凍結”類別。具有散點校正和RBF核函數的SVM模型表現最佳,其準確度達到96.57%,“新鮮”類別的F1分數為100%。研究結果表明,通過純化高光譜圖像數據立方體篩選的光譜可以構建一個預測模型,用于區分新鮮肉和非新鮮肉。這些模型在未來的實際肉類采購場所中具有可行性。

發布者:理加聯合科技有限公司
聯系電話:010-51292601
E-mail:rain@li-ca.com

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