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J-GLOBAL ID:201702258634093194   整理番号:17A0833984

短波赤外(SWIR)ハイパースペクトルイメージングを用いた個々のトウモロコシ穀粒におけるアフラトキシンB_1(AFB_1)の検出【Powered by NICT】

Detection of aflatoxin B1 (AFB1) in individual maize kernels using short wave infrared (SWIR) hyperspectral imaging
著者 (5件):
資料名:
巻: 157  ページ: 13-23  発行年: 2017年 
JST資料番号: E0030A  ISSN: 1537-5110  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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短波赤外ハイパースペクトル画像(SWIR)(1000 2500 nm)は単一トウモロコシ穀粒におけるアフラトキシンB_1(AFB_1)を検出するために使用した。場におけるAspergillus flavusの毒素産生株を人工的に接種した四品種の百二十穀粒を調べた。正規化と主成分分析(PCA)は,次元性と騒音を低減するために各カーネルの平均スペクトルに適用した。サポートベクトルマシン(SVM)分類法と組み合わせて,最初の五主成分(PC)を用いて,トウモロコシ品種の影響を受けずに単一穀粒におけるAFB_1汚染レベル(<20 ppb, 20 100 ppb,≧100 ppb)を分類し定量的にした。分類精度はキャリブレーションとバリデーションセットに対する83.75%と82.50%であった。カテゴリーAFB_1含有量と最初の三PCの間に存在する一般的な相関が認められた。サポートベクトルマシン回帰モデルの決定(R~2)の係数はキャリブレーションと検証別々に設定のための0.77と0.70であった。AFB_1の可能な分布地図は,ハイパースペクトル画像の各画素の回帰モデルを適用して行った。相互最初の三PCsのローディングプロットを用いて,五波長(1317%,1459%,1865%,1934nmと2274nm)は特徴的な波長として選択した。結果はハイパースペクトル画像は,個々のトウモロコシ穀粒におけるAFB_1レベルを分類し定量的に使用できることを示した,しかしカテゴリーAFB_1含量を予測する性能はまだ改善する必要がある。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
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分光分析  ,  食品の分析  ,  図形・画像処理一般 
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