プラム品質属性の非破壊測定のためのハイパースペクトルイメージングの応用【JST・京大機械翻訳】

Li Bo; Cobo-Medina Magdalena; Cobo-Medina Magdalena; Lecourt Julien; Harrison Nicola; Harrison Nicola; Harrison Richard J.; Cross Jeremy V.

文献

J-GLOBAL ID：201802264793407858 整理番号：18A0722734

プラム品質属性の非破壊測定のためのハイパースペクトルイメージングの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of hyperspectral imaging for nondestructive measurement of plum quality attributes

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資料名：
巻： 141 ページ： 8-15 発行年： 2018年
JST資料番号： W1912A ISSN： 0925-5214 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

色,硬度及び可溶性固形分(SSC)は消費者受容に影響する果実の3つの重要な品質属性である。しかし,これらの属性の測定は,時間がかかる破壊的な手動評価に大きく依存し,少数のバッチに適用できるだけである。本研究では,600~975nmの間の可視および近赤外(VNIR)領域における2つのハイパースペクトルカメラ,および865~1610nmの間の短波長近赤外(SWIR)領域を,色(L*,a*およびb*),硬度およびSSCの非破壊定量化のために評価した。全体として,354の「Victoria」と「MarjorieのSeedling」プラムの画像を,部分最小二乗回帰(PLSR)モデルの較正と検証のために収集した。予測モデルの性能を栽培品種単独と組合せの両方で比較した。球面物体に及ぼす光散乱補正の影響も調べた。本研究は,SWIRハイパースペクトル画像が0.8より大きい予測(rp2)に対する相関係数をもつSSCを正確に予測できる一方,VNIRハイパースペクトル画像はL*とa*に対して0.7以上のrp2値をもつ色とより良い相関を示すことを示した。本研究は,ハイパースペクトルイメージングの使用が,高い精度で2つのプラム栽培品種のSSCと色を非破壊的に予測するために実行可能であることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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果実とその加工品 , 食品の品質

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