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J-GLOBAL ID：202002232771395414   整理番号：20A1790967

ハイパースペクトルイメージングを用いた糖生産におけるサトウキビおよびゴミ同定システムの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of sugarcane and trash identification system in sugar production using hyperspectral imaging

著者 (5件)： Aparatana Kittipon (Faculty of Agriculture, University of the Ryukyus, Okinawa, Japan) ,  Saengprachatanarug Khwantri (Faculty of Engineering, Khon Kaen University, Khon Kaen, Thailand) ,  Izumikawa Yoshinari (United Graduate School of Agricultural Sciences, Kagoshima University, Kagoshima, Japan) ,  Nakamura Shinya (Faculty of Agriculture, University of the Ryukyus, Okinawa, Japan) ,  Taira Eizo (Faculty of Agriculture, University of the Ryukyus, Okinawa, Japan)
資料名： Journal of Near Infrared Spectroscopy  (Journal of Near Infrared Spectroscopy)
巻： 28  号： 3  ページ： 133-139  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1629A  ISSN： 0967-0335  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： トラッシュ(グリーンサトウキビ葉,乾燥サトウキビ葉,石,および土壌)からの清潔なサトウキビの分類と分化は,糖工場での糖支払いシステムにとって重要である。現在,これを行うために使用する方法は手動で主観的である。したがって,本研究は,多変量解析によるハイパースペクトルイメージングを用いて,トラッシュからクリーンサトウキビを正確に識別することを目的とした。18:38の比率で混合したサトウキビビレットとトラッシュを含む試料を本研究で分析した。試料の反射率データを,主成分分析(PCA)によって400~1000nmの波長範囲で分析した。PCAモデルは,清潔なサトウキビとトラッシュ試料の全てを同定することができた。PCAモデルのスペクトル負荷は,サトウキビとトラッシュ試料が各クラスの色(可視光),水吸収(約970nm)とクロロフィル吸収(約680nm)に基づいて容易に同定できることを示した。PCA負荷ピークの特性波長に基づいて,サトウキビとトラッシュ試料の90%以上を多重線形回帰モデルを用いて識別した。部分的最小二乗判別分析とサポートベクトルマシンモデルを用いて,サトウキビとトラッシュを分類した。すべての波長に対して,分類率は,それぞれ92.9%と98.2%であった。これは,ハイパースペクトルイメージングと多変量解析を用いて,サトウキビとトラッシュを正確に分類し,識別できることを示した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  反射率 ,  多変量解析 ,  波長 ,  *サトウキビ ,  *画像処理 ,  *スペクトル ,  可視光 ,  判別分析 ,  主成分分析 ,  IDシステム ,  部分最小二乗法 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  多重線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： サトウキビ ,  ハイパースペクトルイメージング ,  ごみ ,  主成分分析 ,  部分最小二乗判別分析 ,  多重線形回帰解析 ,  サポートベクトルマシン

分類 (1件)： 分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 糖生産 ,  サトウキビ ,  ゴミ ,  同定システム ,  開発