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J-GLOBAL ID：202002268520116849   整理番号：20A1137602

可視/近赤外ハイパースペクトルに基づく八角アニスとシキクサの非破壊同定【JST・京大機械翻訳】

Nondestructive Identification of Star Anise and Shikimmi by Visible/Near Infrared Hyperspectral Images

著者 (5件)： Wang Wei (中国農業大学工学院,北京,100083) ,  Zhao Xin (河北大学質量技術監督学院,保定,071002) ,  Chu Xuan (仲kai農業工程大学机電工程学院,广州,510225) ,  Lu Yao (中国農業大学工学院,北京,100083) ,  Jia Beibei (中国農業大学工学院,北京,100083)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 50  号： 11  ページ： 373-379  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ハイパースペクトルイメージング技術に基づいて、八角アキョウとその偽品シキクサの快速鑑別方法を提出した。4001000nm範囲のハイパースペクトルデータを収集し,サンプルとバックグラウンド画素のスペクトル特性の違いにより,850nmと450nmの画像を選択し,差計算を行い,閾値法と結合して背景情報を除去した。線形延伸を用いて,サンプル高さによって導入された影雑音画素点を除去し,そして,2値画像領域標識法を,サンプルハイパースペクトルデータから,平均スペクトルデータを自動的に抽出するために,用いた。平均スペクトルデータを利用して、連続投影アルゴリズム(Successiveprojectionsalgorithm,SPA)を用いて、4つの最適波長を選択した。533,617,665,807nm;最適波長におけるスペクトルデータに基づき、部分最小二乗判別(Partialleastsquarediscriminationanalysis,PLSDA)モデルを作り、モデル同定の八角とシキクサに対する総正確率は98であった。4%;構築したマルチスペクトルモデルを用いて外部検証セットデータを予測し、全体の分類精度は97.9%であった。従来の画像処理技術を利用して外部検証集データに対して処理を行い、2種類の技術方法を比較した結果、高スペクトル画像技術で構築した八角とシキクサ識別のマルチスペクトル分析法は簡単で、高効率で、動的オンライン携帯型検出を実現しやすいことが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  雑音 ,  波長 ,  画像処理 ,  画素 ,  *近赤外線 ,  スペクトル画像 ,  画像技術 ,  二値画像 ,  部分最小二乗法
準シソーラス用語： スペクトルデータ ,  *ハイパースペクトル ,  多重スペクトル ,  オンライン ,  ハイパースペクトルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 食品の品質  (FJ01040F) ,  農業機械・施設一般  (FB03010O) ,  野菜とその加工品  (FJ11020O) ,  食品の分析  (FJ01030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 近赤外 ,  ハイパースペクトル ,  アニス ,  同定