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J-GLOBAL ID：202102213117297983   整理番号：21A3199384

成熟度を定量化するためのエキストラバージンオリーブ油液滴の膨張の畳込み捕捉【JST・京大機械翻訳】

Convolutional capture of the expansion of extra virgin olive oil droplets to quantify adulteration

著者 (5件)： Pradana-Lopez Sandra (Departamento de Ingenieria Quimica y de Materiales, Universidad Complutense de Madrid, 28040 Madrid, Spain) ,  Perez-Calabuig Ana M. (Departamento de Ingenieria Quimica y de Materiales, Universidad Complutense de Madrid, 28040 Madrid, Spain) ,  Cancilla John C. (Scintillon Institute, San Diego, CA, United States) ,  Garcia-Rodriguez Yolanda (Departamento de Psicologia Social, del Trabajo y Diferencial. Universidad Complutense de Madrid, 28223 Pozuelo de Alarcon (Madrid), Spain) ,  Torrecilla Jose S. (Departamento de Ingenieria Quimica y de Materiales, Universidad Complutense de Madrid, 28040 Madrid, Spain)
資料名： Food Chemistry  (Food Chemistry)
巻： 368  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0766A  ISSN： 0308-8146  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)

抄録/ポイント： 本研究では,5種類のエクストラバージンオリーブ油(EVOO)の302,000以上の画像を収集し,それらの分類を行うための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくシステムを訓練し,検証した。さらに,他の植物油によるこれらのEVOOの偽和を検出し,定量化するために,同等の深層学習モデルも訓練した。本研究では,CNNモデルの3つのグループを(i)すべてのEVOOの分類,(ii)各個々のEVOOに対する偽和試料の検出と定量化,および(iii)すべてのEVOOを単一定量CNNに組み合わせる以前のモデルの大域的バージョンについて試験した。初期データベースから最初に分離された30,195画像を用いて,この最後のモデルを成功裏に検証した。結果は,EVOOの5つのタイプを検出および正確に分類できるアルゴリズムであり,そして,全体のヒット率>96%でそれらのそれぞれの偽和濃度を正確に分類することができた。したがって,CNNsによるEVOO液滴分析は,生産者,ディストリビュータ,または最終消費者によって実施できるEVOOの評価に対する説得力のある品質管理ツールであり,偽和を位置づけることを助ける。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *液滴 ,  *畳込み ,  品質管理 ,  消費者 ,  ディストリビュータ ,  データベース ,  偽和 ,  植物油脂 ,  *捕獲 ,  生産者 ,  熟度
準シソーラス用語： ヒット率 ,  *エキストラバージンオリーブ油 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 偽和 ,  エキストラバージンオリーブ油 ,  液滴 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  画像 ,  食品品質

分類 (2件)： 食用油脂,マーガリン  (FJ09010C) ,  食品の分析  (FJ01030U)

タイトルに関連する用語 (7件)： 成熟度 ,  定量化 ,  エキストラバージンオリーブ油 ,  液滴 ,  膨張 ,  畳込み ,  捕捉