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J-GLOBAL ID：202202215615206697   整理番号：22A0858525

最適波長によるジャガイモの含水量と硬度予測のためのハイパースペクトル反射率イメージング【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral reflectance imaging for water content and firmness prediction of potatoes by optimum wavelengths

著者 (5件)： Cui Lixia (School of Agricultural Engineering and Food Science, Shandong University of Technology, Zibo, China) ,  Wang Xiangyou (School of Agricultural Engineering and Food Science, Shandong University of Technology, Zibo, China) ,  Xu Yingchao (School of Agricultural Engineering and Food Science, Shandong University of Technology, Zibo, China) ,  Li Yanxing (School of Agricultural Engineering and Food Science, Shandong University of Technology, Zibo, China) ,  Han Minjie (School of Agricultural Engineering and Food Science, Shandong University of Technology, Zibo, China)
資料名： Journal of Consumer Protection and Food Safety  (Journal of Consumer Protection and Food Safety)
巻： 17  号： 1  ページ： 51-64  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4556A  ISSN： 1661-5751  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,可視近赤外(VIS/NIR)および短波赤外(SWIR)バンドにおけるハイパースペクトルイメージング(HSI)を用いて,ジャガイモの含水量および硬度を非破壊的に決定するための方法を示した。ジャガイモは,それらのハイパースペクトル画像を得るためにスキャンした。第1導関数(FD),Savitzky-Golay(SG)平滑化,標準正規変数(SNV)および乗法散乱補正(MSC)を用いてスペクトルデータを処理した。競合適応加重サンプリング(CARS)を用いて有効波長を抽出した。予測モデルをいくつかのアルゴリズムを用いて確立した。SG-CARS-部分最小二乗回帰(PLSR)モデルはVIS/NIRバンドで最良の性能を示した。対応するR2_P,予測セットの二乗平均平方根誤差(RMSE_P),および含水量と硬度に対する残留予測偏差(RPD)値は,それぞれ0.9219と0.9118,0.0034と0.0640Newton(N),および2.5780と2.4353であった。SWIRバンドにおいて,FD-CARS-PLSR予測モデルは,最良であった。含水量と硬度のR2_P値は,それぞれ0.9313と0.9317であり,RMSE_P値は0.0025と0.0216Nであり,RPD値は2.7453と2.7531であった。本研究は,ジャガイモの含水量と硬度を非破壊的に決定するためのHSI技術の実現可能性を確認した。Copyright Bundesamt fuer Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit (BVL) 2021 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 ,  赤外線 ,  *ジャガイモ ,  *波長 ,  乗算 ,  *画像処理 ,  多重回帰分析 ,  短波 ,  平滑化 ,  近赤外線 ,  スペクトル画像 ,  導関数 ,  予測モデル
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 ,  ハイパースペクトル画像 ,  部分最小二乗回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ハイパースペクトルイメージング ,  ジャガイモ ,  水含有量 ,  企業性 ,  有効波長 ,  予測モデル

分類 (2件)： 動物性水産食品  (FJ13020C) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (7件)： 波長 ,  ジャガイモ ,  含水量 ,  硬度 ,  予測 ,  ハイパースペクトル反射率 ,  イメージング