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J-GLOBAL ID：202202226766635981   整理番号：22A0943028

ハイパースペクトルイメージングによるリンゴ品質および成熟度の非破壊および現場推定【JST・京大機械翻訳】

Non-destructive and in-site estimation of apple quality and maturity by hyperspectral imaging

著者 (7件)： Wang Fan (School of Technology, Beijing Forestry University, Beijing, 100083, China) ,  Wang Fan (Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing, 100097, China) ,  Zhao Chunjiang (Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing, 100097, China) ,  Yang Hao (Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing, 100097, China) ,  Jiang Hongzhe (College of Mechanical and Electronic Engineering, Nanjing Forestry University, Nanjing, 210037, China) ,  Li Long (Key Laboratory of Agro-products Quality and Safety Control in Storage and Transport Process, Ministry of Agriculture and Rural Affairs/Institute of Food Science and Technology, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing, 100193, China) ,  Yang Guijun (Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing, 100097, China)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 195  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  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)

抄録/ポイント： リンゴ品質と成熟の迅速でin situ推定は,リンゴの品質と産業の利益を保証するために非常に重要である。本研究では,リンゴの品質と成熟度を評価するハイパースペクトルイメージング(HSI)の有用性を調べた。50~900nmの範囲のハイパースペクトル画像を果樹園で直接収集した。カメラの視野に含まれる合計100のリンゴを,硬度,可溶性固形分含量(SSC)および澱粉パターン指数(SPI)の破壊試験のために選択した。複雑な屋外光干渉を減らすために,著者らは白色参照としてPTEEボールを採用した。すべての可能な2バンド組合せを含む正規化反射スペクトル(NR)と正規化スペクトル指数(NDSI)もリンゴ品質推定のために抽出した。続いて,部分最小二乗回帰(PLSR)解析を,安定性競合適応再重み付けサンプリング(SCARS)によって抽出した特性波長を用いて行った。SCARSと組み合わせたNDSIによって確立されたPLSRモデルは,最良の結果を達成した。硬度,SSCおよびSPIの検証セット(Rv)の相関係数は,それぞれ0.783,0.901および0.834であった。硬度,SSC,SPIのバリデーションセット(RMSEv)の二乗平均平方根誤差は,それぞれ0.993kg/cm2,0.535%および0.427であった。Streif指数を用いてリンゴの成熟度を評価し,硬度,SSCおよびSPIの予測値から計算した。Streif指数のPLSモデルのRMSEvは0.0120であった。結果は,ハイパースペクトルイメージングに基づくNDSI-SCARS-PLSRモデルの可能性を示し,サイトにおけるリンゴの品質と成熟における動的変化を観察した。このモデルは,リンゴの品質と熟度の空間分布を提供でき,それは成熟パターンの探索,面積の成長の把握,および収穫時期の計画に役立つであろう。Copyright 2022 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： カメラ ,  反射スペクトル ,  *品質 ,  *リンゴ ,  波長 ,  相関係数 ,  *画像処理 ,  多重回帰分析 ,  モデル ,  果樹園 ,  スペクトル画像 ,  正規化
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  ハイパースペクトル画像 ,  収穫期 ,  予測値 ,  部分最小二乗回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： リンゴ ,  ハイパースペクトルイメージング ,  成熟 ,  可視近赤外分光法

分類 (2件)： 果実とその加工品  (FJ11030Z) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (4件)： リンゴ ,  成熟度 ,  現場 ,  推定