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Resonon | 使用高光譜成像儀和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)新鮮和凍融牛肉進(jìn)行分類

日期: 2024-02-21
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肉類富含豐富的蛋白質(zhì)和營養(yǎng)物質(zhì),不僅能夠滿足我們的味蕾,還能夠提供我們身體所需的能量和營養(yǎng)。

隨著肉類需求的增加,大規(guī)模的肉類生產(chǎn)和運(yùn)輸過程中,肉類的速凍可以一定程度保持食物的新鮮度和口感。然而,關(guān)于速凍解凍的肉類,和新鮮肉類的混淆,讓人難以分辨。

首爾大學(xué)的研究人員利用高光譜成像技術(shù),做了相關(guān)的研究。

使用高光譜成像儀和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)新鮮和凍融牛肉進(jìn)行分類
Resonon | 使用高光譜成像儀和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)新鮮和凍融牛肉進(jìn)行分類

由于對(duì)安全、可食用肉類的需求的不斷增加,冷凍儲(chǔ)存技術(shù)得到了不斷改進(jìn)。然而目前存在解凍肉在處理和銷售過程中被進(jìn)行了錯(cuò)誤的標(biāo)記,宣稱為新鮮肉類,這可能導(dǎo)致消費(fèi)者受到誤導(dǎo)或產(chǎn)生安全隱患。在這項(xiàng)研究中,使用高光譜圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型,用于區(qū)分新鮮冷藏、長期冷藏和解凍的牛肉樣本。通過四種預(yù)處理方法,共準(zhǔn)備了五個(gè)數(shù)據(jù)集來構(gòu)建ML模型。使用PLS-DA和SVM技術(shù)構(gòu)建了模型,其中應(yīng)用散點(diǎn)校正和RBF核函數(shù)的SVM模型性能最佳。結(jié)果表明,利用高光譜圖像數(shù)據(jù)立方體,可以構(gòu)建區(qū)分新鮮肉類和非新鮮肉類的預(yù)測(cè)模型,這可以成為肉類儲(chǔ)存狀態(tài)常規(guī)分析的快速、非侵入性方法。

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安裝在暗室中的高光譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的配置示意圖

基于此,來自首爾大學(xué)的研究人員使用Resonon Pika L 高光譜成像儀,在近紅外光譜的400-1000 nm波段內(nèi)獲取高光譜圖像數(shù)據(jù)立方體,進(jìn)行了相關(guān)研究。在本研究中,圖像采集系統(tǒng)安裝在暗室中,以確保完全消除外部光并能夠采集高光譜圖像。

將九個(gè)樣本同時(shí)放置在啞光黑色板上,通過移動(dòng)相機(jī)獲取高光譜圖像數(shù)據(jù)立方體。所有樣品均經(jīng)過光學(xué)穩(wěn)定處理,在采集高光譜數(shù)據(jù)之前將它們置于實(shí)驗(yàn)環(huán)境中 20 分鐘,消除由肌紅蛋白/氧肌紅蛋白含量差異引起的巧合差異。隨后,通過分離紅色肉部分,從高光譜數(shù)據(jù)立方體中提取了(ROI)的光譜,確保了只有紅色部分肉的光譜被提取用于分析。這個(gè)過程產(chǎn)生了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集,適用于后續(xù)的分析和解釋。使用四種預(yù)處理技術(shù)(MSC、SNV轉(zhuǎn)換、一階Savitzky–Golay濾波和最小-最大歸一化)對(duì)提取的光譜進(jìn)行模型開發(fā)。

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本研究獲取的高光譜數(shù)據(jù)立方體中的光譜圖像。(a–c) 分別為“新鮮”、“受損”和“冷凍”樣品的 630–650 nm 平均圖像;(d-f)分別為“新鮮”、“受損”和“冷凍”樣品的 540-560 nm 平均圖像。
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用于構(gòu)建肉樣本分類模型的高光譜數(shù)據(jù)立方體中的光譜。(a) 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的完整光譜;(b) 每個(gè)實(shí)驗(yàn)組的平均光譜(實(shí)線)以及加減標(biāo)準(zhǔn)差后的光譜(虛線)。

研究結(jié)論

這篇文章研究了使用NIR高光譜成像儀,對(duì)牛肉進(jìn)行分類,區(qū)分其“新鮮”、“受損”和“冷凍”狀態(tài)。通過將韓國產(chǎn)牛肉樣品劃分為新鮮冷藏、長期冷藏和解凍狀態(tài),共獲得了九個(gè)高光譜圖像數(shù)據(jù)立方體,并通過滴水損失測(cè)試定量分析了牛肉樣品的狀況。本研究共收集了4950個(gè)光譜圖像,將其80%用作訓(xùn)練集,20%用作測(cè)試集。

在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí),使用了四種預(yù)處理方法,包括MSC和SNV用于校正,Savitzky-Golay 1st濾波器用于平滑,Min-Max用于歸一化,以及原始數(shù)據(jù),共準(zhǔn)備了五個(gè)數(shù)據(jù)集。采用PLS-DA和SVM技術(shù)構(gòu)建模型,其中SVM模型使用了四個(gè)核函數(shù)。評(píng)估模型性能時(shí),準(zhǔn)確性是主要指標(biāo),同時(shí)對(duì)“新鮮”類別的F1分?jǐn)?shù)進(jìn)行了估計(jì),以獨(dú)立驗(yàn)證生鮮肉分類的性能。測(cè)試集的準(zhǔn)確率在幾乎所有模型中都超過90%,主要錯(cuò)誤是由于未能正確區(qū)分“受損”和“凍結(jié)”類別。具有散點(diǎn)校正和RBF核函數(shù)的SVM模型表現(xiàn)最佳,其準(zhǔn)確度達(dá)到96.57%,“新鮮”類別的F1分?jǐn)?shù)為100%。研究結(jié)果表明,通過純化高光譜圖像數(shù)據(jù)立方體篩選的光譜可以構(gòu)建一個(gè)預(yù)測(cè)模型,用于區(qū)分新鮮肉和非新鮮肉。這些模型在未來的實(shí)際肉類采購場(chǎng)所中具有可行性。


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2024 - 09 - 30
沿海鹽沼生態(tài)系統(tǒng)是一種位于海洋與陸地交界處的生物多樣性豐富的獨(dú)特生態(tài)環(huán)境。它不僅具有重要的生態(tài)功能,在碳儲(chǔ)存、環(huán)境凈化和防風(fēng)護(hù)堤方面發(fā)揮著重要作用,還對(duì)人類社會(huì)活動(dòng)有著極大的支持和調(diào)節(jié)作用。氨氣是大氣環(huán)境中含量豐富的堿性氣體,其在沿海鹽沼生態(tài)系統(tǒng)中的作用不可忽視。但是,過量的氨氣輸入也給其帶來了一系列問題。沿海鹽沼生態(tài)系統(tǒng)NH3源和匯研究背景介紹氨(NH3)是大氣中含量最多的堿性氣體。在氣溶膠形成中發(fā)揮重要作用,而氣溶膠會(huì)對(duì)人類健康產(chǎn)生不利影響,同時(shí)會(huì)降低能見度,改變地球輻射平衡,并通過大氣沉積促進(jìn)活性氮(Nr)的全球再分配。農(nóng)業(yè)集約化是NH3的主要人為來源,導(dǎo)致進(jìn)入生物圈的Nr增加一倍。NH3的其他來源包括工業(yè)過程、車輛排放及土壤和海洋的揮發(fā)。農(nóng)業(yè)和城市源通過大氣沉積過程直接或間接排放NH3,其會(huì)改變鹽沼的結(jié)構(gòu)和功能。此外,大氣沉積過程是NH3進(jìn)入沿海水域的主要途徑, NH3沉積到敏感的...
2024 - 09 - 30
棕色碳(BrC)是一類在近紫外和可見光區(qū)吸收光輻射的有機(jī)碳,不僅對(duì)大氣造成輻射強(qiáng)迫,更是對(duì)大氣光化學(xué)反應(yīng)速率有著重要作用。BrC不僅影響著大氣的輻射平衡和氣候變化,還直接關(guān)系到區(qū)域空氣質(zhì)量與公眾健康。本論深入探討了棕色碳發(fā)色團(tuán)的光學(xué)性質(zhì)與化學(xué)成分之間的密切關(guān)聯(lián),為更準(zhǔn)確地評(píng)估其在環(huán)境系統(tǒng)中的行為和影響提供了科學(xué)依據(jù)。棕色碳發(fā)色團(tuán)光學(xué)性質(zhì)和化學(xué)成分之間的聯(lián)系背景介紹棕色碳(BrC)是大氣有機(jī)氣溶膠的重要組分,在紫外到近紅外波段具有較強(qiáng)的吸光能力,對(duì)全球氣候變化和大氣化學(xué)過程具有重要影響。BrC結(jié)構(gòu)復(fù)雜、種類眾多、來源廣泛。大量研究表明生物質(zhì)燃燒、煤燃燒、機(jī)動(dòng)車尾氣、生物排放以及二次有機(jī)氣溶膠等是BrC的重要來源。芳香族揮發(fā)性有機(jī)化合物,如苯同系物和衍生物,也可能是BrC發(fā)色團(tuán)的重要前體。但是,不同源排放的BrC進(jìn)入大氣后,受到復(fù)雜的大氣化學(xué)過程,其光學(xué)性質(zhì)和化學(xué)結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生很大的變化。研究方法...
2024 - 06 - 11
摘要土壤有機(jī)質(zhì)(SOM)在全球碳循環(huán)中起著非常重要的作用,而高光譜遙感已被證明是一種快速估算SOM含量的有前景方法。然而,由于忽略了土壤物理性質(zhì)的光譜響應(yīng),SOM預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和時(shí)空可遷移性較差。本研究旨在通過減少土壤物理性質(zhì)對(duì)光譜的耦合作用來提高SOM預(yù)測(cè)模型的時(shí)空可遷移性。基于衛(wèi)星高光譜圖像和土壤物理變量,包括土壤濕度(SM)、土壤表面粗糙度(均方根高度,RMSH)和土壤容重(SBW),建立了基于信息解混方法的土壤光譜校正模型。選取中國東北的兩個(gè)重要糧食產(chǎn)區(qū)作為研究區(qū)域,以驗(yàn)證光譜校正模型和SOM含量預(yù)測(cè)模型的性能和可遷移性。結(jié)果表明,基于四階多項(xiàng)式和XG-Boost算法的土壤光譜校正具有優(yōu)異的準(zhǔn)確性和泛化能力,幾乎所有波段的殘余預(yù)測(cè)偏差(RPD)均超過1.4。基于XG-Boost校正光譜的SOM預(yù)測(cè)精度最 高,決定系數(shù)(R2)為0.76,均方根誤差(RMSE)為5.74 g/kg,...
2024 - 05 - 20
北京,這座擁有千年歷史的城市,見證了無數(shù)歷史的變遷和現(xiàn)代文明的飛躍。然而,隨之而來的是空氣質(zhì)量問題,尤其是由機(jī)動(dòng)車尾氣排放引發(fā)的大氣污染。據(jù)相關(guān)研究顯示,機(jī)動(dòng)車尾氣中含有大量的有害物質(zhì),包括一氧化碳、氮氧化物、揮發(fā)性有機(jī)化合物以及細(xì)顆粒物等,這些污染物不僅對(duì)人體健康構(gòu)成威脅,還會(huì)導(dǎo)致城市霧霾的形成,影響城市的視覺美感和居民的生活質(zhì)量。在眾多污染物中,氨氣作為一種典型的堿性氣體,其來源多樣,包括農(nóng)業(yè)活動(dòng)、工業(yè)生產(chǎn)、生活垃圾處理等。在北京市城區(qū)車輛排放是否是氨氣的主要來源?據(jù)此,來自中國科學(xué)院大氣物理研究所的研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了相關(guān)研究。北京城區(qū)NH3排放源-機(jī)動(dòng)車尾氣背景介紹氨氣是大氣中重要的堿性氣體,在中和酸性氣體,形成二次氣溶膠方面發(fā)揮著重要作用。NH3在大氣中滯留時(shí)間短,因此NH3濃度日變化顯著。一般特征為在早上大約07:00~10:00,NH3濃度到達(dá)峰值。然而以前的研究局限于單一季節(jié),無...
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