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Resonon | 基于深度學習和高光譜圖像估算車厘茄可溶性固形物含量及硬度

日期: 2023-02-13
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車厘子,相信大家都不陌生,畢竟“車厘子自由”曾經(jīng)也是風靡一時的網(wǎng)絡熱詞。但是車厘茄是什么呢?車厘子的變種?車厘子和茄子的結合?空想不如實干,看看度娘怎么說......

Resonon | 基于深度學習和高光譜圖像估算車厘茄可溶性固形物含量及硬度

嚯,原來車厘茄就是常見的小番茄!另外,小加還了解到車厘茄含有豐富的維他命和十分高的鐵質含量,不僅有美容功效,還可以預防出現(xiàn)貧血,可謂是值得多次購買的營養(yǎng)好物。但是購買時,我們只能通過樸素的雙眼判斷其好壞,如果從專業(yè)性的角度出發(fā),該如何評估車厘茄的質量呢?答案就在下面這篇論文里,快一起來看看吧!

基于深度學習和高光譜圖像估算車厘茄可溶性固形物含量及硬度

Resonon | 基于深度學習和高光譜圖像估算車厘茄可溶性固形物含量及硬度

車厘茄(Solanum lycopersicum)因其特殊的香味深受世界各地消費者喜愛??扇苄怨绦挝铮⊿SC)和硬度是評估產(chǎn)品質量的兩個主要指標?,F(xiàn)存的測量技術主要依賴于化學方法。然而,這種破壞性的方法不適用于大面積的測量。高光譜成像技術可以同時獲取光譜信息和空間信息,已廣泛應用于各個領域,如植物病害脅迫檢測、工業(yè)食品包裝、醫(yī)學圖像分類及水果質量分析。

基于此,來自浙江工業(yè)大學和浙江省農業(yè)科學院的研究人員選擇當?shù)刂髁鞯能嚴迩眩╖heyingfen-1)為研究對象,測量其硬度和SSC,并基于高光譜圖像(PIKA XC 高光譜相機,Resonon Inc.,Bozeman,MT,USA)和相應的深度學習回歸模型開發(fā)了無損式測量技術。

Resonon | 基于深度學習和高光譜圖像估算車厘茄可溶性固形物含量及硬度

高光譜成像系統(tǒng)

【結果】

Resonon | 基于深度學習和高光譜圖像估算車厘茄可溶性固形物含量及硬度

(A)校正的光譜反射率圖。(B)MSC預處理。(C)二階差分預處理。

Resonon | 基于深度學習和高光譜圖像估算車厘茄可溶性固形物含量及硬度

每個模型的SSC估算結果。(A)小樣本數(shù)據(jù)的SVR估算結果。(B)大樣本數(shù)據(jù)的SVR估算結果。(C)小樣本數(shù)據(jù)的KNNR估算結果。(D)大樣本數(shù)據(jù)的KNNR估算結果。(E)小樣本數(shù)據(jù)的AdaBoostR估算結果。(F)大樣本數(shù)據(jù)的AdaBoostR估算結果。(G)小樣本數(shù)據(jù)的PLSR估算結果。(H)大樣本數(shù)據(jù)的PLSR估算結果。(I)小樣本數(shù)據(jù)的Con1dResNet估算結果。(J)大樣本數(shù)據(jù)的Con1dResNet估算結果。

Resonon | 基于深度學習和高光譜圖像估算車厘茄可溶性固形物含量及硬度

大樣本數(shù)據(jù)集每個模型的硬度估算結果。

【結論】

本研究中,作者利用高光譜圖像提出了Con1dResNet深度學習模型來估算車厘茄的SSC和硬度。相比傳統(tǒng)的機器學習方法,充足的樣本數(shù)量可以實現(xiàn)更好的結果。就SSC估算而言,其R2值為0.901,比PLSR高26.4%,其MSE為0.018,比PLSR低0.046。就硬度估算而言,其R2值為0.532,優(yōu)于PLSR33.7%。結果表明高光譜成像結合深度學習可以顯著提高車厘茄SSC和硬度估算準確性。

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https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650316779&idx=1&sn=494788e5fb0f3fd3ce8e1da359dc4296&chksm=bee1b31489963a026537c26067d95119930434a19a99d03d2a6db7bd879bdd4d4aa4454371e7&token=341765797&lang=zh_CN#rd

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