Application de la technologie d'imagerie hyperspectrale dans la détection de la teneur en protéines de lait

January 08, 2025

Dans l'évaluation des nutriments laitiers, la teneur en protéines est un indicateur important pour le lait, qui est une source nécessaire d'absorption des protéines dans la vie quotidienne des gens. Ces dernières années, la santé

des consommateurs et le développement de l'industrie laitière sont étroitement liés à la qualité du lait. Par conséquent, la détection de la teneur en protéines de lait est un lien très important. Détection traditionnelle

Les méthodes prennent beaucoup de temps et gaspillent beaucoup de ressources humaines, et conduisent également à une dégradation de l'environnement. Par conséquent, trouver une méthode plus rapide et plus précise pour détecter les protéines de lait

Le contenu est d'une grande importance pour l'inspection de la qualité laitière. Par conséquent, cet article utilise l'apprentissage automatique combiné avec une technologie d'imagerie hyperspectrale pour évaluer quantitativement le lait

Contenu des protéines, offrant une solution réalisable pour la détection du contenu des protéines de lait sur le marché. Les travaux de recherche spécifiques et les conclusions sont les suivants:

1. Matériaux expérimentaux

Sept marques différentes de lait pur, dont Menngniu, New Hope, Yili et Bright, ont été achetées et stockées dans un réfrigérateur. La teneur en protéines est montrée dans le tableau 1.

2. Équipement expérimental

Cet article applique une caméra hyperspectrale de 400 à 1000 nm, et le produit FS13 de Hangzhou Caipu Technology Co., Ltd. peut être utilisé pour des recherches connexes. Le spectral

La plage est de 400 à 1000 nm, la résolution de longueur d'onde est meilleure que 2,5 Nm et jusqu'à 1200 canaux spectraux. La vitesse d'acquisition peut atteindre 128 ips dans le spectre complet,

et la sélection après la bande la plus élevée est de 3300 Hz (soutenant la sélection de la bande multi-région).

3. Méthode de configuration expérimentale

Des images hyperspectrales d'échantillons de lait ont été prélevées à l'aide d'un hyperspectromètre. Trois échantillons ont été prélevés pour chaque type de lait, puis une image plus claire a été sélectionnée parmi l'environnement. Le

L'image spectrale collectée avait une résolution de 777x1004 pixels. Le temps d'exposition de l'imageur hyperspectral était de 10 ms, le nombre de mélange de pixels était 6 fois, la résolution était de 4,8 nm, la

L'intervalle moyen était de 0,8 nm, la distance verticale était de 30 cm et les conditions d'acquisition étaient à température ambiante (23 ~ 25 ° C). Le spectromètre d'imagerie et le cardan de balayage ont été installés

Ensemble pendant la prise de vue, et les données spectrales moyennes du lait ont finalement été dérivées de l'image hyperspectrale à l'aide du logiciel ENVI. "

4. Extraction et prétraitement des données hyperspectrales

L'extraction des données de réflectance hyperspectrale d'images hyperspectrales est la base de la modélisation traditionnelle d'apprentissage automatique. Généralement, les données de réflectance spectrale de l'échantillon sont obtenues par

Extraction de la réflectance spectrale moyenne de tous les pixels dans la région d'intérêt (tige). Cet article utilise un logiciel ENVI pour ouvrir l'image hyperspectrale calibrée de l'échantillon de lait et utilise le

outil rectangulaire pour sélectionner les pixels près du centre de chaque image hyperspectrale comme région d'intérêt (RO). Un total de 30 ROI sont sélectionnés pour chaque image hyperspectrale, et un total de 210 ROI

sont sélectionnés pour 7 images hyperspectrales. La réflectance spectrale moyenne de tous les pixels dans le ROI est calculée comme les données spectrales de l'échantillon, avec un total de 210 données spectrales. Les données spectrales

est enregistré au format ASCI. La figure suivante montre le processus d'extraction du retour sur investissement.

Cet article prédit la teneur en protéines du lait en combinant la technologie d'imagerie hyperspectrale avec l'apprentissage automatique pour améliorer la précision de la prédiction du contenu des protéines du lait. Un hyperspectral

Le système d'imagerie a été conçu pour collecter des images hyperspectrales de 7 marques de lait sur le marché, et les données spectrales ont été extraites à l'aide d'un logiciel ENVI pour établir un ensemble de données hyperspectrales de lait, et

Enfin, 210 données hyperspectrales ont été extraites.

La technologie d'imagerie hyperspectrale a montré un grand potentiel dans le domaine de la détection du contenu des protéines de lait. Bien qu'il soit confronté à certains défis à ce stade, avec l'intégration et l'innovation de

Technologies interdisciplinaires, elle révolutionnera progressivement le modèle traditionnel de détection du lait. En optimisant continuellement le système technique et en résolvant des problèmes d'application pratiques,

L'imagerie hyperspectrale deviendra sûrement un outil indispensable et puissant pour le contrôle de la qualité laitière, contribuant à améliorer les avantages économiques et sociaux de l'industrie du lait et à rencontrer des consommateurs '

Demande croissante de produits laitiers de haute qualité. 。

Cet article est fourni par la technologie CAIPU. Pour plus de détails, veuillez consulter.

Les produits de CAIPU Technology (Zhejiang) Co., Ltd. sont largement utilisés dans l'agriculture, la foresterie, la qualité de l'eau, les produits en plastique, les revêtements, la sécurité alimentaire et les tests médicaux, et la portée de l'application se poursuit

se développer. La société insiste sur la recherche et le développement technologiques, améliore les niveaux de service et assure la stabilité des produits. Les principales activités de l'entreprise sont une série d'équipements de test optique

comme les caméras multispectrales, le colorimètre, le spectrophotomètre, le compteur brillant, etc., qui peut fournir aux utilisateurs des solutions efficaces.

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