Áp dụng công nghệ hình ảnh siêu phổ để phát hiện hàm lượng protein trong sữa

Trong việc đánh giá dinh dưỡng sữa, hàm lượng protein là chỉ số quan trọng nhất cho thấy sữa là một nguồn hấp thụ protein thiết yếu trong cuộc sống hàng ngày của con người.sức khỏe của người tiêu dùng và sự phát triển của ngành công nghiệp sữa liên quan chặt chẽ đến chất lượng sữaDo đó, việc phát hiện hàm lượng protein sữa là một liên kết rất quan trọng. Các phương pháp phát hiện truyền thống tốn nhiều thời gian, lãng phí rất nhiều nguồn nhân lực và dẫn đến suy thoái môi trường.Do đó, rất quan trọng để tìm ra một phương pháp nhanh hơn và chính xác hơn để phát hiện hàm lượng protein sữa.bài báo này sử dụng máy học kết hợp với công nghệ hình ảnh siêu phổ để đánh giá định lượng hàm lượng protein sữa, cung cấp một hệ thống khả thi để phát hiện hàm lượng protein sữa trên thị trường.

一、Các vật liệu thử nghiệm

Chúng tôi đã mua bảy thương hiệu sữa tinh khiết khác nhau, bao gồm Mengniu, New Hope, Yili và Guangming, và lưu trữ chúng trong tủ lạnh.

二、 Thiết bị thí nghiệm

Trong bài báo này, một máy ảnh siêu phổ 400-1000nm được sử dụng. FS13, một sản phẩm của Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., có thể được sử dụng cho nghiên cứu liên quan.độ phân giải bước sóng tốt hơn 2.5nm, và lên đến 1200 kênh quang phổ có thể đạt được. tốc độ thu thập có thể đạt đến 128FPS trong quang phổ đầy đủ,và tối đa sau khi chọn băng tần là 3300Hz (hỗ trợ chọn băng tần đa khu vực).

三、 Phương pháp thiết lập thử nghiệm

Các hình ảnh siêu phổ của các mẫu sữa được thu thập bằng cách sử dụng quang phổ siêu phổ. Các mẫu được thu thập ba lần cho mỗi loại sữa,và sau đó một hình ảnh rõ ràng đã được chọn từ ENVI5.3. Hình ảnh quang phổ được thu thập có độ phân giải 777x1004 pixel. Thời gian phơi sáng của máy ảnh siêu quang là 10ms, thời gian trộn pixel là 6, độ phân giải là 4.8nm,khoảng thời gian trung bình là 0.8nm, khoảng cách dọc là 30cm, và điều kiện thu thập là nhiệt độ phòng (23 ~ 25 ° C).và dữ liệu phổ trung bình của sữa được lấy từ hình ảnh siêu phổ bằng phần mềm ENVI. "

四、 Việc chiết xuất và xử lý trước dữ liệu siêu phổ

Việc chiết xuất dữ liệu phản xạ siêu phổ từ hình ảnh siêu phổ là cơ sở của mô hình học máy truyền thống.dữ liệu phản xạ quang phổ của các mẫu được lấy bằng cách chiết xuất phản xạ quang phổ trung bình của tất cả các pixel trong khu vực quan tâm (ROD)Trong bài báo này, phần mềm ENVI đã được sử dụng để mở hình ảnh siêu phổ được điều chỉnh của mẫu sữa,và các pixel gần trung tâm của mỗi hình ảnh siêu phổ được chọn như là ROI với công cụ hình chữ nhật. Tổng cộng 30 ROI và 7 hình ảnh siêu quang đã được chọn, và 210 ROI đã được chọn. Độ phản xạ phổ trung bình của tất cả các pixel trong ROI đã được tính như dữ liệu quang phổ của mẫu,tổng cộng 210 dữ liệu quang phổDữ liệu quang phổ được lưu trong định dạng ASCI. Hình sau cho thấy quá trình chiết xuất ROI.

Trong bài báo này, công nghệ hình ảnh siêu phổ kết hợp với máy học đã được sử dụng để dự đoán hàm lượng protein sữa để cải thiện độ chính xác của dự đoán hàm lượng protein sữa.Hệ thống hình ảnh siêu quang đã được xây dựng, hình ảnh siêu phổ của 7 loại sữa trên thị trường đã được thu thập, dữ liệu phổ được trích xuất bằng phần mềm ENVI, bộ dữ liệu siêu phổ sữa đã được thiết lập,và 210 dữ liệu siêu phổ đã được trích xuất cuối cùng.

Công nghệ hình ảnh siêu phổ đã cho thấy tiềm năng lớn trong lĩnh vực phát hiện hàm lượng protein sữa, mặc dù có một số thách thức ở giai đoạn này,nhưng với sự tích hợp đổi mới công nghệ liên ngành, nó sẽ dần cách mạng hóa chế độ phát hiện sữa truyền thống.hình ảnh siêu phổ sẽ trở thành một công cụ không thể thiếu và mạnh mẽ cho kiểm soát chất lượng sữa, giúp cải thiện lợi ích kinh tế và xã hội của ngành sữa và đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của người tiêu dùng về các sản phẩm sữa chất lượng cao.