Trong nghiên cứu này, có thể sử dụng máy ảnh siêu phổ 400-1000nm và FS13, một sản phẩm củaCông ty TNHH Công nghệ Hàng Châu CHNSpec, có thể được sử dụng cho các nghiên cứu liên quan.Dải quang phổ là 400-1000nm và độ phân giải bước sóng tốt hơn 2,5nm, lên tới 1200
Hai kênh quang phổ.Tốc độ thu nhận có thể đạt tới 128FPS trong toàn phổ và mức tối đa sau khi chọn băng tần là 3300Hz (hỗ trợ lựa chọn băng tần nhiều vùng).
Cao lương là một trong những cây lương thực quan trọng ở Trung Quốc, bởi vì nó giàu chất dinh dưỡng trong ngũ cốc nên ngành công nghiệp sản xuất rượu vang có nhận định sâu sắc "rượu ngon không thể tách rời khỏi hạt đỏ", nhu cầu hàng năm lên tới 20 triệu tấn.Hiện tại, các loại lúa miến làm rượu chính là Luzhou Red, Qinghuyang, Runuo số 7 và các loại lúa miến nếp có hàm lượng tinh bột cao.Do có nhiều loại lúa miến và vùng sản xuất khác nhau nên hàm lượng tinh bột, đạm, chất béo và tanin trong hạt lúa miến rất khác nhau, dẫn đến hương vị, kiểu dáng, chất lượng và sản lượng rượu có sự khác biệt lớn.Có thể thấy rằng việc xác định chính xác và hiệu quả các giống cao lương trước khi lưu trữ hàng loạt nguyên liệu cao lương có ý nghĩa định hướng rất quan trọng để sản xuất rượu chất lượng cao, có thể kiểm soát quá trình sản xuất như thời gian hạt sủi bọt, tiêu thụ nước và hạt hấp trong quá trình sản xuất bia.Các phương pháp nhận dạng truyền thống chủ yếu bao gồm nhận dạng theo kinh nghiệm thủ công và phát hiện lấy mẫu sinh học.Cái trước chịu ảnh hưởng chủ quan, hiệu quả thấp và khó hình thành một tiêu chuẩn thống nhất, trong khi cái sau thì cồng kềnh, tốn thời gian và công sức.Cả hai đều không thể đáp ứng nhu cầu của các doanh nghiệp rượu hiện đại trong việc xác định lúa miến, vì vậy cần phải tìm ra một phương pháp phát hiện và phân loại lúa miến nhanh, chính xác và đơn giản.Mục tiêu của nghiên cứu này là phân loại 11 giống lúa miến bằng cách kết hợp thông tin quang phổ và thông tin hình ảnh, đồng thời xác định các giống lúa miến khác nhau bằng cách tối ưu hóa công nghệ siêu phổ và phương pháp học máy thông qua so sánh và xác minh bên ngoài, nhằm cải thiện độ chính xác và hiệu quả của chúng trong ứng dụng.
Các đường cong phổ ban đầu của 550 mẫu thuộc 11 loại lúa miến và các đường cong phổ sau khi tiền xử lý MSC được thể hiện trong Hình 1. Mỗi màu đại diện cho một loại khác nhau.
Trong bài báo này, việc xác định 11 giống lúa miến đã được nghiên cứu dựa trên sự kết hợp giữa phổ siêu phổ và thông tin hình ảnh.Các hình ảnh siêu phổ của lúa miến đã được thu thập, 48 bước sóng đặc trưng được chọn từ quang phổ sau khi xử lý trước MSC bằng thuật toán SPA, sau đó các đặc điểm kết cấu của hình ảnh được trích xuất.Các mô hình phân loại SVM, PLS-DA và ELM được thiết lập dựa trên các đặc điểm kết cấu, phổ đầy đủ, phổ đặc trưng và thông tin hình ảnh kết hợp của chúng tương ứng.Cuối cùng, dữ liệu không liên quan đến mô hình hóa đã được sử dụng để xác minh bên ngoài.Kết quả cho thấy mô hình phân loại SVM dựa trên sự kết hợp giữa phổ đặc trưng và đặc trưng kết cấu có hiệu quả tốt nhất.Tỷ lệ nhận dạng chính xác của bộ kiểm tra là 95,3% và độ chính xác của bộ xác minh là 91,8%.Sự kết hợp giữa quang phổ nhìn thấy được và hình ảnh có thể nhận ra hiệu quả việc nhận dạng nhanh lúa miến rượu và cải thiện độ chính xác nhận dạng của mô hình.Điều này cung cấp một cơ sở lý thuyết để phát hiện các nguyên liệu sản xuất bia khác nhau và thực hiện tự động hóa sản xuất bia.