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Na avaliação da nutrição láctea, o teor de proteínas é o indicador mais importante de que o leite é uma fonte essencial de absorção de proteínas na vida diária das pessoas.A saúde dos consumidores e o desenvolvimento da indústria láctea estão estreitamente relacionados com a qualidade do leite.Por conseguinte, a detecção do teor de proteínas do leite é um elo muito importante. Os métodos tradicionais de detecção consomem muito tempo, desperdiçam muitos recursos humanos e conduzem a uma deterioração ambiental..Por conseguinte, é de grande importância encontrar um método mais rápido e mais preciso para a detecção do teor de proteínas do leite.Este trabalho utiliza aprendizado de máquina combinado com tecnologia de imagem hiperspectral para avaliar quantitativamente o teor de proteína do leiteOs trabalhos de investigação específicos e as conclusões são as seguintes:
一Materiais experimentais
Compramos sete marcas diferentes de leite puro, incluindo Mengniu, New Hope, Yili e Guangming, e armazenámo-los na geladeira.
二、Equipamento experimental
Neste artigo, uma câmera hiperespectral de 400-1000nm é usada. FS13, um produto da Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., pode ser usado para pesquisas relacionadas.A resolução do comprimento de onda é melhor que 2A velocidade de aquisição pode atingir 128FPS em todo o espectro,e o máximo após a seleção da faixa é 3300Hz (suporte à seleção da faixa multi-região).
三、 Método de fixação experimental
As imagens hiperespectrais das amostras de leite foram recolhidas utilizando o espectrómetro hiperespectral. As amostras foram recolhidas três vezes para cada tipo de leite,e então uma imagem clara foi selecionada a partir de ENVI5.3A imagem espectral recolhida tinha uma resolução de 777x1004 pixels. O tempo de exposição da imagem hiperespectral foi de 10ms, os tempos de mistura de pixels foram de 6, a resolução foi de 4,8nm,o intervalo médio foi de 0.8nm, a distância vertical foi de 30cm, e a condição de aquisição foi a temperatura ambiente (23~25°C).e os dados espectral médios do leite são derivados da imagem hiperespectral utilizando o software ENVI. "
四、Extracção e pré-processamento de dados hiperespectrais
A extração de dados de refletividade hiperespectrais a partir de imagens hiperespectrais é a base da modelagem tradicional de aprendizagem de máquina.Os dados de reflectância espectral das amostras são obtidos extraindo a reflectância espectral média de todos os pixels na região de interesse (ROD)Neste trabalho, o software ENVI foi utilizado para abrir a imagem hiperespectral corrigida de amostra de leite,e o pixel perto do centro de cada imagem hiperespectral foi selecionado como o ROI com a ferramenta retânguloUm total de 30 ROI e 7 imagens hiperespectrais foram selecionados, e 210 ROI foram selecionados.um total de 210 dados espectralOs dados espectral são salvos em formato ASCI. A figura a seguir mostra o processo de extração de ROI.
Neste artigo, a tecnologia de imagem hiperespectral combinada com aprendizado de máquina foi usada para prever o teor de proteína do leite, a fim de melhorar a precisão da previsão do teor de proteína do leite.Foi construído um sistema de imagem hiperspectral, foram recolhidas imagens hiperespectrais de 7 tipos de marcas de leite no mercado, foram extraídos dados espectral pelo software ENVI, foi estabelecido um conjunto de dados hiperespectrais do leite,e 210 dados hiperespectrais foram finalmente extraídos.
A tecnologia de imagem hiperespectral demonstrou um grande potencial no domínio da detecção do teor de proteínas do leite, embora existam alguns desafios nesta fase,Mas com a integração da inovação tecnológica interdisciplinar, irá revolucionar gradualmente o modo tradicional de detecção de leite, através da otimização contínua do sistema técnico e da solução de problemas de aplicação prática.A imagem hiperespectral tornar-se-á uma ferramenta indispensável e poderosa para o controlo da qualidade dos produtos lácteos, contribuir para melhorar os benefícios económicos e sociais da indústria do leite e satisfazer a crescente procura dos consumidores por produtos lácteos de alta qualidade.
