Detecção de antocianinas na casca de uva com base em imagens hiperespectrais e algoritmo de projeção contínua

September 11, 2023
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Neste estudo, foi aplicada uma câmera hiperespectral de 900-1700 nm, e o FS-15, produto da Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., poderia ser usado para pesquisas relacionadas.Câmara hiperespectral de ondas curtas no infravermelho próximo, a velocidade de aquisição do espectro completo até 200FPS, é amplamente utilizada na identificação de composição, identificação de substâncias, visão artificial, qualidade dos produtos agrícolas,detecção de tela e outros campos.

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As antocianinas são uma importante classe de compostos fenólicos presentes na uva e no vinho, que se encontram principalmente nos vácuoles das células das camadas 3 a 4 sob a epiderme das bagas de uva.É um fator importante na determinação da qualidade sensorial do vinhoO método tradicional de detecção química irá destruir o objeto de detecção,e é difícil conseguir uma detecção rápida e de grande tamanho da amostraNo entanto, existem poucos estudos sobre a detecção rápida de antocianinas em uvas de vinho no país e no estrangeiro.A tecnologia de imagem hiperspectral como método de ensaio não destrutivo atraiu grande atenção, em comparação com a tecnologia tradicional de espectroscopia de infravermelho próximo, a tecnologia de imagem hiperespectral apresenta vantagens únicas.Apenas um ou vários pontos de informação espectral podem ser obtidos de cada vez, e haverá maior aleatoriedade e unilateralidade na selecção da posição e do número de pontos.que não só fornece informações mais abundantes, mas também fornece um método de análise mais razoável e eficaz no processamento de dados espectrais.No processo de modelagem utilizando a tecnologia de imagem hiperespectral combinada com o método de mínimos quadrados parciais, com o aprofundamento da investigação sobre o método PLS,constata-se que podem ser obtidos melhores modelos de correcção quantitativa através da triagem de comprimentos de onda ou intervalos de comprimentos de onda característicos por métodos específicos;.

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Neste experimento, a imagem hiperespectral das bagas de uva foi obtida com base no sistema de imagem hiperespectral de infravermelho próximo de 931 ~ 1700 nm.O algoritmo de projeção contínua SPA foi usado para selecionar as variáveis de comprimento de onda, e, finalmente, 20 variáveis espectrais foram selecionadas a partir de 236 pontos de comprimento de onda.Os resultados mostram que:
(1) O algoritmo de projecção contínua SPA não só pode selecionar eficazmente as variáveis espectrais características, simplificar o modelo de correcção e encurtar o tempo de correcção,Mas também melhorar a precisão de previsão do modelo, que é um método eficaz e prático para a selecção de variáveis espectrais.
(2) Entre os quatro modelos de previsão, PLS, SPA-MLR, SPA-BPNN e SPA-PLS, o modelo SPA-PLS tem o melhor efeito de previsão e o seu coeficiente de correlação de previsão R..9000 e 0.5506Por conseguinte, a correlação entre os dados espectral das bagas de uva e o teor de antocianinas nas cascas de uva é elevada.A tecnologia de imagem hiperespectral de infravermelho próximo pode detectar efetivamente o teor de antocianinas nas cascas de uva.