En este estudio, una cámara hyperspectral 400-1000nm puede ser utilizada, y FS13, un producto de la tecnología Co., Ltd, LTD. de Hangzhou CHNSpec, se puede utilizar para la investigación relacionada. La gama espectral es 400-1000nm, la resolución de la longitud de onda es mejor que 2.5nm, y hasta 1200 canales espectrales pueden ser alcanzados. La velocidad de la adquisición puede alcanzar 128FPS en el espectro completo, y el máximo después de que la selección de la banda sea 3300Hz (selección de la banda de la multi-región de la ayuda).
Los alimentos principales de la alimentación compuesta incluyen el agua, ceniza, proteína cruda, calcio, fósforo total y así sucesivamente. La detección de los alimentos principales de la alimentación es un vínculo técnico imprescindible en el proceso de producción y los medios importantes de asegurar la calidad de los productos de la alimentación. El método de la detección y de análisis de alimentación es la base de su control de calidad. Actualmente, el método de análisis químico tradicional se utiliza generalmente para determinar los alimentos principales de la alimentación compuesta. El método tradicional de determinación es a menudo largo y necesitando mucho trabajo, dando por resultado retraso de tiempo, mientras que el coste de la determinación es alto, y algo incluso necesita destruir la muestra sí mismo, que también tiene requisitos más altos para los operadores y los laboratorios. Para explorar un método para la detección rápida de los alimentos principales de la alimentación compuesta, completo promoverlo y aplicar a la prueba y al análisis reales de las empresas de la alimentación, que tiene altas ventajas sociales y económicas para mejorar la tarifa de la detección y promover el desarrollo del nivel de prueba de alimentación compuesta. La detección Hyperspectral de la imagen es un sistema de alta tecnología de visión de ordenador y de detección espectral, el uso de la tecnología hyperspectral de la imagen de obtener la información de la muestra contiene un gran número de información espectral del bloque de imagen tridimensional, no sólo tiene una alta resolución espectral, y la información espectral extraída de la imagen se puede utilizar para detectar la calidad interna de la muestra. Por lo tanto, la tecnología hyperspectral de la detección de la imagen es favorecida cada vez más por los escolares en el país y en el extranjero, y ha sido ampliamente utilizada en la detección de la calidad de productos agrícolas, pero la investigación de uso en la alimentación compuesta se divulga raramente. En este estudio, la tecnología hyperspectral de la imagen fue utilizada para obtener el modelo información espectral visible/del infrarrojo cercano de muestras experimentales de alimentación compuesta, y del análisis cuantitativo de los alimentos principales en la alimentación compuesta, tal como humedad, ceniza, proteína cruda, calcio y fósforo total, fue establecida usando métodos estequiométricos, y el modelo fue verificado, apuntando explorar la viabilidad de usar la tecnología de la imagen hyperspectral para detectar los alimentos principales en la alimentación de compuesto. También proporciona una nuevas idea y base para la detección rápida de alimentación compuesta.
En este estudio, la tecnología hyperspectral de la imagen fue utilizada para establecer modelos del análisis cuantitativo de la proteína cruda, ceniza cruda, agua, fósforo y contenido total del calcio en la alimentación compuesta mediante retiro de muestra anormal, división del sistema de la muestra, tratamiento previo espectral óptimo y selección característica de la banda, combinados con parcial menos estequiometría cuadrada. Los modelos fueron verificados. El sistema de la muestra de la proteína cruda dividido por método de SPXY y el sistema crudo de la muestra de la ceniza dividido por el método del CG, combinado con la combinación de COMO, FD y SNV, el modelo del análisis cuantitativo establecido en la banda característica tiene el mejor efecto. La corrección fijó el coeficiente R& de la determinación del modelo óptimo de la proteína cruda es 0,8373, el error de media cuadrática RMSEC es 2,1327%, el error relativo RPDc del análisis es 2,4851, la validación fijó rv es 0,7778, RMSEP es 2,6155%, y RPDv es 2,1143. La ceniza cruda óptima R&, RMSEC 1,0107%, RPDc 2,2064, rv 0,7758, RMSEP 1,0611% y RPDv 2,1204 fue obtenida. Los modelos del análisis cuantitativo de la proteína cruda y funcionamiento profético de la demostración cruda de la ceniza del buen y se pueden utilizar para el análisis cuantitativo práctico. El sistema de la muestra de agua dividido por el método del CG combinado con el tratamiento previo de COMO, OSCILADOR y Detrend tiene el mejor efecto en la banda característica. Su RE del sistema de la corrección es 0,6470, RMSEC es 1,8221%, RPD es 1,6849, relais del sistema de la validación es 0,6314, RMSEP es 1,6003%. RPDv es 1,9371, aunque el modelo se pueda utilizar en análisis cuantitativo práctico, su exactitud de la predicción todavía necesita ser más futuro optimizado. Los resultados del modelo del análisis cuantitativo obtenido del sistema total de la muestra del fósforo dividido por el método del CG combinado con los métodos del tratamiento previo de COMO, FD y SNV eran óptimos. El ratio de RS, de RMSEC y de RPD del modelo óptimo era 0,6038, 0,1656% y 1,5700, respectivamente. Los sistemas R9, RMSEP y RPD/de la validación son 0,4672, 0,1916% y 1,3570, respectivamente. La parametrización para la optimización del tratamiento del modelo de la corrección y del modelo de la validación es pobre, indicando que el modelo tiene capacidad profética pobre y no se puede utilizar en análisis cuantitativo real. Después del tratamiento previo del sistema de la muestra del calcio dividido por método del CG y combinado con TAN, el OSCILADOR y el método de Detrend, el modelo del análisis cuantitativo establecido en su banda característica tiene el mejor efecto, el RB del modelo óptimo es 0,4784, y el sistema R≈ de la verificación es solamente 0,4406. El efecto de la predicción del modelo es pobre, y no puede ser aplicado en análisis práctico. La exactitud de la predicción del modelo óptimo del análisis cuantitativo de la proteína cruda basado en tecnología hyperspectral de la imagen es el mejor, y el funcionamiento de la predicción del modelo crudo de la ceniza es el segundo, y ambos se pueden utilizar exactamente en la detección práctica. La exactitud de la predicción del modelo óptimo del análisis cuantitativo del agua debe ser mejorada. Sin embargo, el modelo óptimo del análisis cuantitativo del fósforo y del calcio totales tiene funcionamiento profético pobre y no se puede utilizar para la detección práctica.