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En la evaluación de la nutrición láctea, el contenido de proteínas es el indicador más importante de que la leche es una fuente esencial de absorción de proteínas en la vida diaria de las personas.La salud de los consumidores y el desarrollo de la industria láctea están estrechamente relacionados con la calidad de la leche.Por lo tanto, la detección del contenido de proteínas lácteas es un vínculo muy importante. Los métodos tradicionales de detección consumen mucho tiempo, desperdician muchos recursos humanos y conducen al deterioro del medio ambiente..Por lo tanto, es de gran importancia encontrar un método más rápido y preciso para detectar el contenido de proteínas de la leche.Este trabajo utiliza el aprendizaje automático combinado con tecnología de imagen hiperespectral para evaluar cuantitativamente el contenido de proteínas de la lecheEn este sentido, la Comisión propone una serie de medidas que se refieren a la reducción de los costes de producción y a la reducción de los costes de producción.
一、Materiales experimentales
Compramos siete marcas diferentes de leche pura, incluyendo Mengniu, New Hope, Yili y Guangming, y las almacenamos en el refrigerador.
二、Equipo experimental
En este artículo, se utiliza una cámara hiperespectral de 400-1000nm. FS13, un producto de Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., se puede utilizar para investigaciones relacionadas.la resolución de la longitud de onda es mejor que 2La velocidad de adquisición puede alcanzar los 128 FPS en todo el espectro.y el máximo después de la selección de banda es de 3300Hz (suporte de selección de banda multi-región).
三、Método de ajuste experimental
Las imágenes hiperespectrales de las muestras de leche se recogieron utilizando el espectrómetro hiperespectral.y luego se seleccionó una imagen clara de ENVI5.3La imagen espectral recopilada tenía una resolución de 777x1004 píxeles. El tiempo de exposición de la imagen hiperespectral fue de 10 ms, los tiempos de mezcla de píxeles fueron de 6, la resolución fue de 4,8 nm, el tiempo de exposición de la imagen hiperespectral fue de 10 ms, el tiempo de mezcla de píxeles fue de 6, la resolución fue de 4,8 nm, el tiempo de exposición de la imagen hiperespectral fue de 10 ms, el tiempo de mezcla de píxeles fue de 6, el tiempo de mezcla de píxeles fue de 4,8 nm, y el tiempo de exposición de la imagen fue de 4,8 nm.el intervalo medio fue de 0.8nm, la distancia vertical fue de 30cm, y la condición de adquisición fue la temperatura ambiente (23~25°C).y los datos espectrales medios de la leche se derivan de la imagen hiperespectral utilizando el software ENVI."
四、Extracción y preprocesamiento de datos hiperespectrales
La extracción de datos de reflexión hiperespectral de imágenes hiperespectral es la base del modelado tradicional de aprendizaje automático.los datos de reflexión espectral de las muestras se obtienen extrayendo la reflexión espectral media de todos los píxeles en la región de interés (ROD)En este trabajo, el software ENVI se utilizó para abrir la imagen hiperespectral corregida de la muestra de leche,y el píxel cerca del centro de cada imagen hiperespectral fue seleccionado como el ROI con la herramienta de rectángulo. Se seleccionaron un total de 30 ROI y 7 imágenes hiperespectral, y se seleccionaron 210 ROI. La reflexión espectral promedio de todos los píxeles en ROI se calculó como los datos espectral de la muestra,un total de 210 datos espectralLos datos espectrales se guardan en formato ASCI. La siguiente figura muestra el proceso de extracción de ROI.
En este artículo, la tecnología de imagen hiperespectral combinada con el aprendizaje automático se utilizó para predecir el contenido de proteínas de leche con el fin de mejorar la precisión de la predicción del contenido de proteínas de leche.Se construyó un sistema de imagen hiperespectral., se recogieron imágenes hiperespectrales de 7 tipos de marcas de leche en el mercado, se extrajeron datos espectral mediante el software ENVI, se estableció un conjunto de datos hiperespectrales de leche,y 210 datos hiperespectrales fueron extraídos finalmente.
La tecnología de imagen hiperespectral ha demostrado un gran potencial en el campo de la detección del contenido de proteínas de la leche, aunque existen algunos desafíos en esta etapa,Pero con la integración de la innovación tecnológica interdisciplinaria, revolucionará gradualmente el modo tradicional de detección de leche, mediante la optimización continua del sistema técnico y la solución de problemas de aplicación práctica.La imagen hiperespectral se convertirá en una herramienta indispensable y poderosa para el control de la calidad de los productos lácteos, contribuyen a mejorar los beneficios económicos y sociales de la industria lechera y satisfacen la creciente demanda de los consumidores de productos lácteos de alta calidad.
