En este estudio, una cámara hyperspectral 400-1000nm fue utilizada para detectar el interior de la nuez, y FS-13, un producto de la tecnología Co., Ltd de Hangzhou CHNSpec, se podría utilizar para la investigación relacionada. Para detectar la superficie de la nuez en la gama espectral de 800-1700nm, la cámara hyperspectral FS-15 en la gama espectral de 900-1700nm se puede utilizar con la resolución de la longitud de onda mejor que 2.5nm y hasta 1200 canales espectrales. 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).
Las nueces son una comida de la nuez conveniente para todas las edades y una cosecha de aceite arbolada importante. El área y la producción de establecimiento de nueces en la fila primera de China en el mundo. La calidad que prueba y que califica de corazones de la nuez es un vínculo importante en la producción y el proceso de la nuez. Según estándares nacionales relevantes, los indicadores de la calidad del aspecto de los corazones de la nuez incluyen integridad y color de piel, mientras que los indicadores internos de la calidad incluyen el contenido de grasa y el contenido proteínico. En la producción real, el corazón de la nuez que califica confía principalmente en la selección manual de aspecto y de color, que tiene altos costes de producción y alta aleatoriedad en la clasificación, haciéndola difícil distinguir calidad interna. La prueba química tradicional es destructiva a las muestras y tarda un tiempo largo para detectar, haciéndolo difícil adaptarse a los requisitos de producción modernos. Actualmente, la investigación sobre el uso de la tecnología hyperspectral para la detección de la calidad de la nuez se centra principalmente en la clasificación de las cáscaras y de los corazones de la nuez, y no ha habido informes relevantes sobre la calidad de los corazones de la nuez.
Para explorar un método para realizar simultáneamente la detección de la calidad y la clasificación internas del aspecto del corazón de la nuez, este estudio utilizó la tecnología de la imagen hyperspectral para defender los espectros característicos del contenido de grasa, el contenido proteínico y el color del corazón de la nuez, y defendido hacia fuera las bandas características relevantes de los indicadores de la calidad para proporcionar la referencia para el uso de la prueba no destructiva de la calidad del corazón de la nuez.
La información espectral media de las muestras del corazón de la nuez en la región del infrarrojo cercano (863-1704 milímetros) y la información espectral pre procesada se muestran en el cuadro 3. Las características totales de la información espectral original de las muestras son básicamente constantes, a excepción de los límites de absorción del agua, los límites de absorción de otros componentes no son obvios, y la transformación posterior de los espectros es necesaria. El método de preproceso que combina MSE y SNV elimina la influencia de un cierto ruido de fondo, haciendo la información espectral del pulidor de la muestra. Al mismo tiempo, fomenta aumenta la consistencia de la información espectral, destaca picos y los valles espectrales, y fortalece características espectrales.
La clasificación del grado del aspecto del corazón de la nuez basada en características espectrales de la información y de la imagen. El cuadro 6 muestra la curva espectral media de las muestras tricolores del corazón de la nuez en luz visible y las regiones del infrarrojo cercano de la onda corta (382~1027nm). Puesto que el ruido en los segmentos delanteros y traseros del espectro tiene un impacto grande, 20 puntos del waveband en los segmentos delanteros y traseros se quitan. Del cuadro 6, puede ser visto que en el espectro original, la reflexión espectral de muestras del corazón de la nuez con tres diversos colores muestra una tendencia a baja significativa en la gama ligera visible como los cambios del color de la luz a profundo, y el espectro es relativamente desordenado en la gama del infrarrojo cercano. La información espectral preprocesada por la combinación de métodos del MSC y de SNV muestra ciertas regularidad y consistencia en la reflexión espectral, que es útil para el proceso espectral subsiguiente.
Usando la tecnología de la imagen hyperspectral, un método para detectar la calidad interna y externa de los corazones de la nuez fue estudiado. Por combinar espectral y la información de la imagen, la proteína y la predicción del contenido de grasa de los corazones de la nuez y de la clasificación de calidad del aspecto basados en integridad y color fueron alcanzadas. Los resultados muestran que la combinación de método del algoritmo de los COCHES y del coeficiente de correlación quita con eficacia la información inútil y redundante en la banda espectral llena. Comparado con la banda espectral llena, la validación fijó R del modelo de la predicción de la banda de la característica para el ² del contenido proteínico de 0,66 a 0,91, RMSEP disminuyó de 1,37% a 0,78%; El sistema R de la validación para el ² del contenido de grasa de 0,83 a 0,93, RMSEP disminuyó de 0,98% a 0,47%, indicando que las bandas seleccionadas de la característica redujeron con eficacia la complejidad del modelo y mejoraron su capacidad profética. Combinando espectros de la característica de la diferencia del color con parámetros de característica estadísticos de la imagen, los espectros de banda totales de la característica de la diferencia del color fueron extraídos de las imágenes hyperspectral, que pueden reducir perceptiblemente la interferencia de la información redundante y mejorar el modelado de eficacia. Combinando el espectro de banda total de la característica de la diferencia del color con parámetros de característica estadísticos de la imagen, la exactitud de la clasificación más a fondo se mejora comparada a la banda del RGB. Al usar el modelo de la clasificación del color establecido por el algoritmo de despegue, el modelo tiene la exactitud más alta de la clasificación (98,6%). El uso de imágenes hyperspectral alcanzó simultáneamente la detección de parámetros internos de la calidad (contenido proteínico, contenido de grasa) y la clasificación de la calidad del aspecto (integridad, color) de los corazones de la nuez, proporcionando una nueva solución para el uso de la prueba no destructiva de la calidad del corazón de la nuez.
