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Company News About Détection d'anthocyanes dans la peau de raisin sur la base d'une imagerie hyperspectrale et d'un algorithme de projection continue

Détection d'anthocyanes dans la peau de raisin sur la base d'une imagerie hyperspectrale et d'un algorithme de projection continue

2023-09-11
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Dans cette étude, une caméra hyperspectrale de 900-1700 nm a été appliquée et FS-15, produit de Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., pourrait être utilisé pour des recherches connexes.Caméra hyperspectrale à ondes courtes en infrarouge proche, la vitesse d'acquisition du spectre complet jusqu'à 200 FPS, est largement utilisée dans l'identification de la composition, l'identification des substances, la vision par machine, la qualité des produits agricoles,détection d'écran et autres champs.

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Les anthocyanes sont une classe importante de composés phénoliques présents dans le raisin et le vin, qui se trouvent principalement dans les vacuoles des cellules des 3 à 4 couches sous l'épiderme des baies de raisin.Il est un facteur important pour déterminer la qualité sensorielle du vin.La méthode traditionnelle de détection chimique détruit l'objet de détection,et il est difficile d'obtenir une détection rapide et de grande taille d'échantillonCependant, il existe peu d'études sur la détection rapide des anthocyanes dans les raisins de vin au pays et à l'étranger.La technologie d'imagerie hyperspectrale en tant que méthode d'essai non destructive a attiré une large attention, comparée à la technologie traditionnelle de spectroscopie infrarouge proche, la technologie d'imagerie hyperspectrale présente des avantages uniques.On ne peut obtenir qu'un ou plusieurs points d'information spectrale à chaque fois.La technologie d'imagerie hyperspectrale permet d'obtenir l'image de l'analyte,qui fournit non seulement des informations plus abondantes, mais fournit également une méthode d'analyse plus raisonnable et efficace dans le traitement des données spectrales.Dans le processus de modélisation à l'aide de la technologie d'imagerie hyperspectrale combinée à la méthode des moindres carrés partiels, avec l'approfondissement de la recherche sur la méthode PLS,il est constaté qu'il est possible d'obtenir de meilleurs modèles de correction quantitative en sélectionnant les longueurs d'onde ou les intervalles de longueurs d'onde caractéristiques par des méthodes spécifiques.

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Dans cette expérience, l'image hyperspectrale des baies de raisin a été obtenue sur la base du système d'imagerie hyperspectrale infrarouge proche de 931 ~ 1700 nm.L'algorithme de projection continue SPA a été utilisé pour sélectionner les variables de longueur d'onde, et enfin 20 variables spectrales ont été sélectionnées à partir de 236 points de longueur d'onde.Les résultats montrent que:
(1) L'algorithme de projection continue SPA peut non seulement sélectionner efficacement les variables spectrales caractéristiques, simplifier le modèle de correction et raccourcir le temps de correction,mais aussi améliorer la précision de prédiction du modèle, qui est une méthode efficace et pratique pour la sélection des variables spectrales.
(2) Parmi les quatre modèles de prédiction, PLS, SPA-MLR, SPA-BPNN et SPA-PLS, le modèle SPA-PLS a le meilleur effet de prédiction et son coefficient de corrélation de prédiction R..9000 contre 0.5506Par conséquent, la corrélation entre les données spectrales des baies de raisin et la teneur en anthocyanes dans les peaux de raisin est élevée.La technologie d'imagerie hyperspectrale par infrarouge proche permet de détecter efficacement la teneur en anthocyanes dans les peaux de raisin.
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