การนําเทคโนโลยีการถ่ายภาพแบบยี่ห้อไปใช้ในการตรวจพบสารประกอบโปรตีนในนม

ในการประเมินอาหารของนม ปริมาณโปรตีนเป็นตัวชี้วัดที่สําคัญที่สุดว่านมเป็นแหล่งที่สําคัญในการดูดซึมโปรตีนในชีวิตประจําวันของคนสุขภาพของผู้บริโภคและการพัฒนาอุตสาหกรรมนมดังนั้น การตรวจสอบสารประกอบของโปรตีนนมจึงเป็นเส้นเชื่อมที่สําคัญมาก วิธีการตรวจสอบแบบดั้งเดิมใช้เวลานาน เสียทรัพยากรมนุษย์จํานวนมาก และนําไปสู่การเสื่อมสภาพสิ่งแวดล้อม.เพราะฉะนั้น มันมีความสําคัญมากที่จะหาวิธีที่เร็วและแม่นยํากว่า เพื่อตรวจสอบสารประกอบของโปรตีนในนมบทความนี้ใช้การเรียนรู้เครื่องจักรรวมกับเทคโนโลยีการถ่ายภาพแบบไฮเปอร์สเปคตรัล เพื่อประเมินปริมาณสารสกัดโปรตีนในนม, ที่ให้แผนการที่สามารถตรวจสอบได้ สําหรับสารประกอบโปรตีนในนมในตลาด

一、วัสดุทดลอง

เราซื้อนมบริสุทธิ์ 7 แบรนด์ แตกต่างกัน ทั้งเมงนิอุ, นิวโฮป, ยิลี่ และกวนมิง และเก็บไว้ในตู้เย็น

二、อุปกรณ์ทดลอง

ในบทความนี้, กล้องย้อนสายสี 400-1000nm ถูกใช้. FS13, ผลิตภัณฑ์ของ Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., สามารถใช้ในการวิจัยที่เกี่ยวข้อง. ระยะสายสี 400-1000nm,ความละเอียดของความยาวคลื่นดีกว่า 2.5nm และสามารถบรรลุช่องสีได้ถึง 1200 ช่องสี ความเร็วในการรับภาพสามารถบรรลุ 128FPS ในช่วงสีเต็มและความสูงสุดหลังจากการเลือกวงจรคือ 3300Hz (สนับสนุนการเลือกวงจรหลายภูมิภาค).

三、วิธีการตั้งค่าการทดลอง

รูปภาพความยืดหยุ่นของตัวอย่างนมถูกเก็บโดยใช้เครื่องวัดความยืดหยุ่น โดยเก็บตัวอย่างสามครั้งสําหรับแต่ละชนิดนมและจากนั้นภาพที่ชัดเจนถูกเลือกจาก ENVI5.3. ภาพสายสีที่รวบรวมได้มีความละเอียด 777x1004 พิกเซล. เวลาการเผยแพร่ของเครื่องถ่ายภาพย้อนสายสีเป็น 10ms, เวลาการผสมพิกเซลเป็น 6, ความละเอียดคือ 4.8nm,ระยะเวลาเฉลี่ยคือ 0.8nm ระยะทางด้านล่าง 30cm และสภาพการรับภาพคืออุณหภูมิห้อง (23 ~ 25 °C)และข้อมูลสเปคตรัลเฉลี่ยของนมได้รับมาจากภาพไฮเปอร์สเปคตรัล โดยใช้โปรแกรม ENVI."

四、การสกัดและการประมวลผลข้อมูลแบบแพร่ฉาย

การดึงดูดข้อมูลการสะท้อนความละเอียดของความละเอียดของความละเอียดของความละเอียดของความละเอียดของภาพเป็นพื้นฐานของการจําลองการเรียนรู้เครื่องจักรแบบดั้งเดิมข้อมูลการสะท้อนสะท้อนสะท้อนของตัวอย่างได้รับโดยการสกัดค่าการสะท้อนสะท้อนสะท้อนเฉลี่ยของพิกเซลทั้งหมดในบริเวณที่สนใจ (ROD)ในบทความนี้ โปรแกรม ENVI ได้ถูกใช้ในการเปิดภาพย้อนหลังที่ถูกแก้ไขของตัวอย่างนมและพิกเซลที่อยู่ใกล้ศูนย์กลางของแต่ละภาพไฮเปอร์สเปคตรัลถูกเลือกเป็น ROI ด้วยเครื่องมือสี่เหลี่ยม. รวมทั้งหมด 30 ROI และ 7 ภาพย้อนหลังถูกเลือก, และ 210 ROI ถูกเลือก. ความสะท้อนสเปคตรเฉลี่ยของพิกเซลทั้งหมดใน ROI ถูกคํานวณเป็นข้อมูลสเปคตรของตัวอย่าง,รวมทั้งหมด 210 ข้อมูลสายสีข้อมูลสายสีถูกบันทึกในรูปแบบ ASCI รูปภาพต่อไปนี้แสดงกระบวนการการสกัด ROI

ในบทความนี้ เทคโนโลยีการถ่ายภาพแบบไฮเปอร์สเปคตรัลรวมกับการเรียนรู้เครื่องจักรถูกใช้ในการคาดการณ์ปริมาณโปรตีนในนม เพื่อเพิ่มความแม่นยําในการคาดการณ์ปริมาณโปรตีนในนมระบบการถ่ายภาพแบบไฮเปอร์สเปคตรัลถูกสร้างขึ้น, รูปภาพย้อนยุคของ 7 แบบของนมในตลาดถูกรวบรวม, ข้อมูลย้อนยุคถูกสกัดโดยโปรแกรม ENVI,และ 210 รายการของข้อมูลไฮเปอร์สเปคตรัล ได้ถูกสกัดออกมาในที่สุด.

เทคโนโลยีการถ่ายภาพแบบไฮเปอร์สเปคตรัลได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพอันยิ่งใหญ่ในด้านการตรวจสอบสารสารโปรตีนในนมแต่ด้วยการบูรณาการของเทคโนโลยีผ่านการปรับปรุงระบบทางเทคนิคอย่างต่อเนื่อง และแก้ปัญหาการใช้งานจริงการถ่ายภาพแบบยี่ห้อจะกลายเป็นเครื่องมือที่จําเป็นและมีพลังในการควบคุมคุณภาพของนม, ช่วยปรับปรุงผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจและสังคมของอุตสาหกรรมนม และตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นของผู้บริโภคสําหรับผลิตภัณฑ์นมที่มีคุณภาพสูง