CHNSpec Technology （Zhejiang）Co.,Ltd ข่าวบริษัท

ในการศึกษานี้กล้อง 400-1000nm hyperspectral สามารถใช้ได้ และผลิตภัณฑ์ของ Hangzhou สี FS13 ดําเนินการวิจัยที่เกี่ยวข้อง ระยะสเปคตรัล 400-1000nm และความละเอียดความยาวคลื่นดีกว่า 2.5nm 2 ช่องสายสี ความเร็วในการรับข้อมูลสูงถึง 128FPS ในสายสีเต็ม และสูงถึง 3300Hz หลังจากเลือกวงจร (สนับสนุนหลายโซน) การเลือกวงจรโดเมน) คลอโรฟิลล์มีบทบาทสําคัญในการประกอบแสงของพืช และสารประกอบของมันเป็นตัวชี้วัดสําคัญของความเครียดสารอาหารของพืช ความสามารถในการประกอบแสงและสถานะการเติบโตการตรวจพบสารคลอโรฟิลในพืชสามารถใช้ในการติดตามการเติบโตและการพัฒนาของพืชเพื่อนําทางทางวิทยาศาสตร์ในการจัดการการปลูกและการปลูกปุ๋ย เพื่อรับประกันการเติบโตของพืชที่ดี ปรับปรุงคุณภาพและผลผลผลิตของพืชซึ่งมีความสําคัญมากสําหรับการปฏิบัติการเกษตรและป่าไม้ความแม่นยํา.วิธีการตรวจพบสารคลอโรฟิลล์แบบดั้งเดิมคือวิธีเคมีวิเคราะห์, หมายถึงใบถูกเก็บในห้องปฏิบัติการ,และจากนั้นการดูดซึมของของเหลวที่ถอนออกที่สองความยาวคลื่นเฉพาะจะกําหนดบน spectrophotometer, และปริมาณคลอโรฟิลล์ถูกคํานวณตามสูตร วิธีนี้มีความแม่นยําในการวัดสูง แต่มันคับคั่ง, ใช้เวลาและยากและมันไม่สามารถตอบสนองความต้องการของการทดสอบที่ไม่ทําลายล้างอย่างรวดเร็วในสนาม.   สเปคตรอสโครปี้อินฟราเรดใกล้ที่มองเห็นเป็นวิธีการวิเคราะห์และตรวจจับที่พัฒนาอย่างรวดเร็วในช่วงปีที่ผ่านมาที่สามารถใช้ข้อมูลสเปคตรัลได้อย่างเต็มที่ในสเปคตรัลเต็มหรือหลายความยาวคลื่นสําหรับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพหรือปริมาณเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีเคมีวิเคราะห์แบบดั้งเดิม, สเปคโทรสโกปีใกล้อินฟราเรดที่มองเห็นมีลักษณะของการวิเคราะห์อย่างรวดเร็ว, ประสิทธิภาพสูง, ค่าใช้จ่ายต่ํา, ไม่มีความเสียหาย, ไม่มีมลพิษ, เป็นต้นและได้รับการใช้อย่างแพร่หลายในหลายสาขาในบทความนี้ สัญญาณสายสีสายสีของใบพืชที่มองเห็นใกล้อินทรีย์แดงถูกได้รับโดยการเก็บตัวอย่างการสะท้อนผ่าน และข้อมูลสายสีถูกนํามาประมวลผลก่อน โดยการชะลอการแยกแยกลําดับแรกและการแปลง waveletการใช้วิธีส่วนที่สแควร์น้อยที่สุด (PLS) เพื่อกําหนดปริมาณคลอโรฟิลและสเปคเตอร์การดูดซึมใบของใบไม้ ในบทความนี้ มีการเสนอวิธีการใหม่สําหรับการกําหนดสารคลอโรฟิลในพืช โดยการตรวจสเปคตรอสโกปีอินฟราเรดใกล้มองเห็นวิธีการเก็บตัวอย่างการสะท้อนใช้ในการเก็บสายสีของใบ, และวิธีการปรับแปลงความเรียบง่าย, ความแตกต่างและ wavelet ถูกใช้ในการประมวลผลข้อมูลสายสีลักษณะก่อน, ซึ่งลดการมีอิทธิพลของปัจจัยที่ไม่ใช่เป้าหมายและปรับปรุงสัดส่วนสัญญาณ-เสียงดัง.แล้ว, รูปแบบการวิเคราะห์ปริมาณของสารคลอโรฟิลในใบและสเปคเตอร์การดูดซึมใบถูกกําหนดโดยใช้วิธีสี่เหลี่ยมน้อยที่สุดบางส่วนความแม่นยําของการคาดการณ์ของรุ่นตอบสนองความต้องการของการใช้งานการวัดจริงผลการศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าการนําเทคโนโลยีการมองเห็นใกล้อินฟราเรดมาใช้ในการตรวจหาสารคลอโรฟิลในใบเป็นไปได้ซึ่งเป็นพื้นฐานสําหรับการตรวจหาสารคลอโรฟิลในใบอย่างรวดเร็วและยังวางรากฐานสําหรับการพัฒนาเครื่องมือการทดสอบที่ไม่ทําลายล้างที่ตรงกันในอนาคต

ในการศึกษานี้ ใช้กล้องความยาว 900-1700nm และ FS-15 สินค้าของ Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., สามารถใช้ในการวิจัยที่เกี่ยวข้องกล้องคลื่นสั้น ใกล้อินฟราเรด, ความเร็วการรับรู้ของสเปคตรัมเต็มถึง 200FPS, ใช้กันอย่างแพร่หลายในการระบุองค์ประกอบ, การระบุสาร, การมองเห็นด้วยเครื่องจักร, คุณภาพผลิตภัณฑ์การเกษตร,การตรวจจับหน้าจอและสนามอื่น ๆ.   อันโทไซอานินเป็นประเภทสําคัญของสารประกอบเฟโนลในองุ่นและไวน์ ซึ่งมีอยู่เป็นหลักในช่องว่างของเซลล์ในชั้น 3-4 ภายใต้ผิวหนังของเมล็ดองุ่นมันเป็นปัจจัยสําคัญในการกําหนดคุณภาพทางสัมผัสของไวน์, และยังเป็นพื้นฐานสําหรับการเก็บไวน์แดง วิธีการตรวจพบสารเคมีดั้งเดิมจะทําลายวัตถุตรวจพบ,และมันยากที่จะบรรลุการตรวจสอบขนาดตัวอย่างที่รวดเร็วและใหญ่อย่างไรก็ตาม มีการศึกษาเพียงไม่กี่ครั้งเกี่ยวกับการตรวจหาแอนโตซิอานินในผลไม้องุ่นไวน์ในประเทศและต่างประเทศเทคโนโลยีการถ่ายภาพแบบไฮเปอร์สเปคตรัล เป็นวิธีการทดสอบที่ไม่ทําลายได้ดึงดูดความสนใจอย่างกว้างขวางเมื่อเปรียบเทียบกับเทคโนโลยีสเปคโทรสกอปเตอร์ใกล้อินฟราเรดแบบดั้งเดิม เทคโนโลยีการถ่ายภาพแบบไฮเปอร์สเปคโทรลแสดงข้อดีอันโดดเด่นเพียงจุดหนึ่งหรือหลายจุดของข้อมูลสเปคตรัลเท่านั้นที่สามารถได้รับได้ทุกครั้ง, และจะมีการสุ่มมากขึ้นและการเลือกเฉพาะด้านในตําแหน่งและจํานวนของจุดซึ่งไม่เพียงแค่ให้ข้อมูลที่มากมาย, แต่ยังให้วิธีการวิเคราะห์ที่เหมาะสมและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการประมวลผลข้อมูลสายสีในกระบวนการจําลองโดยใช้เทคโนโลยีการถ่ายภาพแบบไฮเปอร์สเปคตรัลรวมกับวิธีการสี่เหลี่ยมน้อยที่สุดบางส่วน, ด้วยการดําเนินการวิจัยเกี่ยวกับวิธี PLSพบว่าการแก้ไขปริมาณแบบที่ดีกว่าสามารถได้รับโดยการกรองความยาวคลื่นลักษณะหรือช่วงระยะความยาวคลื่นด้วยวิธีเฉพาะเจาะจง.   ในการทดลองนี้, ภาพย้อนหลังของเมล็ดองุ่นได้รับโดยใช้ระบบการถ่ายภาพย้อนหลังในอินฟราเรดใกล้ 931 ~ 1700 nm.อัลกอริทึมการฉายต่อเนื่อง SPA ถูกใช้เพื่อเลือกตัวแปรความยาวคลื่น, และสุดท้ายตัวแปรสายสี 20 ตัวถูกเลือกจากจุดความยาวคลื่น 236 ตัว.วิธีการจําลองที่แตกต่างกันถูกใช้ในการกําหนดแบบจําลองการคาดการณ์ของสาร anthocyanin ในเปลือกองุ่น.ผลแสดงให้เห็นว่า: (1) อัลกอริทึมการฉายภาพต่อเนื่อง SPA สามารถเลือกตัวแปรสายสีที่ลักษณะได้อย่างมีประสิทธิภาพแต่ยังสามารถปรับปรุงความแม่นยําของการคาดการณ์ของรุ่น, ซึ่งเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพและเป็นจริงสําหรับการเลือกตัวแปรสายสี (2) จาก 4 รูปแบบการคาดการณ์ PLS, SPA-MLR, SPA-BPNN และ SPA-PLS รูปแบบ SPA-PLS มีผลการคาดการณ์ที่ดีที่สุดและคอเปอเรชั่นการคาดการณ์ R.9000 กับ 05506ดังนั้นความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลสเปคตรของเมล็ดองุ่นและปริมาณของแอนโตซิอานินในผิวองุ่นสูงเทคโนโลยี การ ถ่าย ภาพ ผ่าน สาย ไฮเปอร์ สเปคตรัล ใกล้ อินฟราเรด สามารถ ตรวจ สอบ ได้ อย่าง มี ประสิทธิภาพ ว่า มี อันโทไซอานิน ใน ผิว ดอง.

ในการศึกษานี้, กล้องความยืดหยุ่น 400-1000nm ได้ถูกนําไปใช้, และ FS13, สินค้าของ Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., สามารถใช้สําหรับการวิจัยที่เกี่ยวข้อง. ระยะความยืดหยุ่น 400-1000nm,ความละเอียดของความยาวคลื่นดีกว่า 2.5nm และสามารถบรรลุช่องสีสันได้ถึง 1200 ช่อง. ความเร็วในการรับภาพสามารถบรรลุ 128FPS ในสเป็คตรัมเต็มและความสูงสุดหลังจากการเลือกวงจรคือ 3300Hz (สนับสนุนการเลือกวงจรหลายภูมิภาค). การผลิตข้าวของจีนมีส่วนมากกว่า 30% ของการผลิตข้าวของโลก และข้าว "Meihe" ในจังหวัดจิลิน เป็นผลิตภัณฑ์ที่มีหมายเหตุทางภูมิศาสตร์ของข้าว japonica ของจีนและพื้นที่การผลิตของมันตั้งอยู่ในเข็มขัดการผลิตข้าวผักทองคําของโลก (ขอบเขต 45°เหนือ)ในชีวิตจริง มีข้าวหลายชนิดและวิธีทางเคมี เช่น การกําหนดไนโตรเจน Kjellod และการถ่ายภาพสายสีมุมมักจะใช้ในการกําหนดปริมาณโปรตีนของชนิดข้าวต่าง ๆแต่วิธีการเคมีแบบดั้งเดิมเหล่านี้ไม่เพียงแค่ทําลายตัวอย่างเอง แต่ยังมีขั้นตอนที่ซับซ้อนและวงจรการตรวจสอบที่ยาวเกินไปสเปคโทรสโกปีอินฟราเรดถูกใช้อย่างแพร่หลายในการตรวจหาส่วนประกอบหลักของข้าว (โปรตีน ≥, ไขมัน β, ไส้มะเขือเทศ III, น้ํา) แต่มันสามารถได้รับสารขององค์ประกอบเพียงตามข้อมูลสายสี และไม่สามารถบรรลุการแสดงออก intuitiver, หมายถึงการมองเห็นเนื้อหาไฮเปอร์สเปคตรัม เป็นข้อมูลลูกกลองสามมิติ รวมข้อมูลภาพและข้อมูลสายสีรูปภาพย้อนหลังที่ได้รับมีทั้งข้อมูลภายในข้าว (ข้อมูลโครงสร้างทางกายภาพภายในและสารประกอบทางเคมี) และข้อมูลภายนอกข้าว (ชนิดเมล็ด), ความบกพร่อง, ฯลฯ) ซึ่งสามารถชดเชยความขาดภาพที่ NIR ไม่สามารถระบุการกระจายพื้นที่ของสารบางอย่างได้อย่างรวดเร็วAkita Omachi และ Jijing 60) จากพื้นที่ผลิต 4 แห่งในเมือง Meihe, จังหวัดจิลินถูกเลือกเป็นวัตถุการวิจัย เทคโนโลยีการถ่ายภาพแบบไฮเปอร์สเปคตรอลถูกใช้ในการตรวจจับข้าวที่รวบรวมและได้รับสเปคตรัมเฉลี่ยของภูมิภาคที่สนใจของข้าวเพื่อลดสัดส่วนสัญญาณกับความรุนแรงของสเปคเตอร์ และให้ได้รูปแบบที่ค่อนข้างแข็งแรง, รูปแบบการคาดการณ์สามประเภทของสารประกอบโปรตีนข้าว รวมถึงการลดลงสี่เหลี่ยมเล็กที่สุดบางส่วน, การลดลงส่วนประกอบหลักและเครือข่ายประสาทการกระจายกลับความผิดพลาดกําหนดโดยวิธีการคลุมคลุม, หมายถึงการตั้งกลางและการแก้ไขการกระจายหลาย SPA ถูกใช้เพื่อเลือกความยาวคลื่นลักษณะ, กําหนดรูปแบบความยาวคลื่นลักษณะ,และแปลงรูปภาพไฮเปอร์สเปคตรัลของข้าวเป็นแผนที่การกระจายสารประกอบโปรตีน เพื่อให้เห็นภาพของสารประกอบโปรตีนของข้าวจากชนิดต่างๆ. ความเป็นไปได้ของการจินตนาการถึงการกระจายโปรตีนในข้าวถูกศึกษาโดยใช้เทคโนโลยีการจินตนาการแบบไฮเปอร์สเปคตรัลรูปแบบการคาดการณ์สารประกอบของโปรตีน PLSR ที่ง่ายและมีประสิทธิภาพได้รับโดยวิธีการ MC spectral pretreatment และการคัดเลือกช่วงลักษณะของ SPAโดยใช้แบบจําลองปริมาณ การกระจายส่วนประกอบของโปรตีนในข้าวชนิดที่แตกต่างกันและที่มาจากที่แตกต่างกันมันยากที่จะแยกข้าวจากภาพ RGB ปกติการถ่ายภาพการกระจายสารโปรตีนสามารถให้แนวคิดในการระบุแหล่งกําเนิดข้าวได้และการเปรียบเทียบแผนที่การกระจายสารโปรตีนของข้าวระหว่างชนิดต่าง ๆ สามารถให้หลักฐานสําหรับการพัฒนาชนิดข้าวในภายหลัง.

ในการศึกษานี้ กล้องไฮเปอร์สเปกตรัมขนาด 400-1,000 นาโนเมตรถูกนำมาใช้ และ FS13 ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ของบริษัท Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD. ก็สามารถนำมาใช้ในการวิจัยที่เกี่ยวข้องได้ช่วงสเปกตรัมคือ 400-1000 นาโนเมตร ความละเอียดของความยาวคลื่นดีกว่า 2.5 นาโนเมตร และสามารถเข้าถึงช่องสเปกตรัมได้สูงสุด 1200 ช่องความเร็วในการรับข้อมูลสามารถเข้าถึง 128FPS ในสเปกตรัมเต็ม และสูงสุดหลังจากการเลือกแบนด์วิดท์คือ 3300Hz (รองรับการเลือกแบนด์หลายภูมิภาค)   ผักกาดหอมอุดมไปด้วยโปรตีน คาร์โบไฮเดรต วิตามิน และสารอาหารอื่นๆ และพื้นที่ปลูกกว้างไนโตรเจนเป็นองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งที่ส่งผลต่อการเจริญเติบโตของผักกาดหอมการสร้างวิธีการที่รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และไม่ทำลายในการตรวจจับปริมาณไนโตรเจนของผักกาดหอมนั้น สะดวกในการเป็นแนวทางในการปฏิสนธิของผักกาดหอมอย่างเหมาะสมปัจจุบันมีรายงานไม่กี่ฉบับเกี่ยวกับการใช้เทคโนโลยีภาพไฮเปอร์สเปกตรัมเพื่อตรวจจับปริมาณไนโตรเจนในใบผักกาดหอมในการศึกษานี้ นำเทคโนโลยีภาพไฮเปอร์สเปกตรัมมาประยุกต์ใช้กับการตรวจจับปริมาณไนโตรเจนในใบผักกาดหอมโดยไม่ทำลายจากการศึกษาผลกระทบของวิธีการปรับสภาพสเปกตรัมต่างๆ ต่อการสร้างแบบจำลอง PLSB ได้เลือกวิธีการปรับสภาพสเปกตรัมที่เหมาะสมสำหรับใบผักกาดหอม และปรับความยาวคลื่นที่ละเอียดอ่อนซึ่งเหมาะสำหรับการทำนายปริมาณไนโตรเจนในใบผักกาดหอมให้เหมาะสมมีความพยายามที่จะสร้างแบบจำลองการทำนายปริมาณไนโตรเจนในใบผักกาดหอมที่ง่ายและเหมาะสมที่สุดวิธีการชุดนี้ไม่ได้รับการรายงาน และยังใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนาเครื่องตรวจจับธาตุอาหารผักแบบพกพา ซึ่งมีคุณค่าในทางปฏิบัติสูง   ภาพไฮเปอร์สเปกตรัมของใบผักกาดหอม 60 ใบถูกรวบรวมโดยเทคโนโลยีภาพไฮเปอร์สเปกตรัม และปริมาณไนโตรเจนของใบผักกาดหอมที่เกี่ยวข้องถูกกำหนดโดยเครื่องวิเคราะห์การไหลต่อเนื่องของ AutoAnalyzer3ข้อมูลสเปกตรัมเฉลี่ยของพื้นที่ 50 × 50 บนพื้นผิวของใบผักกาดหอมดิบถูกสกัดด้วยซอฟต์แวร์ ENVIข้อมูลสเปกตรัมเฉลี่ยที่แยกออกมาได้รับการประมวลผลล่วงหน้า (วิธีการปรับสภาพล่วงหน้า 8 ชนิด)ในที่สุด ข้อมูลสเปกตรัมดั้งเดิมและข้อมูลสเปกตรัมการปรับสภาพ 8 ชนิดถูกนำมาใช้เป็นอินพุตของ PLSR เพื่อสร้างแบบจำลองการทำนาย 9 แบบสำหรับปริมาณไนโตรเจนในผักกาดหอมจากการเปรียบเทียบผลลัพธ์ของแบบจำลองการทำนายทั้ง 9 แบบนี้ เราได้เลือกแบบจำลองการทำนายที่เหมาะสมที่สุด OSC+PLSR และวิเคราะห์แผนภาพสัมประสิทธิ์การถดถอยของแบบจำลอง OSC+PLSRความยาวคลื่นละเอียดอ่อน 13 รายการถูกเลือก จากนั้นจึงนำความยาวคลื่นละเอียดอ่อน 13 รายการมาเป็นอินพุต PLSRในที่สุดก็ได้สร้างแบบจำลองการทำนายปริมาณไนโตรเจนของผักกาดหอม OSC+SW+PLSRเมื่อเปรียบเทียบกับแบบจำลอง OSC+PLSR ประสิทธิภาพการทำนายได้รับการปรับปรุงอย่างมาก ซึ่งสามารถใช้เป็นวิธีการใหม่ที่มีประสิทธิภาพ แม่นยำ และไม่ทำลายสำหรับการทำนายปริมาณไนโตรเจนในใบผักกาดหอม และสามารถให้ข้อมูลอ้างอิงสำหรับการวินิจฉัยโภชนาการไนโตรเจนและ การปฏิสนธิผักกาดหอมทางเศรษฐกิจและมีเหตุผล

ในการศึกษานี้ สามารถใช้กล้องไฮเปอร์สเปกตรัม 400-1000 นาโนเมตร และผลิตภัณฑ์ของ Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD FS13 ดำเนินการวิจัยที่เกี่ยวข้องช่วงสเปกตรัมคือ 400-1000nm และความละเอียดความยาวคลื่นดีกว่า 2.5nm สูงถึง 1200 ช่องสเปกตรัมสองช่องความเร็วในการรับข้อมูลสูงถึง 128FPS ในสเปกตรัมเต็ม สูงสุด 3300Hz หลังจากเลือกแบนด์ (รองรับหลายโซน การเลือกแบนด์โดเมน)   ด้วยการส่งเสริมกลยุทธ์เมล็ดมันฝรั่งหลักในประเทศจีน ห่วงโซ่อุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับมันฝรั่งได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็ว และคุณภาพของมันฝรั่งก็กลายเป็นประเด็นร้อนอย่างไรก็ตาม ข้อบกพร่อง เช่น ผิวสีเขียวและความเสียหายทางกลส่งผลกระทบร้ายแรงต่อปริมาณมันฝรั่งโดยรวม โดยเฉพาะอย่างยิ่งรูปร่างที่ซับซ้อนของมันฝรั่งผิวสีเขียว ข้อบกพร่องนั้นระบุได้ยากและเพิ่มความยากลำบากในการตรวจจับในเวลาเดียวกันหากปริมาณโซลานินในมันฝรั่งเขียวเกินมาตรฐานที่กินได้ จะทำให้เกิดอาหารเป็นพิษและทำให้เกิดปัญหาด้านความปลอดภัยของอาหารได้ดังนั้นจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งที่จะต้องศึกษาวิธีการตรวจจับที่รวดเร็วและไม่ทำลายสำหรับการแปรรูปมันฝรั่งแบบลึกและการขยายห่วงโซ่อุตสาหกรรมมันฝรั่ง   เทคโนโลยีการถ่ายภาพไฮเปอร์สเปกตรัมมีข้อดีของช่วงแถบความถี่กว้าง และสามารถรับข้อมูลภาพและสเปกตรัมในช่วงแถบความถี่ที่สอดคล้องกันของตัวอย่างที่ทดสอบในเวลาเดียวกัน ดังนั้นจึงมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการทดสอบผลิตภัณฑ์ทางการเกษตรแบบไม่ทำลายอย่างรวดเร็วเพื่อที่จะแก้ปัญหาที่มันฝรั่งที่มีผิวสีเขียวอ่อนนั้นไม่สามารถจดจำได้ง่ายภายใต้ตำแหน่งที่กำหนด จึงได้ใช้เทคนิคการถ่ายภาพไฮเปอร์สเปกตรัมแบบกึ่งส่งผ่านและแบบสะท้อนเพื่อเปรียบเทียบและวิเคราะห์ และกำหนดความแม่นยำในการจดจำแบบจำลองภายใต้วิธีการถ่ายภาพไฮเปอร์สเปกตรัมที่แตกต่างกัน .ภาพไฮเปอร์สเปกตรัมแบบกึ่งส่งผ่านและภาพไฮเปอร์สเปกตรัมแบบสะท้อนของตัวอย่างมันฝรั่งถูกรวบรวมที่ตำแหน่งใดก็ได้ และแบบจำลองการตรวจจับตามข้อมูลภาพและข้อมูลสเปกตรัมถูกสร้างขึ้นตามลำดับ และเปรียบเทียบอัตราการรู้จำของแบบจำลองต่างๆสร้างโมเดลฟิวชั่นภาพและสเปกตรัมเพิ่มเติม หรือโมเดลฟิวชั่นภาพต่างๆ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล และสุดท้ายก็กำหนดโมเดลที่เหมาะสมที่สุด (1) มีการเปรียบเทียบความแม่นยำของแบบจำลองการรู้จำข้อมูลภาพด้วยวิธีการถ่ายภาพไฮเปอร์สเปกตรัมที่แตกต่างกันอัตราการรู้จำของการทำแผนที่ภาพสามมิติรวมกับโมเดลเครือข่ายความเชื่อเชิงลึกที่อิงตามข้อมูลภาพแบบกึ่งส่งคือเพียง 78.67%อัตราการรับรู้ของการขยายความแปรปรวนสูงสุดรวมกับโมเดลเครือข่ายความเชื่อเชิงลึกตามข้อมูลภาพที่สะท้อนคือเพียง 77.33%ผลการวิจัยพบว่าความแม่นยำในการตรวจจับมันฝรั่งสีเขียวอ่อนด้วยข้อมูลภาพเดี่ยวไม่สูงนัก (2) มีการเปรียบเทียบความแม่นยำของแบบจำลองการรู้จำข้อมูลสเปกตรัมด้วยวิธีการถ่ายภาพไฮเปอร์สเปกตรัมที่แตกต่างกันอัตราการรับรู้ของการจัดเรียงพื้นที่แทนเจนต์ในพื้นที่รวมกับโมเดลเครือข่ายความเชื่อเชิงลึกโดยอิงตามข้อมูลสเปกตรัมกึ่งการส่งผ่านคือสูงสุด 93.33%อัตราการรู้จำของการจัดเรียงเชิงพื้นที่แทนเจนต์ในท้องถิ่นรวมกับแบบจำลองเครือข่ายความเชื่อเชิงลึกโดยอิงตามข้อมูลสเปกตรัมการสะท้อนแสงสูงถึง 90.67%ผลการวิจัยพบว่ามีความเป็นไปได้ที่จะใช้ข้อมูลสเปกตรัมเดี่ยวเพื่อตรวจจับมันฝรั่งสีเขียวอ่อน แต่อัตราการรู้จำจำเป็นต้องได้รับการปรับปรุงเพิ่มเติม (3) มีการเปรียบเทียบอิทธิพลของวิธีการผสมข้อมูลหลายแหล่งสามวิธีต่อความแม่นยำในการจดจำความแม่นยำของแบบจำลองฟิวชั่นทั้งสามแบบของภาพกึ่งส่งผ่านและสเปกตรัมกึ่งส่งผ่าน ภาพสะท้อนและสเปกตรัมการสะท้อน สเปกตรัมกึ่งส่งผ่านและสเปกตรัมการสะท้อนนั้นสูงกว่าของภาพเดียวหรือแบบจำลองสเปกตรัม และแบบจำลองฟิวชั่นเครือข่ายความเชื่อลึกของ สเปกตรัมแบบกึ่งส่งและสเปกตรัมการสะท้อนนั้นดีที่สุด และอัตราการรับรู้ของชุดแก้ไขและชุดทดสอบคือ 100%ผลการวิจัยพบว่าแบบจำลองฟิวชั่นของสเปกตรัมกึ่งการส่งผ่านและสเปกตรัมการสะท้อนสามารถทดสอบมันฝรั่งผิวสีเขียวอ่อนโดยไม่ทำลายได้

ในการศึกษานี้ มีการใช้กล้องไฮเปอร์สเปกตรัมของแถบความถี่ 400-1,000 นาโนเมตร และ 900-1700 นาโนเมตร และผลิตภัณฑ์ FS13 และ FS15 ของ Hangzhou Color Spectrum Technology Co., Ltd. สามารถใช้สำหรับการวิจัยที่เกี่ยวข้องได้ช่วงสเปกตรัมคือ 400-1000nm ความละเอียดของความยาวคลื่นดีกว่า 2.5nm และสามารถเข้าถึงช่องสเปกตรัมได้สูงสุด 1200 ช่องความเร็วในการรับสามารถเข้าถึง 128FPS ในสเปกตรัมทั้งหมด และสูงสุดหลังจากเลือกแบนด์คือ 3300Hz (รองรับการเลือกแบนด์หลายภูมิภาค) เนื้อสัตว์ส่วนใหญ่รวมถึงปศุสัตว์และสัตว์ปีกและผลิตภัณฑ์จากสัตว์น้ำ โปรตีน กรดไขมัน ธาตุและสารพลังงานที่สำคัญอื่นๆ ที่ร่างกายมนุษย์ต้องการได้มาจากเนื้อสัตว์ด้วยการปรับปรุงมาตรฐานการครองชีพอย่างต่อเนื่องผู้คนให้ความสำคัญกับคุณภาพของอาหารและโภชนาการที่สมดุลในอาหาร แต่ธุรกิจที่ผิดกฎหมายบางแห่งจะผสมเนื้อคุณภาพต่ำบางส่วนเข้ากับเนื้อคุณภาพสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในปี 2013 "เนื้อม้า" ของยุโรป คลื่น" ทำให้ผู้คนเกิดความกังวลอย่างมากเกี่ยวกับการปลอมปนเนื้อสัตว์วิธีการตรวจจับการปลอมปนเนื้อสัตว์ ได้แก่ การประเมินทางประสาทสัมผัส เทคโนโลยีการตรวจจับ PCR เรืองแสง การวิเคราะห์อิเล็กโตรโฟรีซิส และเทคโนโลยีอิมมูโนแอสเซย์ที่เชื่อมโยงกับเอนไซม์ เป็นต้น แต่ส่วนใหญ่ต้องการการปรับสภาพตัวอย่าง และการดำเนินการทดสอบมีความซับซ้อนและใช้เวลานาน และยากที่จะบรรลุผลสำเร็จ การตรวจจับขนาดตัวอย่างขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์อย่างรวดเร็วในภาคสนาม   รายงานวรรณกรรมที่มีอยู่ส่วนใหญ่ใช้เทคโนโลยีการถ่ายภาพไฮเปอร์สเปกตรัมแถบความถี่เดียวเพื่อแยกแยะการปลอมปนของเนื้อสัตว์ แต่มีน้อยรายที่ใช้สองแถบสำหรับการวิเคราะห์เปรียบเทียบในการทดลองนี้ เลือกเนื้อแกะละลายน้ำแข็งคุณภาพสูงเป็นสารเจือปน และเจือเนื้อเป็ดที่มีราคาค่อนข้างต่ำข้อมูลไฮเปอร์สเปกตรัมของตัวอย่างถูกรวบรวมในสองแถบของอินฟราเรดใกล้ที่มองเห็นได้ (400 ~ 1 000 นาโนเมตร) และคลื่นสั้นใกล้อินฟราเรด (900 ~ 1700 นาโนเมตร) และแบบจำลองเชิงปริมาณถูกสร้างขึ้นโดยการเลือกวิธีการปรับสภาพที่เหมาะสมแบบจำลองที่เหมาะสมที่สุดได้รับการคัดเลือกสำหรับการกลับภาพ และมีการเสนอวิธีการแสดงภาพสำหรับการตรวจจับปริมาณเนื้อแกะที่เจือปนอย่างรวดเร็ว เพื่อให้ข้อมูลและการสนับสนุนทางเทคนิคสำหรับการตรวจจับเชิงปริมาณของการเจือปนเนื้อแกะ (1) สำหรับย่านความถี่ 400 ~ 1,000 นาโนเมตร โมเดล PLS แบบเต็มย่านความถี่ที่สร้างขึ้นหลังจากการปรับสภาพให้เป็นมาตรฐานมีความแม่นยำสูงสุดสำหรับย่านความถี่ 900-1700 นาโนเมตร รุ่น PLS แบบเต็มย่านความถี่ที่สร้างขึ้นหลังจากการปรับสภาพด้วย SNV จะมีความแม่นยำสูงสุดเมื่อเลือกความยาวคลื่นของแถบสเปกตรัมสองแถบภายใต้วิธีการปรับสภาพที่เหมาะสมที่สุด จะพบว่าค่าความเป็นเส้นตรงระหว่างความยาวคลื่นที่เลือกนั้นน้อยมากและเป็นตัวแทนบนพื้นฐานของการขจัดความเป็นหลายกลุ่มเชิงเส้น ซึ่งสามารถปรับปรุงความแม่นยำและความเรียบง่ายของแบบจำลองได้มากขึ้น   (2) มีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับกลุ่มที่เกี่ยวข้องกับส่วนประกอบของเนื้อสัตว์ในย่านความถี่ 900-1700 นาโนเมตร ซึ่งสามารถสะท้อนลักษณะของเนื้อสัตว์ได้ดีกว่า และอาจเหมาะสมกว่าสำหรับการระบุการปลอมปนของเนื้อสัตว์เพื่อขยายความครอบคลุมและการบังคับใช้ของแบบจำลอง ควรขยายการทดลองไปยังคลื่นยาวใกล้กับสเปกตรัมอินฟราเรด (1 700 ~ 2500 นาโนเมตร)ในขณะเดียวกัน เนื้อแกะและเนื้อเป็ดคุณภาพสูงที่เลือกในการทดลองได้รับการบรรจุเป็นผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปในซูเปอร์มาร์เก็ตท้องถิ่นแบบจำลองที่ตามมาสามารถนำไปใช้กับการศึกษาการเจือปนเนื้อแกะภายใต้สภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน (อุณหภูมิ ความชื้น รูปร่าง ฯลฯ) พันธุ์ที่แตกต่างกัน คุณภาพต่างกัน วิธีการให้อาหารที่แตกต่างกัน และความสดที่แตกต่างกันนั้นจำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบและอภิปรายเพิ่มเติมหรือไม่  

ในการศึกษานี้ มีการใช้กล้องไฮเปอร์สเปกตรัม 900-1700 นาโนเมตร และ FS-15 ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ของ Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD. อาจใช้สำหรับการวิจัยที่เกี่ยวข้องกล้องไฮเปอร์สเปกตรัมอินฟราเรดใกล้คลื่นสั้น ความเร็วในการรับคลื่นเต็มสเปกตรัมสูงถึง 200FPS ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการระบุองค์ประกอบ การระบุสาร การวิชันซิสเต็ม คุณภาพของสินค้าเกษตร การตรวจจับหน้าจอ และสาขาอื่นๆ        มะเขือเทศเป็นพืชตระกูลเบอร์รี่ที่มีรสชาติเฉพาะตัวและอุดมไปด้วยสารอาหารหลากหลาย รวมทั้งกลูตาไธโอน วิตามิน ไลโคปีน เบต้าแคโรทีน และสารออกฤทธิ์ทางชีวภาพอื่นๆ และมีคุณค่าทางอาหารสูงด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเศรษฐกิจโลก ความต้องการมะเขือเทศและผลิตภัณฑ์แปรรูปมะเขือเทศในตลาดผู้บริโภคจึงเพิ่มขึ้นมะเขือเทศยังกลายเป็นพืชผักและผลไม้ชนิดหนึ่งที่มีการเพาะปลูกและบริโภคมากที่สุดในโลกนอกจากนี้ ด้วยการปรับปรุงมาตรฐานการดำรงชีวิตของผู้คนโดยทั่วไป คุณภาพภายใน คุณภาพรูปลักษณ์ คุณภาพการจัดเก็บและการขนส่ง ตลอดจนรสชาติและรสชาติที่ยอดเยี่ยมของมะเขือเทศจึงมีความสำคัญต่อผู้บริโภคมากขึ้นเรื่อย ๆ และอุตสาหกรรมมะเขือเทศของจีนก็เผชิญกับความท้าทายและโอกาสใหม่ ๆ .จากการสำรวจพบว่ามะเขือเทศสุกและคุณภาพการเก็บรักษามีความสำคัญมากสำหรับอุตสาหกรรมมะเขือเทศ และคุณภาพภายในของมะเขือเทศเชอรี่ ตลอดจนรสชาติและรสชาติที่ยอดเยี่ยมนั้นเป็นสิ่งที่ผู้บริโภคกังวลมากกว่าจากการพัฒนาและการประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ การปลูกแบบอัตโนมัติ การหยิบด้วยเครื่องจักร และการจำแนกมะเขือเทศอย่างชาญฉลาดทำให้ได้ผลผลิตและประสิทธิภาพของมะเขือเทศเพิ่มขึ้นในปัจจุบัน มีงานวิจัยบางอย่างเกี่ยวกับการตรวจจับคุณภาพของมะเขือเทศตามสเปกตรัมทั้งในและต่างประเทศ แต่ในแบบจำลองการตรวจจับคุณภาพมะเขือเทศที่มีอยู่ การสกัดข้อมูลสเปกตรัมที่มีประสิทธิภาพยังคงเป็นความยากในการวิจัย และการตรวจจับคุณภาพภายในของมะเขือเทศที่เหมาะสม ยังคงมีการศึกษาวิธีการทดสอบแบบไม่ทำลาย     ในการศึกษาการตรวจหาปริมาณของแข็งที่ละลายน้ำได้แบบไม่ทำลายของมะเขือเทศเชอรี่โดยใช้เทคโนโลยีการถ่ายภาพไฮเปอร์สเปกตรัม มะเขือเทศเชอรี่ 191 ลูกได้รับเลือกเป็นวัตถุในการวิจัย รวบรวมข้อมูลภาพไฮเปอร์สเปกตรัมในช่วง 865.11~1711.71 นาโนเมตร และบริเวณที่น่าสนใจของ ภาพ hyperspectral ของมะเขือเทศเชอร์รี่ถูกแบ่งส่วนโดยอัลกอริธึม K-meansสเปกตรัมเฉลี่ยของพื้นที่นี้ถูกดึงออกมาเป็นข้อมูลสเปกตรัมดั้งเดิมของมะเขือเทศเชอรี่MA และ MSC ถูกนำมาใช้ในการประมวลผลล่วงหน้าข้อมูลสเปกตรัมดั้งเดิม และตัวอย่างมะเขือเทศเชอรี่ถูกแบ่งออกเป็นชุดการฝึกและชุดทดสอบตามอัลกอริทึม KSเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของข้อมูลที่มีอยู่ในฟีเจอร์แบนด์ อัลกอริธึม SPA และอัลกอริทึม PCA ถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อทำการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักบนข้อมูลสเปกตรัม จากนั้นเปรียบเทียบกับอัลกอริทึม PCA และ miRF แบบจำลองการตรวจจับ SSC ที่ใช้ PLSR ของเชอร์รี่ ก่อตั้งมะเขือเทศและแบบจำลองได้รับการตรวจสอบโดยข้อมูลชุดทดสอบผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าความแม่นยำในการตรวจจับของแบบจำลองตามองค์ประกอบหลักที่สกัดโดย SPA-PCA นั้นได้รับการปรับให้เหมาะสมอย่างเห็นได้ชัดจากผลการตรวจจับของโมเดล ในบรรดาโมเดลทั้งสาม โมเดล SPA-PCA-PLSR มีเอฟเฟกต์การตรวจจับที่ดีที่สุด R, 0.9039ผลการตรวจจับของรุ่น miRF-PLSR เป็นครั้งที่สอง RF คือ 0.8878เอฟเฟกต์การติดตั้งของรุ่น PCA-PLSR นั้นแย่ที่สุด

ในการศึกษานี้ มีการใช้กล้องไฮเปอร์สเปกตรัม 400-1000 นาโนเมตร และ FS13 ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ของ Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD. อาจใช้สำหรับการวิจัยที่เกี่ยวข้องช่วงสเปกตรัมคือ 400-1,000 นาโนเมตร ความละเอียดของความยาวคลื่นดีกว่า 2.5 นาโนเมตร และสามารถเข้าถึงช่องสเปกตรัมได้สูงสุด 1200 ช่องความเร็วในการรับสามารถเข้าถึง 128FPS ในสเปกตรัมทั้งหมด และสูงสุดหลังจากเลือกแบนด์คือ 3300Hz (รองรับการเลือกแบนด์หลายภูมิภาค) บลูเบอร์รี่ หรือที่เรียกว่าบลูเบอร์รี่ ผลไม้สีน้ำเงินเข้ม เบอร์รี่ หรือที่เรียกว่าบลูเบอร์รี่ เป็นหนึ่งในเบอร์รี่ขนาดเล็กที่เกิดขึ้นใหม่ในประเทศจีนเนื่องจากมีประโยชน์ต่อสุขภาพและคุณค่าทางโภชนาการที่ไม่เหมือนใคร จึงมีสารอาหารมากมายที่จำเป็นต่อร่างกายมนุษย์ คุณสมบัติในการแปรรูปที่ยอดเยี่ยม ฯลฯ และได้รับความสนใจ" คุณภาพภายในของบลูเบอร์รี่มีผลอย่างมากต่อรสชาติของบลูเบอร์รี่ และ ยังเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญอย่างหนึ่งในการประเมินคุณภาพของบลูเบอร์รี่ วิธีการทดสอบแบบดั้งเดิมโดยทั่วไปจะใช้อุปกรณ์วัดเพื่อตรวจหาปริมาณน้ำตาลและความแข็งของบลูเบอร์รี่ เนื่องจากการใช้ดัชนีการตรวจจับเพียงครั้งเดียว ใช้เวลานานและทำลายล้าง วิธีการตรวจสอบเหล่านี้จึงยาก เพื่อใช้กับการตรวจจับปริมาณน้ำตาลและความแข็งของผลไม้ในเชิงอุตสาหกรรม ดังนั้น การพัฒนาวิธีการที่ไม่ทำลายล้างและมีประสิทธิภาพในการตรวจจับปริมาณน้ำตาลและความแข็งของบลูเบอร์รี่ตามคุณภาพภายในจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง   ตลอดการวิจัยในประเทศและต่างประเทศเกี่ยวกับการตรวจจับปริมาณน้ำตาลผลไม้และความแข็ง จะเห็นได้ว่าการใช้วิธีการเลือกความยาวคลื่นลักษณะเฉพาะสามารถลดมิติของข้อมูลภาพไฮเปอร์สเปกตรัมได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดความซ้ำซ้อนของข้อมูลสเปกตรัม ปรับปรุงประสิทธิภาพการสอบเทียบและประสิทธิภาพการตรวจจับ ของตัวแบบและได้ผลการทำนายที่ดีแสดงให้เห็นว่าวิธีการเลือกความยาวคลื่นที่มีลักษณะเฉพาะเหล่านี้มีประโยชน์ในการตรวจจับผลไม้ออนไลน์อย่างไรก็ตาม การศึกษาเหล่านี้มุ่งเป้าไปที่การตรวจหาตัวบ่งชี้เดี่ยวเป็นหลัก และจำเป็นต้องสร้างแบบจำลองหลายตัวเพื่อตรวจหาตัวบ่งชี้หลายตัวของผลไม้ ซึ่งจะเพิ่มความซับซ้อนในการประมวลผลข้อมูลดังนั้นจึงจำเป็นต้องสร้างแบบจำลองสำหรับการตรวจจับหลายดัชนีเพื่อประหยัดเวลาและปรับปรุงประสิทธิภาพของการตรวจจับออนไลน์ในการศึกษานี้ เทคโนโลยีการถ่ายภาพไฮเปอร์สเปกตรัมถูกนำมาใช้เพื่อเสนอวิธีการเลือกความยาวคลื่นแบบหลายขั้นตอนสำหรับการตรวจจับทั้งปริมาณน้ำตาลและความแข็งของบลูเบอร์รี่ในภาพไฮเปอร์สเปกตรัมวิธีการเลือกความยาวคลื่นคุณลักษณะ เช่น อัลกอริธึมการฉายภาพต่อเนื่องหรือการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณแบบขั้นตอนถูกนำมาใช้อย่างต่อเนื่องเพื่อเลือกความยาวคลื่นคุณลักษณะที่สามารถสะท้อนทั้งปริมาณน้ำตาลและความแข็งของบลูเบอร์รี่ และใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม BP เป็นแบบจำลองการตรวจจับปริมาณน้ำตาลและความแข็งของบลูเบอร์รี่ถูกคาดการณ์เพื่อให้บรรลุการทดสอบคุณภาพภายในของบลูเบอร์รี่อย่างรวดเร็วและไม่ทำลาย และเพื่อเป็นพื้นฐานทางทฤษฎีสำหรับการสร้างการทดสอบคุณภาพออนไลน์ของบลูเบอร์รี่

ในการศึกษานี้ สามารถใช้กล้องไฮเปอร์สเปกตรัม 400-1,000 นาโนเมตร และผลิตภัณฑ์ของ Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTDในการศึกษานี้ สามารถใช้กล้องไฮเปอร์สเปกตรัม 400-1,000 นาโนเมตร และผลิตภัณฑ์ของ Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTDFS13 ดำเนินการวิจัยที่เกี่ยวข้องช่วงสเปกตรัมคือ 400-1000nm และความละเอียดของความยาวคลื่นดีกว่า 2.5nm สูงถึง 1200สองช่องสเปกตรัมความเร็วในการรับสูงถึง 128FPS เต็มสเปกตรัม สูงสุด 3300Hz หลังจากเลือกแบนด์ (รองรับหลายโซนการเลือกแถบโดเมน).FS13 ดำเนินการวิจัยที่เกี่ยวข้องช่วงสเปกตรัมคือ 400-1000nm และความละเอียดของความยาวคลื่นดีกว่า 2.5nm สูงถึง 1200สองช่องสเปกตรัมความเร็วในการรับสูงถึง 128FPS เต็มสเปกตรัม สูงสุด 3300Hz หลังจากเลือกแบนด์ (รองรับหลายโซนการเลือกแถบโดเมน). หนอนไหม (Bombyx mori Linnaeus) เป็นแมลงเศรษฐกิจชนิดหนึ่งที่กินหม่อนและปั่นเส้นไหม จึงถูกเรียกว่าหนอนไหมหนอนไหมมีถิ่นกำเนิดในประเทศจีนสมัยโบราณ และค่อยๆ ถูกเลี้ยงโดยหนอนไหมดั้งเดิมที่อาศัยอยู่ในต้นหม่อนเมื่อ 5,000 ปีก่อน คนโบราณได้เชี่ยวชาญเทคโนโลยีการปลูกหม่อนและเลี้ยงไหมในสมัยโบราณ การเลี้ยงหม่อนไหมมีส่วนช่วยอย่างมากในการพัฒนาเศรษฐกิจและวัฒนธรรมปัจจุบันอุตสาหกรรมหม่อนไหมส่งเสริมการพัฒนาเศรษฐกิจในชนบท ยกระดับคุณภาพชีวิตของเกษตรกร และเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมปลีกย่อยที่สำคัญในการผลิตทางการเกษตรนอกจากนี้ อุตสาหกรรมไหมยังเป็นผู้นำในตลาดต่างประเทศและมีบทบาทสำคัญในการค้าโลก สร้างทุนสำรองเงินตราต่างประเทศจำนวนมากให้กับประเทศของเราดังนั้นการพัฒนาอุตสาหกรรมหม่อนไหมอย่างยั่งยืนจึงมีคุณค่าและความสำคัญทางเศรษฐกิจอย่างยิ่ง เทคโนโลยีการตรวจจับสารเคมีแบบดั้งเดิมจำเป็นต้องปรับสภาพตัวอย่างที่ทดสอบล่วงหน้า กระบวนการทำงานซับซ้อน และมีการใช้สารเคมีจำนวนมากความแม่นยำของเทคโนโลยีการตรวจหาเอนไซม์อย่างรวดเร็วนั้นต่ำ ดังนั้นจึงสามารถใช้สำหรับการตรวจคัดกรองเบื้องต้นเท่านั้นเทคโนโลยีการทดสอบแบบไม่ทำลายสเปกตรัมไม่ได้เป็นตัวแทนเนื่องจากข้อมูลด้านเดียวดังนั้นจึงต้องการการทดสอบใบหม่อนแบบไม่ทำลายอย่างรวดเร็ว เชื่อถือได้ และครอบคลุม   วิธีการกำจัดศัตรูพืชตกค้างมีความสำคัญอย่างยิ่งในการตรวจหาความปลอดภัยของพืชผลเทคโนโลยีการถ่ายภาพไฮเปอร์สเปกตรัมเป็นเทคโนโลยีการทดสอบแบบไม่ทำลายแบบใหม่ที่รวมเทคโนโลยีการถ่ายภาพและเทคโนโลยีสเปกตรัมเข้าด้วยกัน ซึ่งมีข้อดีคือไม่จำเป็นต้องทำลายวัตถุที่วัดได้ การได้รับข้อมูลที่ครอบคลุม และความแม่นยำในการตรวจจับสูงในบทความนี้ เทคโนโลยีการถ่ายภาพไฮเปอร์สเปกตรัมร่วมกับการประมวลผลสเปกตรัมและวิธีการวิเคราะห์ถูกนำมาใช้เพื่อศึกษาสารกำจัดศัตรูพืชตกค้างในใบหม่อน ไม่เพียงแต่ศึกษาว่ามียาฆ่าแมลงตกค้างในใบหม่อนหรือไม่และการระบุสารกำจัดศัตรูพืชตกค้าง แต่ยังศึกษาเชิงปริมาณด้วย การตรวจหาสารกำจัดศัตรูพืชคลอร์ไพริฟอสตกค้างในใบหม่อนเนื้อหาการวิจัยของบทความนี้ให้การสนับสนุนทางเทคนิคสำหรับอุตสาหกรรมการเลี้ยงไหมและการรับประกันที่แข็งแกร่งสำหรับรายได้ของเกษตรกรผู้เลี้ยงไหม และส่งเสริมการพัฒนาอย่างยั่งยืนและเชิงลึกของอุตสาหกรรมการเลี้ยงไหม ซึ่งมีคุณค่าทางทฤษฎีที่สำคัญอย่างยิ่งและความสำคัญทางปฏิบัติ ในบทความนี้ เทคโนโลยีการถ่ายภาพไฮเปอร์สเปกตรัมร่วมกับการประมวลผลสเปกตรัมและวิธีการวิเคราะห์ถูกนำมาใช้เพื่อตรวจหาปริมาณคลอร์ไพริฟอสในใบหม่อนในเชิงปริมาณใช้ใบหม่อนที่มีคลอร์ไพริฟอสตกค้างต่างกันเป็นวัตถุทดสอบเพื่อให้ได้ภาพไฮเปอร์สเปกตรัมของใบหม่อนในช่วง 390-1050 นาโนเมตรโดยเครื่องสร้างภาพไฮเปอร์สเปกตรัมซอฟต์แวร์ ENVI ใช้เพื่อกำหนดขอบเขตที่น่าสนใจของใบมีดและคำนวณข้อมูลสเปกตรัมเฉลี่ยของภูมิภาคคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลสเปกตรัมเฉลี่ยของตัวอย่างใบหม่อนกับค่าเคมีที่เกี่ยวข้องซึ่งกำหนดโดยแก๊สโครมาโตกราฟ และเลือก 5 คลื่นตามแผนภาพรูปคลื่นของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์และความยาวคลื่น   ความยาวคลื่นที่สอดคล้องกับจุดสูงสุดและต่ำสุดใช้เป็นความยาวคลื่นลักษณะเฉพาะ (561.25, 680.86, 706.58, 714.32, 724.66nm)จากข้อมูลสเปกตรัมที่ความยาวคลื่นลักษณะเฉพาะ แบบจำลองการตรวจจับเชิงปริมาณของกากใบหม่อนถูกสร้างขึ้นโดยใช้การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณและการถดถอยเวกเตอร์สนับสนุนค่าสัมประสิทธิ์การกำหนดชุดการแก้ไข R² ของแบบจำลองการคาดคะเน MLR คือ 0.730 ค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยรูต RMSEC คือ 38.599 และได้รับค่าสัมประสิทธิ์การกำหนดชุดการคาดคะเน Rคือ 0.637 และ RMSEP ค่าเฉลี่ยข้อผิดพลาดกำลังสองรูทคือ 47.146ค่าสัมประสิทธิ์การกำหนดชุดการแก้ไข R3 คือ 0.920 ค่าความผิดพลาดรูทค่าเฉลี่ยกำลังสอง RMSEC คือ 21.073 ค่าสัมประสิทธิ์การกำหนดชุดการคาดคะเน R3 คือ 0.874 และค่าความผิดพลาดรูทค่าเฉลี่ยกำลังสอง RMSEP คือ 27.719ด้วยการวิเคราะห์เปรียบเทียบ: แบบจำลองการทำนาย SVR มีประสิทธิภาพดีกว่าแบบจำลองการทำนาย MLR ดังนั้นเทคโนโลยีการถ่ายภาพไฮเปอร์สเปกตรัมอินฟราเรดใกล้ด้วยการมองเห็นร่วมกับแบบจำลองการทำนาย SVR จึงสามารถนำมาใช้ในการตรวจจับคลอร์ไพริฟอสตกค้างในใบหม่อนแบบไม่ทำลาย

ในการศึกษานี้ สามารถใช้กล้องไฮเปอร์สเปกตรัม 400-1000 นาโนเมตร และ FS13 ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ของหางโจว CHNSpec Technology Co., Ltd, บจก. สามารถนำไปใช้ในงานวิจัยที่เกี่ยวข้องได้ช่วงสเปกตรัมคือ 400-1,000 นาโนเมตร ความละเอียดของความยาวคลื่นดีกว่า 2.5 นาโนเมตร และสามารถเข้าถึงช่องสเปกตรัมได้สูงสุด 1200 ช่องความเร็วในการรับสามารถเข้าถึง 128FPS ในสเปกตรัมทั้งหมด และสูงสุดหลังจากเลือกแบนด์คือ 3300Hz (รองรับการเลือกแบนด์หลายภูมิภาค) สารอาหารหลักของอาหารผสม ได้แก่ น้ำ เถ้า โปรตีนดิบ แคลเซียม ฟอสฟอรัสทั้งหมด และอื่นๆการตรวจหาสารอาหารหลักของอาหารสัตว์เป็นการเชื่อมโยงทางเทคนิคที่ขาดไม่ได้ในกระบวนการผลิต และเป็นวิธีที่สำคัญในการรับรองคุณภาพของผลิตภัณฑ์อาหารสัตว์วิธีการตรวจจับและวิเคราะห์ฟีดเป็นพื้นฐานของการควบคุมคุณภาพในปัจจุบัน โดยทั่วไปใช้วิธีการวิเคราะห์ทางเคมีแบบดั้งเดิมเพื่อหาสารอาหารหลักของอาหารผสมวิธีการตรวจวัดแบบดั้งเดิมมักใช้เวลานานและใช้แรงงานมาก ส่งผลให้เกิดความล่าช้า ในขณะที่ค่าใช้จ่ายในการตรวจวัดสูง และบางรายถึงกับต้องทำลายตัวอย่างเอง ซึ่งมีความต้องการสูงกว่าสำหรับผู้ปฏิบัติงานและห้องปฏิบัติการด้วยในการสำรวจวิธีการตรวจหาสารอาหารหลักของอาหารสัตว์แบบผสมอย่างรวดเร็ว ให้ส่งเสริมและนำไปใช้อย่างครอบคลุมกับการทดสอบและวิเคราะห์จริงของบริษัทอาหารสัตว์ ซึ่งมีประโยชน์ทางสังคมและเศรษฐกิจสูงในการปรับปรุงอัตราการตรวจหาและส่งเสริมการพัฒนาระดับการทดสอบอาหารสัตว์ผสมการตรวจจับภาพไฮเปอร์สเปกตรัมเป็นชุดเทคโนโลยีขั้นสูงของคอมพิวเตอร์วิทัศน์และการตรวจจับสเปกตรัม การใช้เทคโนโลยีภาพไฮเปอร์สเปกตรัมเพื่อให้ได้ข้อมูลตัวอย่างประกอบด้วยข้อมูลสเปกตรัมจำนวนมากของบล็อกภาพสามมิติ ไม่เพียงแต่มีความละเอียดสเปกตรัมสูงเท่านั้น และข้อมูลสเปกตรัมที่ดึงออกมาจากภาพสามารถใช้ตรวจจับคุณภาพภายในของตัวอย่างได้ดังนั้น เทคโนโลยีการตรวจจับภาพไฮเปอร์สเปกตรัมจึงเป็นที่ชื่นชอบของนักวิชาการทั้งในและต่างประเทศมากขึ้นเรื่อย ๆ และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการตรวจจับคุณภาพของผลิตภัณฑ์ทางการเกษตร แต่ไม่ค่อยมีรายงานการวิจัยการประยุกต์ใช้ในอาหารผสมในการศึกษานี้ เทคโนโลยีภาพไฮเปอร์สเปกตรัมถูกนำมาใช้เพื่อให้ได้ข้อมูลสเปกตรัมที่มองเห็นได้/ใกล้อินฟราเรดของตัวอย่างทดลองของอาหารผสม และแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงปริมาณของสารอาหารหลักในอาหารผสม เช่น ความชื้น เถ้า โปรตีนดิบ แคลเซียม และฟอสฟอรัสทั้งหมด ถูกสร้างขึ้นโดยใช้วิธีการปริมาณสารสัมพันธ์นอกจากนี้ยังให้แนวคิดและพื้นฐานใหม่สำหรับการตรวจจับการป้อนแบบผสมอย่างรวดเร็ว ในการศึกษานี้ เทคโนโลยีภาพไฮเปอร์สเปกตรัมถูกนำมาใช้เพื่อสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงปริมาณของโปรตีนดิบ เถ้าดิบ น้ำ ฟอสฟอรัสทั้งหมด และปริมาณแคลเซียมในอาหารผสมด้วยวิธีการกำจัดตัวอย่างที่ผิดปกติ การแบ่งชุดตัวอย่าง การปรับสภาพสเปกตรัมที่เหมาะสมที่สุด และการเลือกแถบลักษณะเฉพาะโมเดลได้รับการตรวจสอบแล้วชุดตัวอย่างโปรตีนดิบที่แบ่งด้วยวิธี SPXY และชุดตัวอย่างเถ้าดิบที่แบ่งด้วยวิธี CG เมื่อรวมกับ AS, FD และ SNV แบบจำลองการวิเคราะห์เชิงปริมาณที่กำหนดขึ้นในแถบลักษณะเฉพาะมีผลดีที่สุดค่าสัมประสิทธิ์การกำหนดชุดการแก้ไข R& ของแบบจำลองโปรตีนดิบที่เหมาะสมคือ 0.8373, RMSEC ข้อผิดพลาดรูตค่าเฉลี่ยกำลังสองคือ 2.1327%, ข้อผิดพลาดการวิเคราะห์สัมพัทธ์ RPDc คือ 2.4851, ชุดการตรวจสอบความถูกต้อง RV คือ 0.7778, RMSEP คือ 2.6155% และ RPDv คือ 2.1143ได้รับ R& ขี้เถ้าที่เหมาะสมที่สุด RMSEC 1.0107%, RPDc 2.2064, RV 0.7758, RMSEP 1.0611% และ RPDv 2.1204แบบจำลองการวิเคราะห์เชิงปริมาณของโปรตีนดิบและเถ้าดิบแสดงประสิทธิภาพการทำนายที่ดีและสามารถนำมาใช้สำหรับการวิเคราะห์เชิงปริมาณเชิงปฏิบัติชุดตัวอย่างน้ำที่แบ่งด้วยวิธี CG ร่วมกับการปรับสภาพ AS, OSC และ Detrend ให้ผลดีที่สุดในช่วงคุณลักษณะเฉพาะชุดการแก้ไข RE คือ 0.6470, RMSEC คือ 1.8221%, RPD คือ 1.6849, ชุดการตรวจสอบ Ry คือ 0.6314, RMSEP คือ 1.6003%RPDv เท่ากับ 1.9371 แม้ว่าสามารถใช้แบบจำลองในการวิเคราะห์เชิงปริมาณในทางปฏิบัติได้ แต่ความแม่นยำในการทำนายยังคงต้องได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมต่อไปผลลัพธ์ของแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงปริมาณที่ได้จากชุดตัวอย่างฟอสฟอรัสทั้งหมดหารด้วยวิธี CG ร่วมกับวิธีการปรับสภาพของ AS, FD และ SNV นั้นเหมาะสมที่สุดอัตราส่วนของ RS, RMSEC และ RPD ของแบบจำลองที่เหมาะสมคือ 0.6038, 0.1656% และ 1.5700 ตามลำดับชุดการตรวจสอบ R9, RMSEP และ RPD/ คือ 0.4672, 0.1916% และ 1.3570 ตามลำดับพารามิเตอร์ประสิทธิภาพของทั้งโมเดลการแก้ไขและโมเดลการตรวจสอบคุณภาพต่ำ ซึ่งบ่งชี้ว่าโมเดลมีความสามารถในการทำนายต่ำและไม่สามารถใช้ในการวิเคราะห์เชิงปริมาณจริงได้หลังจากการปรับสภาพตัวอย่างแคลเซียมที่ตั้งค่าไว้โดยหารด้วยวิธี CG และรวมกับวิธี AS, OSC และ Detrend แบบจำลองการวิเคราะห์เชิงปริมาณที่สร้างขึ้นในแถบลักษณะเฉพาะมีผลดีที่สุด RB ของแบบจำลองที่เหมาะสมคือ 0.4784 และชุดการตรวจสอบ R≈ เท่ากับ 0.4406 เท่านั้นผลการทำนายของแบบจำลองไม่ดี และไม่สามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์เชิงปฏิบัติได้ความแม่นยำในการทำนายของแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงปริมาณที่เหมาะสมที่สุดของโปรตีนดิบที่อิงตามเทคโนโลยีภาพไฮเปอร์สเปกตรัมนั้นดีที่สุด และประสิทธิภาพการทำนายของแบบจำลองเถ้าดิบนั้นเป็นแบบที่สอง และทั้งสองอย่างสามารถใช้อย่างแม่นยำในการตรวจจับในทางปฏิบัติควรปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายของแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงปริมาณที่เหมาะสมที่สุดของน้ำอย่างไรก็ตาม แบบจำลองการวิเคราะห์เชิงปริมาณที่เหมาะสมที่สุดของฟอสฟอรัสและแคลเซียมทั้งหมดมีประสิทธิภาพการทำนายที่ไม่ดีและไม่สามารถใช้สำหรับการตรวจจับในทางปฏิบัติได้

ในการศึกษานี้ มีการใช้กล้องไฮเปอร์สเปกตรัม 400-1000 นาโนเมตร และ FS13 ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ของหางโจว CHNSpec Technology Co., Ltdสามารถใช้สำหรับการวิจัยที่เกี่ยวข้องช่วงสเปกตรัมคือ 400-1,000 นาโนเมตร ความละเอียดของความยาวคลื่นดีกว่า 2.5 นาโนเมตร และสามารถเข้าถึงช่องสเปกตรัมได้สูงสุด 1200 ช่องความเร็วในการรับสามารถเข้าถึง 128FPS ในสเปกตรัมทั้งหมด และสูงสุดหลังจากเลือกแบนด์คือ 3300Hz (รองรับการเลือกแบนด์หลายภูมิภาค) เจลาตินยาแคปซูลแข็งกลวงเป็นสารเพิ่มปริมาณยาชนิดพิเศษ ซึ่งมีปริมาณโครเมียมเป็นดัชนีการทดสอบที่สำคัญที่กำหนดโดยมาตรฐานสุขภาพแห่งชาติแคปซูลที่มีปริมาณโครเมียมมากเกินไปมักเรียกกันว่า "แคปซูลพิษ" และเป็นพิษอย่างมากต่อร่างกายมนุษย์ในปัจจุบัน ปริมาณโครเมียมถูกกำหนดด้วยวิธีการวิเคราะห์ทางเคมีแบบดั้งเดิมวิธีการตรวจจับโครเมียมแบบดั้งเดิมนั้นใช้เวลานาน อุปกรณ์มีราคาแพง การใช้กรดไนตริกจำนวนมากในการย่อยทำให้เกิดมลพิษทุติยภูมิได้ง่าย และการทำงานของเครื่องมือต้องใช้บุคลากรมืออาชีพในการดำเนินการให้เสร็จสิ้นดังนั้นการพัฒนาวิธีที่สะดวกและรวดเร็วในการตรวจจับปริมาณโครเมียมในแคปซูลยาจึงมีความสำคัญต่อการใช้งานและโอกาสทางการตลาด   จากความเป็นไปได้ของการตรวจจับไฮเปอร์สเปกตรัมของโลหะหนัก เอกสารนี้ใช้อะตอมมิกแอบซอร์บชั่นสเปกโตรเมทรีแบบดั้งเดิมเพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่รวบรวมได้ของ MEHGC ปกติและ MEHGC ที่มีปริมาณโครเมียมมากเกินไป จากนั้นรวบรวมข้อมูล MehGC สองประเภทด้วยการวิเคราะห์ไฮเปอร์สเปกตรัม และใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) และวิธีกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วนเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลไฮเปอร์สเปกตรัม และสร้างแบบจำลองที่เกี่ยวข้องในที่สุดเพื่อให้ได้การตรวจหา "ยาพิษแคปซูล" ในเชิงคุณภาพ   เนื่องจากข้อมูลไฮเปอร์สเปกตรัมประกอบด้วยแบนด์อิมเมจหลายภาพ แต่ละภาพจึงถือเป็นคุณลักษณะได้หากข้อมูลไฮเปอร์สเปกตรัมถูกลดขนาดลง ข้อมูลต้นฉบับจะถูกเปลี่ยนเป็นระบบพิกัดใหม่เพื่อเพิ่มความแตกต่างระหว่างข้อมูลภาพให้มากที่สุด และผลลัพธ์ที่ได้จะแตกต่างจากภาพต้นฉบับอย่างมากเทคนิคนี้มีประสิทธิภาพมากในการปรับปรุงเนื้อหาข้อมูล แยกสัญญาณรบกวน และลดขนาดข้อมูลส่วนประกอบหลัก 4 อย่างแรกที่ได้รับหลังจากลดขนาด PCA ของภาพไฮเปอร์สเปกตรัมจะแสดงไว้ในรูปที่ 1 ข้อดีของภาพไฮเปอร์สเปกตรัมคือไม่ได้มีเพียงข้อมูลภาพเท่านั้น แต่ยังมีข้อมูลสเปกตรัมด้วยในการรับข้อมูลสเปกตรัม ภูมิภาคที่สนใจจะถูกเลือกสำหรับแต่ละตัวอย่าง และแต่ละภูมิภาคที่สนใจจะมีเส้นโค้งการตอบสนองทางสเปกตรัมเนื่องจากความแตกต่างของสีระหว่างฝาแคปซูลและตัวแคปซูล เพื่อขจัดอิทธิพลของสีที่มีต่อผลลัพธ์ จึงมีการเลือกพื้นที่ที่น่าสนใจสองแห่งสำหรับแต่ละแคปซูล (หนึ่งบนฝาแคปซูลและอีกแห่งบนตัวแคปซูล)ภูมิภาคที่สนใจสามารถสุ่มเลือกได้ในภาพไฮเปอร์สเปกตรัมของแคปซูล และจำนวนพิกเซลในแต่ละภูมิภาคจะอยู่ระหว่าง 2 ถึง 6 ข้อมูลสเปกตรัมสุดท้ายสำหรับภูมิภาคที่สนใจจะคำนวณเป็นค่าเฉลี่ยของพิกเซลทั้งหมดในพื้นที่เส้นโค้งสเปกตรัมของ 4 ภูมิภาคที่แตกต่างกัน (แคปซูลและแคปของแคปซูลปกติและ "แคปซูลพิษ" ตามลำดับ) แสดงในรูปที่ 2 ในข้อมูลไฮเปอร์สเปกตรัมที่ 450~900 นาโนเมตร ข้อมูลสเปกตรัมของแคปซูลปกติและ "แคปซูลพิษ" ได้มาจากการเลือกบริเวณที่สนใจซึ่งถูกทำให้เป็นมาตรฐานก่อน จากนั้นจึงทำการลดขนาดข้อมูลและการวิเคราะห์จำแนกโดย PLS-DAเมื่อเลือกตัวดำเนินการ PLS สี่ตัวเป็นคุณสมบัติอินพุต อัตราการรับรู้ของแคปซูลปกติและ "แคปซูลพิษ" ถึง 100%ความจำเพาะและความไวก็เป็น 100%;จะเห็นได้ว่าแคปซูลธรรมดาและ "แคปซูลพิษ" สามารถแยกความแตกต่างได้ด้วยวิธีการเลือกปฏิบัติของ PLS-DAการใช้เทคโนโลยีภาพไฮเปอร์สเปกตรัมเพื่อตรวจจับ "แคปซูลพิษ" สามารถลดความซับซ้อนของวิธีการแบบดั้งเดิมได้อย่างมาก   นอกจากนี้ เพื่อเพิ่มความมั่นใจ ตัวอย่างต้องได้รับการตรวจในสเปกตรัมที่กว้างขึ้น เช่น การเรืองแสงหรือรังสีอัลตราไวโอเลตในขณะที่ดำเนินการ "แคปซูลพิษ" ในเชิงคุณภาพ ยังจำเป็นต้องทำการวิจัยเชิงปริมาณด้วย ซึ่งสามารถพิจารณาสร้างแม่แบบเจลาตินที่มีปริมาณโครเมียมต่างกัน ค้นหาแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างเนื้อหาโครเมียมของแม่แบบและข้อมูลสเปกตรัม และใช้แบบจำลองนี้เพื่อทำนายปริมาณโลหะหนักโครเมียมของ "แคปซูลพิษ" ที่ไม่รู้จักจากผลกระทบที่ตามมาของเหตุการณ์ "ยาแคปซูลพิษ" ตัวอย่างจึงหาได้ยาก แต่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการทดสอบ จึงจำเป็นต้องใช้ตัวอย่างแคปซูลที่หลากหลายซึ่งมีปริมาณโครเมียม

ในการศึกษานี้ สามารถใช้กล้องไฮเปอร์สเปกตรัม 400-1000 นาโนเมตร และ FS13 ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ของหางโจว CHNSpec Technology Co., Ltdสามารถใช้สำหรับการวิจัยที่เกี่ยวข้องช่วงสเปกตรัมคือ 400-1000nm และความละเอียดของความยาวคลื่นดีกว่า 2.5nm สูงถึง 1200 สองช่องสเปกตรัมความเร็วในการรับสามารถเข้าถึง 128FPS ในสเปกตรัมทั้งหมด และสูงสุดหลังจากเลือกแบนด์คือ 3300Hz (รองรับการเลือกแบนด์หลายภูมิภาค) ข้าวฟ่างเป็นหนึ่งในพืชอาหารที่สำคัญในประเทศจีน เนื่องจากธัญพืชมีสารอาหารที่อุดมไปด้วยในอุตสาหกรรมไวน์จึงมี "ไวน์ที่ดีไม่สามารถแยกออกจากเม็ดสีแดง" การตัดสินที่เฉียบแหลม ความต้องการต่อปีสูงถึง 20 ล้านตันปัจจุบัน ข้าวฟ่างไวน์พันธุ์หลัก ได้แก่ Luzhou Red, Qinghuyang, Runuo No. 7 และข้าวฟ่างข้าวเหนียวอื่นๆ ที่มีปริมาณแป้งสูงเนื่องจากมีข้าวฟ่างหลายชนิดและพื้นที่การผลิตที่แตกต่างกัน ปริมาณแป้ง โปรตีน ไขมัน และแทนนินในเมล็ดข้าวจึงแตกต่างกันมาก ซึ่งนำไปสู่ความแตกต่างอย่างมากในรสชาติ รูปแบบ คุณภาพ และผลผลิตของสุราจะเห็นได้ว่าการระบุพันธุ์ข้าวฟ่างที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพก่อนการเก็บเป็นชุดของวัตถุดิบข้าวฟ่างมีความสำคัญอย่างยิ่งในการชี้นำการผลิตสุราคุณภาพสูง ซึ่งสามารถควบคุมกระบวนการผลิต เช่น เวลาในการต้มเมล็ดพืช ปริมาณการใช้น้ำและการนึ่งเมล็ดข้าวในระหว่างกระบวนการผลิตวิธีการระบุแบบดั้งเดิมส่วนใหญ่ประกอบด้วยการระบุเชิงประจักษ์ด้วยตนเองและการตรวจหาตัวอย่างทางชีวภาพแบบแรกอยู่ภายใต้อิทธิพลส่วนตัว ประสิทธิภาพต่ำ และยากที่จะสร้างมาตรฐานที่เป็นเอกภาพ ในขณะที่แบบหลังยุ่งยาก ใช้เวลานาน และลำบากทั้งสองอย่างนี้ไม่สามารถตอบสนองความต้องการของผู้ประกอบการสุราสมัยใหม่ในการระบุข้าวฟ่างได้ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องเร่งด่วนที่จะต้องหาวิธีจำแนกและตรวจหาความหลากหลายของข้าวฟ่างที่รวดเร็ว แม่นยำ และเรียบง่ายวัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือเพื่อจำแนกพันธุ์ข้าวฟ่าง 11 สายพันธุ์โดยการรวมข้อมูลสเปกตรัมและข้อมูลรูปภาพ และระบุพันธุ์ข้าวฟ่างที่แตกต่างกันโดยปรับเทคโนโลยีไฮเปอร์สเปกตรัมและวิธีการเรียนรู้ของเครื่องให้เหมาะสมผ่านการเปรียบเทียบและการตรวจสอบภายนอก เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพในการนำไปใช้   เส้นโค้งสเปกตรัมดั้งเดิมของตัวอย่าง 550 ตัวอย่างจากข้าวฟ่าง 11 ประเภทและเส้นโค้งสเปกตรัมหลังการปรับสภาพ MSC แสดงอยู่ในรูปที่ 1 แต่ละสีแสดงถึงหมวดหมู่ที่แตกต่างกัน ในบทความนี้ ศึกษาการจำแนกข้าวฟ่าง 11 สายพันธุ์โดยอาศัยการผสมผสานของสเปกตรัมไฮเปอร์สเปกตรัมและข้อมูลภาพรวบรวมภาพไฮเปอร์สเปกตรัมของข้าวฟ่าง เลือกความยาวคลื่นคุณลักษณะ 48 รายการจากสเปกตรัมหลังจากการประมวลผลล่วงหน้าของ MSC โดยอัลกอริทึม SPA จากนั้นจึงแยกคุณลักษณะพื้นผิวของภาพแบบจำลองการจัดประเภท SVM, PLS-DA และ ELM ถูกสร้างขึ้นตามคุณลักษณะของพื้นผิว สเปกตรัมทั้งหมด สเปกตรัมของคุณลักษณะ และข้อมูลภาพที่รวมกันตามลำดับสุดท้าย ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองถูกใช้สำหรับการตรวจสอบภายนอกผลลัพธ์แสดงว่าแบบจำลองการจัดประเภท SVM ตามการผสมผสานระหว่างฟีเจอร์สเปกตรัมและฟีเจอร์พื้นผิวมีผลดีที่สุดอัตราการจดจำที่ถูกต้องของชุดทดสอบคือ 95.3% และความแม่นยำของชุดการตรวจสอบคือ 91.8%การรวมกันของสเปกตรัมที่มองเห็นได้และภาพที่มองเห็นได้อย่างมีประสิทธิภาพสามารถรับรู้การรับรู้อย่างรวดเร็วของข้าวฟ่างไวน์ และปรับปรุงความแม่นยำในการจดจำของแบบจำลองสิ่งนี้ให้พื้นฐานทางทฤษฎีสำหรับการตรวจจับวัตถุดิบการหมักที่แตกต่างกันและการทำให้ระบบอัตโนมัติในการกลั่นเบียร์เป็นจริง