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關(guān)于高光譜成像技術(shù)的靈芝子實體多糖含量無損預(yù)測

閱讀:948      發(fā)布時間:2022-10-27
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靈芝是一種具有多種營養(yǎng)活性的中國傳統(tǒng)保健食品,多糖是其主要活性成分之一。本研究利用可見-近紅外高光譜成像技術(shù)無損預(yù)測靈芝生長過程中多糖含量,為靈芝栽培、采收提供新的監(jiān)測技術(shù)。

華南農(nóng)業(yè)大學(xué)電子工程學(xué)院(人工智能學(xué)院)趙靜副教授團(tuán)隊,對我司可見-近紅外高光譜相機(jī)(GaiaField Pro-V10E)和近紅外雙高光譜相機(jī)(GaiaField Pro-N17E)采取聯(lián)用的形式,采集靈芝(赤芝)實體402.6-1005.5nm和887-1703nm的高光譜圖像,并獲取其多糖含量。圖1(a)為不同采摘時期的靈芝RGB圖片,圖1(b)為高光譜圖像采集系統(tǒng)及獲取數(shù)據(jù)流程。

圖1 光譜采集環(huán)境和樣品處理 (a). 四個時期的樣品RGB圖, (b). 高光譜圖像采集系統(tǒng)和ROI

高光譜圖像采集完畢后進(jìn)行光譜校正,接著選取感興趣區(qū)域(ROI)提取原始光譜數(shù)據(jù)(如圖2所示),為了消除散射效應(yīng)產(chǎn)生的影響,使用SNV和SG平滑對原始光譜進(jìn)行預(yù)處理(如圖3所示),然后使用SPA篩選特征波段,利用偏最小二乘法(PLSR)構(gòu)建多糖回歸模型。

圖2 不同ROI和光譜范圍的光譜反射率。(a)可見光中心區(qū)域的反射率,(b)近紅外中心區(qū)域的反射率,(c)可見光邊緣區(qū)域的反射率,(d)近紅外邊緣區(qū)域的反射率,(e)可見光子實體整體的反射率,(f)近紅外子實體整體的反射率。

圖3 近紅外子實體整體的反射率經(jīng)過3種預(yù)處理的結(jié)果。(a)原始光譜,(b)SG平滑,(c)SNV,(d)先SG平滑后SNV。

針對不同ROI、不同光譜范圍和不同的光譜預(yù)處理方法得到的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,最終結(jié)果如表1所示。

表1 多糖預(yù)測結(jié)果

從上表可以看出單獨使用所建立的回歸模型的效果也非常好,這說明靈芝子實體的中心區(qū)域和生長區(qū)域(邊緣區(qū)域)的光譜可以反映整個子實體的多糖含量??紤]到實際應(yīng)用場景,使用子實體的整體區(qū)域能夠減少計算量,提高檢測效率,并且使用整體區(qū)域的光譜進(jìn)行建模也是合理的。最終,對整體區(qū)域的光譜結(jié)合使用SG平滑和SNV進(jìn)行預(yù)處理,然后使用SPA提取特征波段,在可見光和近紅外波段范圍內(nèi)得到的分別為0.9和0.924。圖4展示了這兩個模型的預(yù)測結(jié)果。

圖4 兩個模型的預(yù)測結(jié)果.(a)可見光,(b)近紅外

本文結(jié)合光譜成像技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法,建立靈芝子實體多糖含量預(yù)測模型。據(jù)我們所知,這是將高光譜成像技術(shù)運用于靈芝多糖無損檢測,突破了靈芝原位檢測、低濃度多糖在體檢測兩大技術(shù)難題,為高品質(zhì)靈芝栽培、最佳采收期確定提供了有效的技術(shù)方法。

通訊作者簡介:

趙靜,工學(xué)博士,華南農(nóng)業(yè)大學(xué)副教授,碩士生導(dǎo)師。

參考文獻(xiàn):Liu, Y., Long, Y., Liu, H., Lan, Y., Long, T., Kuang, R., ... & Zhao, J. (2022). Polysaccharide prediction in Ganoderma lucidum fruiting body by hyperspectral imaging. Food chemistry: X, 13, 100199.


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