Hyperspectral imaging under transmi

Hyperspectral imaging under transmittance mode has shown potential for detecting internal defect, however, the technique still cannot meet the online speed requirement because of the need to acquire and analyze a large amount of image data. This study was carried out to select important wavebands for further development of an online inspection system to detect internal defect in pickling cucumbers and whole pickles. Hyperspectral transmittance/reflectance images were acquired from normal and defective cucumbers and whole pickles using a prototype hyperspectral reflectance (400–740 nm)/transmittance (740–1000 nm) imaging system. Up to four-waveband subsets were determined by a branch and bound algorithm combined with the k-nearest neighbor classifier. Different waveband binning operations were also compared to determine the bandwidth requirement for each waveband combination. The highest classification accuracies of 94.7 and 82.9% were achieved using the optimal four-waveband sets of 745, 805, 965, and 985 nm at 20 nm spectral resolution for cucumbers and of 745, 765, 885, and 965 nm at 40 nm spectral resolution for whole pickles, respectively. The selected waveband sets will be useful for online quality detection of pickling cucumbers and pickles.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Hyperspectral ถ่ายภาพภายใต้โหมดถ่ายทอดแสดงให้เห็นศักยภาพสำหรับการตรวจจับข้อบกพร่องภายใน แต่ เทคนิคยังไม่สามารถตอบสนองความต้องการความเร็วออนไลน์เนื่องจากจำเป็นต้องได้รับ และวิเคราะห์ข้อมูลภาพขนาดใหญ่ได้ การศึกษานี้ได้ดำเนินการเลือก wavebands ที่สำคัญสำหรับการพัฒนาระบบการตรวจสอบทางออนไลน์เพื่อตรวจสอบข้อบกพร่องภายในแตงกวาดองและผักดองทั้ง ทั้งผักดองใช้สะท้อนแสง hyperspectral ต้นแบบ (400 – 740 nm) และ Hyperspectral ถ่ายทอด/สะท้อนภาพได้รับมาจากแตงกวาปกติ และบกพร่อง / ภาพถ่ายทอด (740-1000 nm) ขึ้นไป waveband สี่ชุดย่อยดำเนินการ โดยสาขา และอัลกอริทึมในการรวมกับลักษณนาม k ใกล้บ้านผูกไว้ การดำเนินงานการใช้ binning waveband แตกต่างกันได้ยังเปรียบเทียบเพื่อกำหนดความต้องการแบนด์วิธสำหรับแต่ละชุด waveband แม่นการจัดประเภทสูงสุด 94.7 และ 82.9% บรรลุผลใช้ชุด waveband สี่ที่ดีที่สุด ของ 745, 805, 965, 985 nm ที่ 20 nm สเปกตรัมความละเอียด สำหรับแตงกวา และ 745, 765, 885 และ 965 นิวตัน-เมตรที่ 40 nm สเปกตรัมความละเอียดทั้งดอง ตามลำดับ ชุด waveband เลือกจะเป็นประโยชน์สำหรับการตรวจสอบคุณภาพออนไลน์ของดองแตงกวาและผักดอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การถ่ายภาพ Hyperspectral ภายใต้โหมดการส่งผ่านได้แสดงให้เห็นศักยภาพในการตรวจหาข้อบกพร่องภายใน แต่เทคนิคยังไม่สามารถตอบสนองความต้องการความเร็วออนไลน์เพราะความต้องการที่จะได้รับและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากภาพ การศึกษาครั้งนี้ได้ดำเนินการเพื่อเลือก wavebands สำคัญสำหรับการพัฒนาต่อไปของระบบการตรวจสอบออนไลน์เพื่อตรวจสอบข้อบกพร่องภายในแตงกวาดองและผักดองทั้ง Hyperspectral การส่งผ่าน / ภาพสะท้อนที่ได้มาจากแตงกวาปกติและมีข้อบกพร่องและผักดองทั้งใช้การสะท้อนต้นแบบ Hyperspectral (400-740 นาโนเมตร) / การส่งผ่าน (740-1,000 นาโนเมตร) ระบบการถ่ายภาพ ขึ้นไปย่อยสี่ waveband ถูกกำหนดโดยสาขาที่ถูกผูกไว้และขั้นตอนวิธีการรวมกับ K-ที่ใกล้ที่สุดลักษณนามเพื่อนบ้าน การดำเนินงานที่แตกต่างกัน waveband Binning ยังถูกเมื่อเทียบกับการตรวจสอบความต้องการแบนด์วิดธ์สำหรับการรวมกันในแต่ละ waveband สูงสุดความถูกต้องจำแนกประเภทของ 94.7 และ 82.9% กำลังประสบความสำเร็จโดยใช้ที่ดีที่สุดชุดสี่ waveband 745, 805, 965 และ 985 นาโนเมตรที่ 20 ความละเอียดสเปกตรัมนาโนเมตรสำหรับแตงกวาและ 745, 765, 885 และ 965 นาโนเมตรที่ 40 นาโนเมตรสเปกตรัม ความละเอียดของดองทั้งหมดตามลำดับ ชุด waveband ที่เลือกจะเป็นประโยชน์สำหรับการตรวจสอบคุณภาพออนไลน์ของแตงกวาดองและผักดอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ภาพ hyperspectral ภายใต้โหมดการส่งผ่านได้แสดงศักยภาพเพื่อตรวจจับข้อบกพร่องภายใน แต่เทคนิคยังไม่สามารถตอบสนองความต้องการของออนไลน์เร็วเพราะต้องได้รับและวิเคราะห์จำนวนเงินขนาดใหญ่ของข้อมูลภาพ การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเลือก wavebands สำคัญสำหรับการพัฒนาต่อไปของระบบการตรวจสอบแบบออนไลน์เพื่อตรวจสอบข้อบกพร่องภายใน แตงกวาดองและผักดองทั้ง . hyperspectral ส่งผ่าน / สะท้อนภาพได้มาจากปกติและไม่ปกติ แตงกวา และผักดองทั้งหมดโดยใช้ต้นแบบ hyperspectral สะท้อนแสง ( 400 – 740 nm ) / การส่งผ่าน ( 740 – 1000 nm ) ระบบถ่ายภาพ ถึงสี่ waveband จากสารละลาย โดยกองบัญชาการรวมกับเพื่อนบ้านละลักษณนาม ที่แตกต่างกัน waveband บินนิ่งปฏิบัติการมาเปรียบเทียบเพื่อตรวจสอบแบนด์วิดท์สำหรับแต่ละ waveband การรวมกัน การจำแนกประเภทของความถูกต้องสูงสุดร้อยละ 94.7 ไว้ได้ใช้ที่ดีที่สุดสี่ waveband ชุด 745 805 , 965 , 985 nm ที่ 20 nm ละเอียดสเปกตรัมสำหรับแตงกวาและ 745 765 , 825 , และ , 940 nm ที่ความละเอียดสเปกตรัม 40 nm สำหรับผักดองทั้งหมดตามลำดับ เลือก waveband ชุดนี้จะเป็นประโยชน์สำหรับการตรวจสอบคุณภาพออนไลน์ของแตงกวาดองและผักดอง .