Hyperspectral imaging, as a rapid,

Hyperspectral imaging, as a rapid, non-invasive and
environmentally-friendly detecting method, has been applied
extensively for safety and quality assessment of food especially
meat products (Barbin, ElMasry, Sun, & Allen, 2012a,b; ElMasry,
Iqbal, Sun, & Allen, 2011; Elmasry, Kamruzzaman, Sun, & Allen,
2012; Wu & Sun, 2013; Wu, Sun, & He, 2012). The significant
advantage of HSI is to display target information of the sample in
one image using a developed model, as the HSI system integrates
computer vision (Costa et al., 2011; Jackman, Sun, Du, & Allen,
2008; Sun, 2004; Sun & Brosnan, 2003; Wang & Sun, 2002) and
spectroscopic techniques into one system. For fruits, previous studies
show that surface or internal defective features have been successfully
identified by HSI (Cen, Lu, Ariana, & Mendoza, 2013; Yu
et al., 2014). Meanwhile, the detection of fruit fly/insect infestation
or fecal contamination using HSI has proved to be feasible (Haff
et al., 2013; Lorente et al., 2013). Additionally, numerous chemical
components, such as water content, soluble solid content, acidity,
and phenolics can be predicted. For the moisture content (MC) prediction
using HSI, changes of MC in strawberries and bananas during
fruit ripening were investigated respectively

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภาพ Hyperspectral เป็นอย่างรวดเร็ว ไม่รุกราน และมีการใช้วิธีตรวจสอบการเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมอย่างกว้างขวางสำหรับการประเมินคุณภาพและความปลอดภัยของอาหารโดยเฉพาะอย่างยิ่งผลิตภัณฑ์เนื้อสัตว์ (Barbin, ElMasry ดวงอาทิตย์ และ อัลเลน 2012a, b ElMasryชา ดวงอาทิตย์ และอัลเลน 2011 Elmasry, Kamruzzaman ดวงอาทิตย์ และ อัลเลน2012 วูและดวงอาทิตย์ 2013 วู ดวงอาทิตย์ แอนด์ 2012) สำคัญประโยชน์ของ HSI แสดงข้อมูลเป้าหมายของตัวอย่างในรวมรูปหนึ่งโดยใช้แบบพัฒนา เป็นระบบ HSIคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (คอส et al., 2011 แจ็ก แมน ซัน ดู และ อัลเลน2008 ดวงอาทิตย์ 2004 ดวงอาทิตย์และบรอสแนน 2003 วังและดวงอาทิตย์ 2002) และเทคนิคด้านในหนึ่งระบบ สำหรับผลไม้ การศึกษาก่อนหน้านี้แสดงว่า พื้นผิว หรือภายในคุณลักษณะที่บกพร่องได้สำเร็จระบุ HSI (Cen, Lu, Ariana และเมนโด ซา 2013 ยูร้อยเอ็ด al., 2014) ในขณะเดียวกัน การตรวจพบแมลงวันผลไม้/แมลงรบกวนหรือปนเปื้อน fecal ใช้ HSI ได้พิสูจน์ให้ เป็นไปได้ (Haffร้อยเอ็ด al., 2013 Lorente et al., 2013) นอกจากนี้ สารเคมีที่มากมายส่วนประกอบ น้ำ เนื้อหาละลายน้ำแข็ง มีและสามารถทำนาย phenolics สำหรับการคาดเดาเนื้อหา (MC) ความชื้นใช้ HSI การเปลี่ยนแปลงของ MC ในสตรอเบอร์รี่และกล้วยในระหว่างผลไม้ ripening ถูกสอบสวนตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การถ่ายภาพ Hyperspectral เป็นอย่างรวดเร็วไม่รุกรานและวิธีการตรวจสอบเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมได้ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางเพื่อความปลอดภัยและการประเมินคุณภาพของอาหารโดยเฉพาะอย่างยิ่งผลิตภัณฑ์จากเนื้อสัตว์(Barbin, Elmasry ดวงอาทิตย์และอัลเลน, 2012a, B; Elmasry, อิคบาลอาทิตย์ และอัลเลน, 2011; Elmasry, Kamruzzaman ดวงอาทิตย์และอัลเลน, 2012; Wu & Sun, 2013; วูดวงอาทิตย์และเขา 2012) อย่างมีนัยสำคัญประโยชน์จาก HSI คือการแสดงเป้าหมายข้อมูลของกลุ่มตัวอย่างในภาพหนึ่งภาพโดยใช้แบบจำลองการพัฒนาเป็นระบบHSI บูรณาการคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์(Costa et al, 2011;. แจ็คแมน, Sun, Du, และอัลเลน, 2008; Sun, 2004 ; อาทิตย์และบรอสแน 2003; วัง & Sun, 2002) และเทคนิคสเปกโทรสโกเป็นหนึ่งในระบบ สำหรับผลไม้, การศึกษาก่อนหน้าแสดงให้เห็นว่าพื้นผิวที่มีข้อบกพร่องหรือคุณลักษณะภายในได้รับการประสบความสำเร็จระบุHSI (Cen ลู Ariana และเมนโดซา, 2013; Yu. et al, 2014) ในขณะที่การตรวจสอบของแมลงวันผลไม้ / แมลงหรือการปนเปื้อนอุจจาระใช้HSI ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นไปได้ (ค้อมหลังet al, 2013;.. Lorente et al, 2013) นอกจากนี้สารเคมีหลายองค์ประกอบเช่นปริมาณน้ำปริมาณของแข็งที่ละลายน้ำได้ความเป็นกรดและฟีนอลที่สามารถคาดการณ์ สำหรับความชื้น (MC) การคาดการณ์โดยใช้HSI การเปลี่ยนแปลงของพิธีกรในสตรอเบอร์รี่และกล้วยในช่วงผลไม้สุกถูกตรวจสอบตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ภาพ hyperspectral เป็นอย่างรวดเร็วและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม ไม่
วิธีการตรวจสอบ มีการประยุกต์
อย่างกว้างขวางเพื่อความปลอดภัยและการประเมินคุณภาพของอาหารโดยเฉพาะอย่างยิ่ง
ผลิตภัณฑ์เนื้อสัตว์ ( barbin elmasry , Sun , & อัลเลน 2012a , B ; elmasry
บัล , Sun , &อัลเลน , 2011 ; elmasry kamruzzaman , Sun , &อัลเลน
, 2012 ; หู& Sun , 2013 ; อู๋ซัน &เขา , 2012 ) ที่สําคัญ
ประโยชน์ที่คุณจะต้องแสดงรายละเอียดของเป้าหมายของตัวอย่างใน
ภาพโดยใช้แบบจำลองที่พัฒนาขึ้น เป็นระบบ - รวม
วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ ( คอสตา et al . , 2011 ; แจ็กแมน , อาทิตย์ , ดู่ , & Allen
2008 ; Sun , 2004 ; Sun & บรอสแนน , 2003 ; วัง& Sun , 2002 )
เทคนิคทางสเปกโทรสโกปีและเข้าระบบ สำหรับผลไม้
การศึกษาก่อนหน้าแสดงให้เห็นว่าพื้นผิวหรือคุณลักษณะที่บกพร่องภายในได้รับเรียบร้อยแล้ว
( CEN ระบุ - ลู่ อาเรียน่า เมนโดซ่า , , & 2013 ; ยู
et al . , 2010 ) ทั้งนี้ การตรวจสอบของผลไม้บิน / แมลงทำลาย
หรือปนเปื้อนอุจจาระใช้ HSI ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นไปได้ ( แฮฟ
et al . , 2013 ; ยกระดับ et al . , 2013 ) นอกจากนี้ ส่วนประกอบทางเคมี
มากมาย เช่น ปริมาณน้ำ ปริมาณของแข็งที่ละลายน้ำได้ ,
ผลความเป็นกรดและสามารถคาดการณ์ได้ สำหรับความชื้น ( MC ) ทำนาย
ใช้ HSI , การเปลี่ยนแปลงของ MC ในสตรอเบอร์รี่และกล้วยสุกในระหว่าง
ได้ตามลำดับ