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 (ElMasry, Wang,
ElSayed, & Ngadi, 2007; Rajkumar, Wang, Eimasry, Raghavan, &
Gariepy, 2012). It was found that the mean relative reflectance in
overripe strawberries (with higher moisture content) was comparatively
lower than that in unripe ones over the whole spectral
range 400–1000 nm. Similarly, the moisture content of banana
pulp increased with increasing maturity, and the MC prediction
accuracy achieved R2 of 0.87 using selected wavebands in a multiple
linear regression (MLR) model. Moisture content of sliced
mushrooms during storage (Gowen et al., 2008) and whole mushrooms
dried by a convective air dryer (Taghizadeh, Gowen, &
O’Donnel, 2009) were successfully predicted using Vis/NIR hyperspectral
imaging. With microwave-assisted pulse-spouted bed
vacuum-drying, soybean moistures at different drying times (from
10 min to 80 min in a 10 min interval) were investigated (Huang,
Wang, Zhang, & Zhu, 2014). However, the influence of microwave
heating on moisture distribution in samples and the drying kinetics
were not shown in the above studies. This study was concerned
with the prediction of moisture content distribution in mango
slices during microwave-vacuum drying using HSI. Therefore, the
focuses of the study were:

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 (ElMasry วังElSayed, & Ngadi, 2007 Rajkumar วัง Eimasry, Raghavan, &Gariepy, 2012) ก็พบว่าแบบสะท้อนแสงสัมพัทธ์หมายความว่าในสตรอเบอร์รี่ทึนทึกขูดฝอยนึ่ง (มีความชื้นสูง) ได้ดีอย่างหนึ่งที่ต่ำกว่าในคนดิบ ๆ ผ่านสเปกตรัมทั้งหมดช่วง 400 – 1000 nm ในทำนองเดียวกัน เนื้อหาความชื้นของกล้วยเยื่อกระดาษเพิ่มขึ้นครบกำหนดเพิ่มขึ้น และการคาดเดาของ MCความถูกต้องสำเร็จ R2 0.87 ใช้ wavebands เลือกหลายแบบแบบจำลองถดถอยเชิงเส้น (MLR) หั่นบาง ๆ เนื้อหาของความชื้นสารพัดเห็ดระหว่างการเก็บรักษา (Gowen et al., 2008) และเห็ดทั้งหมดโดยอากาศด้วยการพาเครื่องเป่าแห้ง (Taghizadeh, Gowen, &O'Donnel, 2009) ได้สำเร็จคาดการณ์ใช้ hyperspectral Vis/NIRภาพ ด้วยไมโครเวฟช่วยเบด spouted ชีพจรเครื่องดูดฝุ่นแห้ง ถั่วเหลือง moistures เวลาแห้งต่าง ๆ (จาก10 นาทีกับ 80 นาทีในช่วง 10 นาที) ถูกสอบสวน (หวงวัง จาง และ ซู 2014) อย่างไรก็ตาม อิทธิพลของไมโครเวฟความร้อนในการกระจายความชื้นในตัวอย่างและจลนพลศาสตร์การอบแห้งถูกแสดงในการศึกษาข้างต้น ศึกษาเกี่ยวข้องมีการคาดเดาความชื้นกระจายเนื้อหาในมะม่วงชิ้นในช่วงไมโครเวฟสุญญากาศแห้งใช้ HSI ดังนั้น การเน้นการศึกษามี:

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(Elmasry วังElsayed และ Ngadi 2007; Rajkumar วัง Eimasry, Raghavan และGariépy 2012) การศึกษาพบว่าค่าเฉลี่ยการสะท้อนญาติในสตรอเบอร์รี่สุก (ที่มีความชื้นสูงกว่า) ก็ค่อนข้างต่ำกว่าในคนที่สุกในช่วงสเปกตรัมทั้งช่วง400-1,000 นาโนเมตร ในทำนองเดียวกันปริมาณความชื้นของกล้วยอ้อยที่เพิ่มขึ้นมีระยะเวลาเพิ่มขึ้นและการคาดการณ์ MC ความถูกต้องของการประสบความสำเร็จ R2 0.87 ใช้ wavebands เลือกในหลายถดถอยเชิงเส้น(MLR) รูปแบบ ความชื้นหั่นเห็ดระหว่างการเก็บรักษา (Gowen et al., 2008) และเห็ดทั้งแห้งด้วยเครื่องเป่าอากาศไหลเวียน(Taghizadeh, Gowen และO'Donnel 2009) ประสบความสำเร็จได้รับการคาดการณ์โดยใช้ Vis / NIR Hyperspectral การถ่ายภาพ ด้วยไมโครเวฟช่วยเตียงชีพจร spouted สูญญากาศการอบแห้งความชื้นถั่วเหลืองในช่วงเวลาที่การอบแห้งที่แตกต่างกัน (จาก10 นาทีถึง 80 นาทีในช่วงเวลา 10 นาที) ถูกตรวจสอบ (Huang, วังจางและจู้ 2014) อย่างไรก็ตามอิทธิพลของไมโครเวฟความร้อนกับการกระจายความชุ่มชื้นในตัวอย่างและจลนพลศาสตร์การอบแห้งที่ไม่ได้แสดงในการศึกษาดังกล่าวข้างต้น การศึกษาครั้งนี้เป็นกังวลกับการทำนายของการกระจายความชื้นในมะม่วงชิ้นระหว่างการอบแห้งไมโครเวฟสูญญากาศใช้HSI ดังนั้นการมุ่งเน้นการวิจัยพบ:

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
ศึกษาตามลำดับ ( elmasry , วัง ,
elsayed &งาดี , 2007 ; rajkumar วัง eimasry raghavan
, , &เกอรีปี้ , 2012 ) พบว่าญาติสะท้อนใน
ทึนทึก strawberries ( ความชื้นสูง ) คือ comparatively
ต่ำกว่าที่ในดิบที่ผ่านทั้งช่วงสเปกตรัม
400 - 1 , 000 นาโนเมตร ส่วนความชื้นของกล้วย
ผลิตเพิ่มขึ้นตามอายุ และพิธีกรทำนาย
ความถูกต้องความ R2 เท่ากับ 0.87 ใช้เลือก wavebands ในหลาย
การถดถอยเชิงเส้น ( MLR ) นางแบบ ความชื้น
หั่นบาง ๆเห็ดในระหว่างการเก็บรักษา ( โกเวน et al . , 2008 ) และเห็ดทั้งแห้งด้วยเครื่องเป่าอากาศโดย
( taghizadeh โกเวน& , ,
o'donnel 2009 ) เรียบร้อยแล้วทำนายโดยใช้ VIS คือภาพ hyperspectral

กับ microwave-assisted ชีพจรเต็ด เครื่องดูดฝุ่นแห้งเตียง
, ความชื้นในการอบแห้งถั่วเหลืองแตกต่างกันครั้งจาก
10 นาที 80 นาที ในช่วงเวลา 10 นาที ) คือ ( หวง
หวาง จาง &จู2014 ) อย่างไรก็ตาม อิทธิพลของการกระจายความร้อนในไมโครเวฟ
ความชื้นในตัวอย่างและจลนพลศาสตร์การอบแห้ง
ไม่แสดงในการศึกษาข้างต้น การศึกษานี้เกี่ยวข้องกับการทำนายความชื้น

ช่วงมะม่วงชิ้นกระจายอยู่ในไมโครเวฟ เครื่องดูดฝุ่นแห้งใช้ HSI . ดังนั้น ,
เน้นศึกษา :