The study develops a nondestructive

The study develops a nondestructive test based on hyperspectral imaging using a combination of existing
analytical techniques to determine the internal quality of eggs, including freshness, bubble formation or
scattered yolk. Successive projections algorithm (SPA) combined with support vector regression established
a freshness detection model, which achieved a determination coefficient of 0.87, a root mean
squared error of 4.01%, and the ratio of prediction to deviation of 2.80 in the validation set. In addition,
eggs with internal bubbles and scattered yolk could be discriminated by support vector classification
(SVC) model with identification accuracy of 90.0% and 96.3% respectively. Our findings suggest that
hyperspectral imaging can be useful to non-destructively and rapidly assess egg internal quality

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การศึกษาพัฒนาทดสอบแบบไม่ทำลายที่อิง hyperspectral ถ่ายภาพโดยใช้การรวมกันของที่มีอยู่เทคนิคการวิเคราะห์การตรวจสอบคุณภาพภายในของไข่ รวมทั้งความสด ฟองก่อตัว หรือกระจายแดง ต่อเนื่องประมาณอัลกอริทึม (SPA) รวมกับถดถอยเวกเตอร์สนับสนุนก่อตั้งสดการตรวจสอบแบบ ซึ่งได้กำหนดสัมประสิทธิ์ 0.87 หมายความว่ารากข้อผิดพลาดกำลังสอง 4.01% และอัตราของการคาดการณ์การเบี่ยงเบนของ 2.80 ในการตรวจสอบที่ตั้ง นอกจากนี้ไข่ มีฟองอากาศภายในและกระจายแดงอาจสามารถเลือกปฏิบัติ โดยสนับสนุนการจัดประเภทของเวกเตอร์(SVC) รูปแบบที่ มีการระบุความถูกต้องร้อยละ 90.0 และ 96.3 ตามลำดับ ผลการวิจัยของเราแนะนำhyperspectral ถ่ายภาพสามารถใช้ได้อย่างรวดเร็ว และไม่ถึงประเมินคุณภาพภายในไข่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษาพัฒนาการทดสอบแบบไม่ทำลายขึ้นอยู่กับการถ่ายภาพ Hyperspectral ใช้เป็นส่วนผสมของที่มีอยู่
เทคนิคการวิเคราะห์เพื่อตรวจสอบคุณภาพภายในของไข่รวมทั้งความสดใหม่ก่อฟองหรือ
ไข่แดงมีฝนฟ้าคะนองกระจาย ประมาณการเนื่องอัลกอริทึม (สปา) ร่วมกับการถดถอยเวกเตอร์สนับสนุนการจัดตั้ง
รูปแบบการตรวจสอบความสดใหม่ซึ่งประสบความสำเร็จในการกำหนดค่าสัมประสิทธิ์ 0.87, รากหมายถึง
ข้อผิดพลาดของ Squared 4.01% และอัตราส่วนของการทำนายที่จะเบี่ยงเบน 2.80 อยู่ในชุดการตรวจสอบที่ นอกจากนี้
ไข่ที่มีฟองอากาศภายในและไข่แดงกระจัดกระจายอาจถูกเลือกปฏิบัติโดยสนับสนุนการจัดหมวดหมู่เวกเตอร์
(SVC) รุ่นที่มีความแม่นยำบัตรประจำตัวของ 90.0% และ 96.3% ตามลำดับ ผลการวิจัยของเราแสดงให้เห็นว่า
การถ่ายภาพ Hyperspectral สามารถเป็นประโยชน์เพื่อที่ไม่ใช่ทำลายอย่างรวดเร็วและประเมินคุณภาพภายในไข่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การศึกษาพัฒนาการทดสอบโดยไม่ทำลายตามภาพ hyperspectral โดยใช้การรวมกันของที่มีอยู่เทคนิคการวิเคราะห์เพื่อตรวจสอบคุณภาพภายในของไข่ รวมทั้งความสด ฟองเกิด หรือกระจัดกระจาย ไข่แดง ต่อเนื่องมาจากขั้นตอนวิธี ( สปา ) รวมกับการสนับสนุนการสร้างเวกเตอร์สดการตรวจสอบรูปแบบซึ่งได้รับการกำหนดค่า 0.87 , รากหมายถึงสองข้อผิดพลาดของ 4.01 เปอร์เซ็นต์ และอัตราส่วนของการทำนายที่จะเบี่ยงเบนจาก 2.80 ในการตั้งค่า นอกจากนี้ไข่ที่มีไข่แดงฟองภายในและกระจัดกระจายสามารถแบ่งหมวดหมู่เวกเตอร์สนับสนุน( SVC ) ความถูกต้องของรูปแบบการคิดและร้อยละ 96.3 % ตามลำดับ ผลการวิจัยบ่งชี้ว่าภาพ hyperspectral จะมีประโยชน์ไม่วิธีทำลายอย่างรวดเร็วและประเมินคุณภาพภายในไข่