高光譜成像技術在檢測牛奶蛋白含量中的應用

在評估乳製品營養素時，蛋白質含量是牛奶的重要指標，這是人們日常生活中蛋白質吸收的必要來源。近年來，健康

消費者和乳製品行業的發展與牛奶的質量密切相關。因此，牛奶蛋白含量的檢測是非常重要的聯繫。傳統檢測

方法需要很長時間並浪費大量人力資源，並導致環境退化。因此，找到一種檢測牛奶蛋白的更快，更準確的方法

內容對乳製品質量檢查具有重要意義。因此，本文使用機器學習與高光譜成像技術相結合來定量評估牛奶

蛋白質含量，為市場上的牛奶蛋白含量檢測提供了可行的解決方案。具體的研究工作和結論如下：

1。實驗材料

購買並存儲在冰箱中的七個不同品牌的純牛奶，包括Mengniu，New Hope，Yili和Bright。蛋白質含量如表1所示。

2。實驗設備

本文應用了400-1000nm的高光譜攝像頭，而Hangzhou Caipu Technology Co.，Ltd。的FS13產品可用於相關研究。光譜

範圍為400-1000nm，波長分辨率優於2.5nm，最多可達1200個光譜通道。採集速度可以在整個光譜中達到128fps，

頻段選擇後最高的是3300Hz（支持多區域頻段選擇）。

3。實驗設置方法

使用高光譜計收集牛奶樣品的高光譜圖像。每種類型的牛奶收集了三個樣品，然後從Envi5.3中選擇了更清晰的圖像。這

收集的光譜圖像的分辨率為777x1004像素。高光譜成像儀的暴露時間為10ms，像素混合的數量為6次，分辨率為4.8nm，

平均間隔為0.8nm，垂直距離為30厘米，採集條件為室溫（23〜25°C）。安裝了成像光譜儀和掃描萬日

在拍攝過程中，使用Envi軟件最終從高光譜圖像中得出了牛奶的平均光譜數據。”

4。高光譜數據的提取和預處理

從高光譜圖像中提取高光譜反射數據是傳統機器學習建模的基礎。通常，樣品的光譜反射率數據是通過

提取感興趣區域中所有像素的平均光譜反射率（桿）。本文使用Envi軟件打開牛奶樣本的校準高光譜圖像，並使用

矩形工具選擇每個高光譜圖像中心附近的像素作為感興趣區域（ROI）。每個高光譜圖像總共選擇了30個ROI，總共210個ROI

選擇7個高光譜圖像。 ROI中所有像素的平均光譜反射率均計算為樣品的光譜數據，總計210個光譜數據。光譜數據

以ASCI格式保存。下圖顯示了提取ROI的過程。

本文通過將高光譜成像技術與機器學習相結合以提高牛奶蛋白含量預測的準確性來預測牛奶的蛋白質含量。高光譜

成像系統旨在收集市場上7個牛奶品牌的高光譜圖像，並使用Envi軟件提取光譜數據來建立牛奶高光譜數據集，並且

最後，提取了210個高光譜數據。

高光譜成像技術在牛奶蛋白含量檢測領域表現出巨大的潛力。儘管在此階段面臨一些挑戰，但融合和創新

跨學科技術將逐漸徹底改變傳統的牛奶檢測模型。通過不斷優化技術系統並解決實際應用問題，

高光譜成像肯定會成為乳製品質量控制的必不可少且強大的工具，有助於改善牛奶行業的經濟和社會利益，並滿足消費者的能力。

對高質量乳製品的需求不斷增長。 。

本文由Caipu Technology提供。有關更多詳細信息，請諮詢。

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擴展。該公司堅持使用技術研發，提高服務水平並確保產品穩定性。該公司的主要業務是一系列光學測試設備

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