虾青素涂层分类的多光谱图像分析

摘要：使用图像分析对水产饲料颗粒中的虾青素涂层进行工业质量检测对于自动化生产控制具有重要意义。丸剂分为两组：一组是用鱼油中的合成虾青素包衣的丸剂，另一组是仅用鱼油包衣的丸剂。在这项研究中，颗粒的多光谱图像分析捕获了 20 个波长（385–1050 nm）的反射。使用线性判别分析（LDA）、主成分分析和支持向量机作为统计分析。从多光谱图像中提取的特征是像素光谱值以及使用汇总统计数据，例如每个颗粒的平均值或中值。使用 LDA 对颗粒平均值或中值进行分类显示了总体良好的结果。多光谱成像是一种很有前途的技术，可用于非侵入性在线优质食品和饲料产品，优化色素使用和最少浪费。

图1.EcoLife 20 颗粒，以鱼油中的合成虾青素作为涂层（A 组），分割结果叠加（白色）

最初，使用多光谱图像上的强度阈值从背景中分割颗粒，参见图1和2。多光谱图像的颜色标准RGB图像表示仅用于本文中的可视化，通过使用惩罚最少的多光谱颜色映射 Dissing等人描述的平方回归。

图2.带有鱼油涂层的EcoLife20颗粒（B 组），分割结果覆盖（白色）

比较两组EcoLife20的SNV归一化平均光谱表明，鱼油中合成虾青素包衣的颗粒（A 组）和仅鱼油包衣的颗粒（B 组）之间的最大差异分别为 970、950和565 nm（按数量级），见图3。970 和 950 nm 都在 NIR 范围内，而565nm代表绿色，仅次于黄色。此外，1050nm显示将组分开。对于AquaLife R90，最大组光谱之间的差异在400nm左右的可视范围内，也略高于 600 nm。光谱仪结果显示，鱼油中的合成虾青素与普通鱼油在500-600nm范围内存在较大偏差，见图3。这与VideometerLab 图像的结果非常吻合，部分与先前对虾青素的研究相符。

图3.油（绿色）和普通鱼油（黑色）中合成虾青素的光谱仪反射率

在对颗粒平均值进行LDA或QDA之前使用PCA并没有改善结果，见表III。这可能表明最大化方差不是解决这个特定问题的一种非常适合的方法，与组间的差异相比，组内的高差异也表明了这一点。PCA使方差最大化，而不专门考虑数据中两组之间的方差。PC2显示了两组之间的最大差异，见图4。前五个主成分解释了颗粒平均值总方差的98%，与这五个成分相比，判别分析的结果仍然使分类更差使用纯数据中的所有20个变量。

图4.EcoLife20颗粒像素的多光谱图像（反射率）的第二个主成分。用鱼油中的合成虾青素包衣的颗粒，A组（左）。涂有鱼油的颗粒，B组（右）

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