VideometerLab 4多光谱食品品质可视化研究系统

椰子油是一种与欺诈活动有关的商品，如为了不当利润而掺假。不幸的是，用于检测掺假和有毒物质的传统方法费力、耗时、具有破坏性。因此，必须设计一种具有足够精度的无损快速筛选测试系统。为此，内部开发了成像系统硬件和一种从多光谱图像中估计相关质量参数的方法。通过一系列统计算法分析了掺假椰子油的多光谱图像：Fisher判别分析和Bhattacharyya距离法。在这项工作中，开发了一种用于估计掺杂水平的函数关系，该关系记录了训练样本的R2为0.9876，测试样本的MSE为0.0029。此外，所提出的成像系统在原始测量的后处理方面提供了灵活性，因为该算法被设计为根据原始多光谱图像进行操作。此外，考虑到生产成本低，所开发的成像系统能够以显著的准确性估计椰子油的掺假，这是经济的。此外，拟议的工作验证了使用多光谱图像作为初始筛选技术，而不是昂贵的光谱方法。

Quantitative assessment of adulteration of coconut oil using transmittance multispectral imaging

Journal of Food Science and Technology volume 60, pages1551–1559 (2023

Economical to a fault, coconut oil is a commodity related to fraudulent activities such as oil adulteration for undue profits. Unfortunately, the conventional methods used in the detection of adulteration and toxicants are laborious, destructive, and time-consuming. Hence, it is imperative to engineer a non-destructive and rapid screening test with sufficient accuracy. To that end, the proposed work has an in-house developed imaging system hardware and a method to estimate relevant quality parameters from multispectral imagery. Multispectral images of adulterated coconut oil were analyzed through a cascade of statistical algorithms: Fisher Discriminant Analysis and Bhattacharyya distance respectively. In this work, a functional relationship was developed for the estimation of adulteration level that recorded an R2 of 0.9876 for the training samples and an MSE of 0.0029 for the testing samples. Besides, the proposed imaging system offers flexibility on post-processing of raw measurements as the algorithm is designed to operate from raw multispectral images. In addition, the developed imaging system is economical in its capacity to estimate the adulteration of coconut oil with remarkable accuracy considering the low cost of production. Moreover, the proposed work validates the use of multispectral imagery as an initial screening technique instead of expensive spectroscopy methods.

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