高光譜成像是分析食品和農(nóng)產(chǎn)品化學(xué)成分的一種有用技術(shù)。然而，它是一個(gè)昂貴和復(fù)雜的過程，限制了它的實(shí)際應(yīng)用。

伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校的研究人員開發(fā)了一種使用深度機(jī)器學(xué)習(xí)從標(biāo)準(zhǔn)RGB圖像重建高光譜圖像的方法。這項(xiàng)技術(shù)可以大大簡化分析過程，并可能徹底改變農(nóng)業(yè)行業(yè)的產(chǎn)品評(píng)估。

“高光譜成像使用昂貴的設(shè)備。如果我們可以使用普通相機(jī)或智能手機(jī)拍攝的RGB圖像，我們就可以使用低成本的手持設(shè)備來預(yù)測產(chǎn)品質(zhì)量，”首席作者M(jìn)d Toukir Ahmed說。

Ahmed是伊利諾斯州農(nóng)業(yè)、消費(fèi)者與環(huán)境科學(xué)學(xué)院和格蘭杰工程學(xué)院農(nóng)業(yè)與生物工程系(ABE)的博士生。

研究人員通過分析紅薯的化學(xué)成分來測試他們的方法。

他們在一項(xiàng)研究(發(fā)表在《食品工程雜志》上)和另一項(xiàng)研究(發(fā)表在《工程成果》上)中分別關(guān)注了可溶性固形物含量和干物質(zhì)含量——這是影響甘薯口味、營養(yǎng)價(jià)值、適銷性和加工適宜性的重要特征。

利用深度學(xué)習(xí)模型，他們將RGB圖像中的信息轉(zhuǎn)換為高光譜圖像。

“使用RGB圖像，您只能檢測顏色、形狀、大小和外部缺陷等可見屬性;你無法檢測到任何化學(xué)參數(shù)。在RGB圖像中，波長從400到700納米，有三個(gè)通道——紅、綠、藍(lán)。

“但是對(duì)于高光譜圖像，你有很多通道，波長從700到1000納米不等。通過深度學(xué)習(xí)方法，我們可以繪制和重建該范圍，因此我們現(xiàn)在可以從RGB圖像中檢測化學(xué)屬性，”ABE助理教授、兩篇論文的通訊作者M(jìn)ohammed Kamruzzaman說。

高光譜成像在數(shù)百個(gè)窄帶的空間位置捕獲詳細(xì)的光譜特征，結(jié)合形成超立方體。Kamruzzaman和Ahmed運(yùn)用尖端的深度學(xué)習(xí)算法，創(chuàng)建了一個(gè)模型，從RGB圖像中重建超立方體，為產(chǎn)品分析提供相關(guān)信息。

他們用重建的紅薯高光譜圖像校準(zhǔn)了光譜模型，在預(yù)測可溶性固形物含量方面達(dá)到了70%以上的準(zhǔn)確率，在預(yù)測干物質(zhì)含量方面達(dá)到了88%的準(zhǔn)確率，比以往的研究有了顯著的提高。

在發(fā)表在《智能農(nóng)業(yè)技術(shù)》(Smart Agricultural Technology)上的第三篇論文中，研究小組應(yīng)用深度學(xué)習(xí)方法重建高光譜圖像，以預(yù)測雞胚死亡率，這在雞蛋和孵化業(yè)有應(yīng)用。他們探索了不同的技術(shù)，并提出了最準(zhǔn)確的方法。

“我們的研究結(jié)果顯示了農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)估革命的巨大希望。通過從簡單的RGB圖像中重建詳細(xì)的化學(xué)信息，我們?yōu)樨?fù)擔(dān)得起的、可訪問的分析開辟了新的可能性。

Kamruzzaman總結(jié)道:“雖然在將這項(xiàng)技術(shù)擴(kuò)展到工業(yè)應(yīng)用方面仍然存在挑戰(zhàn)，但在整個(gè)農(nóng)業(yè)部門改變質(zhì)量控制的潛力使這一努力真正令人興奮?！?/p>