Détermination quantitative de l'amidon de riz basée sur la technologie d'imagerie hyperspectrale

Dans cette étude, une méthode de détermination quantitative de l'amidon de riz basée sur la technologie d'imagerie hyperspectrale a été proposée. Tout d'abord, le système d'imagerie hyperspectrale dans la plage spectrale de 871–1766 nm a été utilisé pour collecter les images hyperspectrales de 100 échantillons de riz de 10 grades d'amidon. Le modèle de régression par vecteur de support (SVR) a été établi pour déterminer le contenu en amidon en utilisant les données spectrales à pleine longueur d'onde. Parmi tous les modèles, le modèle SVR-analyse en composantes principales (SVR-PCA) avec la fonction de base radiale a montré les meilleurs résultats. Pour simplifier le modèle de calibration, l'ACP a été utilisée pour l'extraction de caractéristiques et le taux de contribution cumulatif des six premières composantes principales a atteint 99 %, ce qui pouvait refléter la plupart des informations des données spectrales complètes. Trois nouveaux modèles de régression basés sur les longueurs d'onde sélectionnées ont été développés et les résultats se sont manifestement améliorés. Le modèle SVR-PCA a obtenu la meilleure précision en prévision et en calibration avec des coefficients de détermination de prévision (R2p) de 0,991, une erreur standard de prévision (RMSEP) de 0,669 %, des coefficients de détermination de calibration (R2c) de 0,989, et une erreur standard de calibration (RMSEC) de 0,445 %. Les résultats globaux de cette étude ont démontré que la technologie d'imagerie hyperspectrale est faisable pour détecter l'amidon de riz.