하이퍼스펙트럴 이미지 및 심층 학습 알고리즘을 이용한 무화과에서의 아스페르길루스 플라부스 검출

식물 질병은 경제적 손실을 초래할 뿐만 아니라 건강 위험을 야기합니다. 이와 관련하여, 아플라톡신은 일부 형태의 간암, 특히 간세포 암종의 발병과 관련이 있습니다. 아플라톡신은 주로 무화과에서 아스페르길루스 플라부스 및 파르시티쿠스 균에 의해 생성되며, 그 식별은 일반적으로 침습적이고 복잡한 방법이나 고급 단계에서의 시각적 검사를 통해 수행됩니다. 스페인이 무화과의 주요 생산국 중 하나이며, 에스트레마두라가 이 나라의 주요 지역인 점을 감안할 때, 무화과에서 아플라톡신의 존재를 탐지하고 이를 식품 체인에 유입되는 것을 방지하기 위한 대체 방법을 모색하는 것이 필요합니다. 본 연구의 목적은 하이퍼스펙트럴 이미징과 인공지능 기법, 특히 심층 학습의 도움을 받아 아스페르길루스 플라부스 균의 조기 검출을 다루는 것입니다. 이미지는 세 가지 다른 농도로 미세독소를 접종한 후 촬영되었으며, 세 가지 서로 다른 클래스와 건강한 무화과(건강한 대조군)와 관련이 있습니다. 하이퍼스펙트럴 이미지의 분석은 픽셀 수준에서 수행되었습니다. 첫째, 각 픽셀과 연관된 스펙트럴 서명을 분석하기 위해 완전 연결 신경망이 사용되었고, 둘째, 각 스펙트럴 서명에 웨이브렛 변환이 적용되었습니다. 그 결과 이미지는 합성곱 신경망에 공급됩니다. 제안된 모델의 하이퍼파라미터는 수행된 파라미터 조정 프로세스를 기반으로 조정되었습니다. 결과는 단일 신경망에 대해 83% 정확도, 82.75% 재현율 및 83.25% F1 측정을, 합성곱 신경망에 대해 77.25% 정확도, 재현율 및 F1을 보이며 유망합니다.