In questo studio, è stata applicata una telecamera iperspettrale da 400-1000 nm, e FS13, un prodotto della Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., potrebbe essere utilizzato per ricerche correlate.,la risoluzione della lunghezza d'onda è migliore di 2,5 nm e possono essere raggiunti fino a 1200 canali spettrali; la velocità di acquisizione può raggiungere i 128 FPS in tutto lo spettro,e il massimo dopo la selezione della banda è 3300Hz (supporto alla selezione della banda multi-regione).
La produzione cinese di riso rappresenta oltre il 30% della produzione mondiale di riso e il "riso Meihe" nella provincia di Jilin è un prodotto di indicazione geografica del riso japonica cinese,e la sua zona di produzione si trova nella fascia di produzione mondiale di cereali dorati (45° di latitudine nord)Nella vita pratica, ci sono molti tipi di riso Meihe,e metodi chimici quali la determinazione dell'azoto Kjellod e la spettrophotometria sono solitamente utilizzati per determinare il contenuto proteico delle diverse varietà di riso, ma questi metodi chimici tradizionali non sono solo distruttivi per il campione stesso, ma anche complessi e troppo lunghi.la spettroscopia a infrarossi è stata ampiamente utilizzata per rilevare i principali componenti del riso (proteine ≥, grassi β, amido III, acqua), ma può ottenere solo il contenuto dei componenti in base alle informazioni spettrali e non può ottenere un'espressione più intuitiva, cioèla visualizzazione del contenutoL'iperspetro è un cubo tridimensionale di dati che include informazioni di immagine e informazioni spettrali.L'immagine iperspettrale ottenuta contiene sia informazioni interne del riso (struttura fisica interna e informazioni sulla composizione chimica) sia informazioni esterne del riso (tipo di grano), difetti, ecc.), che possono compensare la mancanza di immagine che il NIR non può identificare rapidamente la distribuzione spaziale di una determinata sostanza.Akita Omachi e Jijing 60) da 4 zone produttive della città di MeiheLa tecnologia di imaging iperspettrale è stata utilizzata per rilevare il riso raccolto e ottenere lo spettro medio della regione di interesse del riso.Per ridurre il rapporto segnale/rumore dello spettro e ottenere un modello relativamente robusto, tre tipi di modelli di previsione del contenuto di proteine del riso, tra cui la regressione parziale del minimo quadrato, la regressione dei componenti principali e la rete neurale di retropropagazione degli errori,sono stati stabiliti mediante levigamento convoluzionaleSPA è stato utilizzato per selezionare la lunghezza d'onda caratteristica, stabilire il modello di lunghezza d'onda caratteristica,e trasformare l'immagine iperspettrale del riso nella mappa di distribuzione del contenuto proteico per realizzare la visualizzazione del contenuto proteico del riso di diverse varietà.
La fattibilità della visualizzazione della distribuzione del contenuto proteico nel riso è stata studiata utilizzando la tecnologia di imaging iperspettrale.Un modello di previsione del contenuto di proteine PLSR semplificato ed efficiente è stato ottenuto con il metodo di pretrattamento spettrale MC e la selezione delle bande caratteristiche SPA.Sulla base del modello quantitativo, è stata visualizzata la distribuzione del contenuto proteico nel riso di diverse varietà e origini diverse.è difficile distinguere il riso dalle immagini RGB ordinarieL'imaging della distribuzione del contenuto proteico può fornire idee per identificare l'origine del riso,e confrontare le mappe di distribuzione del contenuto proteico del riso tra le diverse varietà può fornire prove per la successiva riproduzione di varietà di riso.