Bu çalışmada 400-1000nm hiperspektral kamera kullanılabilir ve FS13 ürünüdür.Hangzhou CHNSpec Technology Co., Ltd, LTD., ilgili araştırmalar için kullanılabilir.Spektral aralık 400-1000nm, dalga boyu çözünürlüğü 2.5nm'den daha iyi ve 1200'e kadar spektral kanala ulaşılabilir.Toplama hızı tam spektrumda 128FPS'ye ulaşabilir ve bant seçiminden sonraki maksimum hız 3300Hz'dir (çok bölgeli bant seçimini destekler).
Karma yemin ana besinleri arasında su, kül, ham protein, kalsiyum, toplam fosfor vb.Yemin ana besin maddelerinin tespiti, üretim sürecinde vazgeçilmez bir teknik bağlantıdır ve yem ürünlerinin kalitesini sağlamak için önemli bir araçtır.Yemin tespit ve analiz yöntemi, kalite kontrolünün temelidir.Şu anda, karma yemin ana besin maddelerini belirlemek için genellikle geleneksel kimyasal analiz yöntemi kullanılmaktadır.Geleneksel belirleme yöntemi genellikle zaman alıcı ve yoğun emek gerektirir, bu da zaman gecikmesine neden olurken belirleme maliyeti yüksektir ve hatta bazılarının numuneyi kendisinin yok etmesi gerekir ki bu da operatörler ve laboratuvarlar için daha yüksek gereksinimlere sahiptir.Karma yemin ana besin maddelerinin hızlı bir şekilde tespit edilmesine yönelik bir yöntemi keşfetmek için, tespit oranını iyileştirmek ve karma yemin test seviyesinin gelişimini desteklemek için yüksek sosyal ve ekonomik faydaları olan bu yöntemi kapsamlı bir şekilde teşvik edin ve yem işletmelerinin gerçek test ve analizine uygulayın.Hiperspektral görüntü algılama, yüksek teknoloji ürünü bir bilgisayar görüşü ve spektral algılama setidir, örnek bilgileri elde etmek için hiperspektral görüntü teknolojisinin kullanılması, üç boyutlu görüntü bloğunun çok sayıda spektral bilgisini içerir, yalnızca yüksek bir spektral çözünürlüğe sahip değildir ve görüntüden çıkarılan spektral bilgi, örneğin iç kalitesini tespit etmek için kullanılabilir.Bu nedenle, hiperspektral görüntü algılama teknolojisi yurtiçinde ve yurtdışında bilim adamları tarafından giderek daha fazla tercih edilmekte ve tarım ürünlerinin kalite tespitinde yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak karma yemdeki uygulama araştırmaları nadiren rapor edilmektedir.Bu çalışmada, karma yem deneysel numunelerinin görünür/kızılötesine yakın spektral bilgilerinin elde edilmesi için hiperspektral görüntü teknolojisi kullanılmış ve karma yemdeki nem, kül, ham protein, kalsiyum ve toplam fosfor gibi ana besin maddelerinin kantitatif analiz modeli stokiyometrik yöntemlerle oluşturulmuş ve model doğrulanarak, karma yemdeki ana besin maddelerinin hiperspektral görüntüleme teknolojisi kullanılarak tespit edilmesinin uygulanabilirliğinin araştırılması amaçlanmıştır.Ayrıca, karma yemin hızlı tespiti için yeni bir fikir ve temel sağlar.
Bu çalışmada, anormal numune çıkarma, numune seti bölümü, optimal spektral ön işlem ve karakteristik bant seçimi yoluyla, karma yemdeki ham protein, ham kül, su, toplam fosfor ve kalsiyum içeriğinin kantitatif analiz modellerini kısmi en küçük kareler stokiyometrisi ile birleştirmek için hiperspektral görüntü teknolojisi kullanıldı.Modeller doğrulandı.SPXY yöntemiyle bölünen ham protein numune seti ve CG yöntemiyle bölünen ham kül numune seti, AS, FD ve SNV kombinasyonu ile birleştiğinde, karakteristik bantta kurulan kantitatif analiz modeli en iyi etkiye sahiptir.Optimal ham protein modelinin düzeltme seti belirleme katsayısı R& 0,8373'tür, kök ortalama kare hatası RMSEC %2,1327'dir, bağıl analiz hatası RPDc 2,4851'dir, doğrulama seti RV 0,7778'dir, RMSEP %2,6155'tir ve RPDv 2,1143'tür.Optimum ham kül R&, RMSEC %1.0107, RPDc 2.2064, RV 0.7758, RMSEP %1.0611 ve RPDv 2.1204 elde edildi.Ham protein ve ham külün kantitatif analiz modellerinin her ikisi de iyi tahmin performansı gösterir ve pratik kantitatif analiz için kullanılabilir.AS, OSC ve Detrend'in ön arıtımı ile birlikte CG yöntemiyle bölünmüş su numunesi seti, karakteristik bantta en iyi etkiye sahiptir.Düzeltme seti RE 0,6470, RMSEC %1,8221, RPD 1,6849, doğrulama seti Ry 0,6314, RMSEP %1,6003'tür.RPDv 1,9371'dir, ancak model pratik kantitatif analizde kullanılabilir, ancak tahmin doğruluğunun daha da optimize edilmesi gerekir.AS, FD ve SNV ön arıtma yöntemleri ile birleştirilmiş CG yöntemi ile bölünen toplam fosfor numune setinden elde edilen kantitatif analiz modelinin sonuçları optimaldi.Optimal modelin RS, RMSEC ve RPD oranı sırasıyla 0,6038, %0,1656 ve 1,5700 idi.Doğrulama setleri R9, RMSEP ve RPD/ sırasıyla 0,4672, %0,1916 ve 1,3570'tir.Hem düzeltme modelinin hem de doğrulama modelinin performans parametrelerinin zayıf olması, modelin tahmin etme yeteneğinin zayıf olduğunu ve gerçek kantitatif analizde kullanılamayacağını gösterir.CG yöntemiyle bölünen ve AS, OSC ve Detrend yöntemiyle birleştirilen kalsiyum numune setinin ön işleminden sonra, karakteristik bandında kurulan kantitatif analiz modeli en iyi etkiye sahiptir, optimal modelin RB'si 0,4784'tür ve doğrulama seti R≈ sadece 0,4406'dır.Modelin tahmin etkisi zayıftır ve pratik analizde uygulanamaz.Hiperspektral görüntü teknolojisine dayalı ham protein optimal kantitatif analiz modelinin tahmin doğruluğu en iyisidir ve ham kül modelinin tahmin performansı ikinci sıradadır ve her ikisi de pratik tespitte doğru bir şekilde kullanılabilir.Su optimal kantitatif analiz modelinin tahmin doğruluğu iyileştirilmelidir.Bununla birlikte, toplam fosfor ve kalsiyumun optimal kantitatif analiz modeli, zayıf tahmin performansına sahiptir ve pratik tespit için kullanılamaz.