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학술저널
저자정보
Youngwook Seo (National Institute of Agricultural Sciences) Ahyeong Lee (National Institute of Agricultural Sciences) Bal-Geum Kim (National Institute of Agricultural Sciences) Jongguk Lim (National Institute of Agricultural Sciences)
저널정보
충남대학교 농업과학연구소 Korean Journal of Agricultural Science Korean Journal of Agricultural Science Vol.47 No.3
발행연도
2020.9
수록면
633 - 644 (12page)

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Rice paper is an element of Vietnamese cuisine that can be used to wrap vegetables and meat. Rice and starch are the main ingredients of rice paper and their mixing ratio is important for quality control. In a commercial factory, assessment of food safety and quantitative supply is a challenging issue. A rapid and non-destructive monitoring system is therefore necessary in commercial production systems to ensure the food safety of rice and starch flour for the rice paper wrap. In this study, fluorescence hyperspectral imaging technology was applied to classify grain flours. Using the 3D hyper cube of fluorescence hyperspectral imaging (fHSI, 420 - 730 nm), spectral and spatial data and chemometric methods were applied to detect and classify flours. Eight flours (rice: 4, starch: 4) were prepared and hyperspectral images were acquired in a 5 (L) × 5 (W) × 1.5 (H) cm container. Linear discriminant analysis (LDA), partial least square discriminant analysis (PLSDA), support vector machine (SVM), classification and regression tree (CART), and random forest (RF) with a few preprocessing methods (multivariate scatter correction [MSC], 1<SUP>st</SUP> and 2<SUP>nd</SUP> derivative and moving average) were applied to classify grain flours and the accuracy was compared using a confusion matrix (accuracy and kappa coefficient). LDA with moving average showed the highest accuracy at A = 0.9362 (K = 0.9270). 1D convolutional neural network (CNN) demonstrated a classification result of A = 0.94 and showed improved classification results between mimyeon flour (MF)1 and MF2 of 0.72 and 0.87, respectively. In this study, the potential of non-destructive detection and classification of grain flours using fHSI technology and machine learning methods was demonstrated.
#flour classification model #grain flour #hyperspectral imaging technology #multivariate analysis #rice paper

목차

Abstract
Introduction
Materials and Methods
Results and Discussion
Conclusion
References

참고문헌 (32)

참고문헌 신청
Baek I / 2019 / Selection of optimal hyperspectral wavebands for detection of discolored, diseased rice seeds / Applied Sciences 9:1027~1042 google schola Bagchi TB / 2016 / Development of NIRS models to predict protein and amylose content of brown rice and proximate compositions of rice bran / Food Chemistry 191:21~27 google schola Bao J / 2004 / Starch in Food: Structure, Functional and Application / CRC Press :258~292 google schola Bittner LKH / 2011 / Near-infrared reflection spectroscopy(NIRS)as a successful tool for simultaneous identification and particle size determination of amoxicillin trihydrate / Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis 54:1059~1064 google schola Breiman L / 2001 / Random forests / Machine Learning 45:5~32 google schola

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