Determination of physical contaminants in wheat using hyperspectral imaging
Notice bibliographique
Résumé
Cereal grains are an important part of human diet; hence, there is a need to maintain high quality and these grains must be free of physical and biological contaminants. A procedure was developed to differentiate physical contaminants from wheat using NIR (1000-1600 nm) hyperspectral imaging. Three experiments were conducted to select the best combinations of spectral pre-processing technique and statistical classifier to classify physical contaminants: seven foreign material types (barley, canola, maize, flaxseed, oats, rye, and soybean); six dockage types (broken wheat kernels, buckwheat, chaff, wheat spikelets, stones, and wild oats); and two animal excreta types (deer and rabbit droppings) from Canada Western Red Spring (CWRS) wheat. These spectra were processed using five spectral pre-processing techniques (first derivative, second derivative, Savitzky-Golay (SG) smoothing and differentiation, multiplicative scatter correction (MSC), and standard normal variate (SNV)). The raw and pre-processed data were classified using Support Vector Machines (SVM), Naïve Bayes (NB), and k-nearest neighbors (k-NN) classifiers. In each experiment, two-way and multi-way classifications were conducted. Among all the contaminant types, stones, chaff, deer droppings and rabbit droppings were classified with 100% accuracy using the raw reflectance spectra and different statistical classifiers. The SNV technique with k-NN classifier gave the highest accuracy for the classification of foreign material types from wheat (98.3±0.2%) and dockage types from wheat (98.9±0.2%). The MSC and SNV techniques with SVM or k-NN classifier gave perfect classification (100.0±0.0%) for the classification of animal excreta types from wheat. Hence, the SNV technique with k-NN classifier was selected as the best model. Two separate model performance evaluation experiments were conducted to identify and quantify (by number) the amount of contaminant type present in wheat. The overall identification accuracy of the first degree of contamination (one contaminant type with wheat) and the highest degree of contamination (all the contaminant type with wheat) was 97.6±1.6% and 92.5±6.5%, for foreign material types; 98.0±1.8% and 94.3±6.2%r for dockage types; and 100.0±0.0% and 100.0±0.0%, respectively for animal excreta types. The canola, stones, deer, and rabbit droppings were perfectly quantified (100.0±0.0%) at all the levels of contaminations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».