Aflatoxin B1 contamination level detection in almond kernels through short wave infrared hyperspectral image analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aflatoxin B1 (AFB1) is a toxic fungal metabolite that contaminates almonds from cultivation to harvesting. It leads to chronic health problems and significant economic loss to the producers. Therefore, a fast and non-invasive detection technique is crucial for safeguarding food safety by swiftly identifying and eliminating contaminated almonds from the supply chain. Hyperspectral imaging has been explored as a potential non-destructive technology for detecting AFB1. However, the diverse geometries of almonds present a significant challenge on acquired images, thereby impacting the accuracy of the developed prediction and classification models. This study investigates the effectiveness of short-wave infrared (SWIR) hyperspectral imaging combined with deep learning for detecting AFB1 in almonds of varying geometries. Initially, partial least squares regression (PLSR) and support vector machine (SVM) regression models were evaluated for quantification, while SVM and quadratic discriminant analysis (QDA) classifiers were applied for classification. The results indicated that spectral responses varied with almond thickness, making quantification models unreliable for industrial applications. The Competitive Adaptive Reweighted Sampling (CARS) algorithm was employed to identify key spectral features for developing multi-spectral AFB1 classification models to evaluate the feasibility of high-speed, accurate in-line detection. The deep learning approach significantly outperformed traditional machine learning models, with the pre-trained Inception V3 network achieving a cross-validation accuracy of 84.82 %, an F1-score of 0.8522, and an area under curve of 0.893. These findings highlight the superiority of deep learning-based hyperspectral imaging for accurate and reliable AFB1 detection in almonds with diverse shapes and thicknesses . • Almonds Are susceptible to aflatoxin B1 in warm and humidity temperatures. • Uses SWIR hyperspectral imaging for non-destructive aflatoxin B1 detection. • Almond thickness variation impacts the hyperspectral image response. • Aflatoxin B1 classification effective on thickness varies almonds. • Binary classification as more feasible for inline aflatoxin B1 detection.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».