Defects exist underneath the fruit skin are not easily discernable by using conventional color imaging technique in the visible wavelength ranges. Development of sensitive detection methods for the defects is necessary to ensure accurate quality sorting of fruits. Hyperspectral imaging techniques, which combine the features of image and spectroscopy to acquire spatial and spectral information simultaneously, have demonstrated good potentials for identifying and detecting anomalies on biological substances. In this study, a high spatial resolution hyperspectral reflectance technique was presented as a tool for detecting bruises on apple. The two-band ratio (494 nm / 952 nm) and simple threshold methods were applied to investigate the feasibility of discriminating the bruises from sound tissue of apple. The pixel wise accuracy of the discrimination was 74%. The resultant images processed with selected wavebands and morphologic algorithm distinctively showed the early stages of bruises on apple which were not discernable by naked eyes as well as a conventional color camera. Results demonstrated good potential of the hyperspectral reflectance imaging for detection of bruises on apple.
Purpose: We developed a viability evaluation method for cucumber (Cucumis sativus) seed using hyperspectral reflectance imaging. Methods: Reflectance spectra of cucumber seeds in the 400 to 1000 nm range were collected from hyperspectral reflectance images obtained using blue, green, and red LED illumination. A partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) was developed to predict viable and non-viable seeds. Various ranges of spectra induced by four types of LEDs (Blue, Green, Red, and RGB) were investigated to develop the classification models. Results: PLS-DA models for spectra in the 600 to 700 nm range showed 98.5% discrimination accuracy for both viable and non-viable seeds. Using images based on the PLS-DA model, the discrimination accuracy for viable and non-viable seeds was 100% and 99%, respectively Conclusions: Hyperspectral reflectance images made using LED light can be used to select high quality cucumber seeds.
We conducted a fundamental study on geological and rock detection via drone-based hyperspectral imaging on various types of small rock samples and interpreted the obtained information to compare and classify rocks. Further, we performed hyperspectral imaging on ten rocks, and compared the peak data value and reflectance of rocks. Results showed a difference in the reflectance and data value of the rocks, indicating that the rock colors and minerals vary or the reflectance is different owing to the luster of the surface. Among the rocks, limestone used for hyperspectral imaging is grayish white, inverted rock contains various sizes and colors in the dark red matrix, and granite comprises colorless minerals, such as white, black, gray, and colored minerals, resulting in a difference in reflectance. The reflectance of the visible ray range in ten rocks was 16.00~85.78%, in the near infrared ray range, the average reflectance was 23.94~86.43%, the lowest in basalt and highest in marble in both cases. This is because of the pores in basalt, which caused the difference in reflectance.
Sang Seop Kim;Ji-Young Choi;Jeong Ho Lim;Jeong-Seok Cho
Food Science and Preservation
/
v.30
no.2
/
pp.224-234
/
2023
We analyzed the major quality characteristics of red pepper powders from various regions and predicted these characteristics nondestructively using shortwave infrared hyperspectral imaging (HSI) technology. We conducted partial least squares regression analysis on 70% (n=71) of the acquired hyperspectral data of the red pepper powders to examine the major quality characteristics. Rc2 values of ≥0.8 were obtained for the ASTA color value (0.9263) and capsaicinoid content (0.8310). The developed quality prediction model was validated using the remaining 30% (n=35) of the hyperspectral data; the highest accuracy was achieved for the ASTA color value (Rp2=0.8488), and similar validity levels were achieved for the capsaicinoid and moisture contents. To increase the accuracy of the quality prediction model, we conducted spectrum preprocessing using SNV, MSC, SG-1, and SG-2, and the model's accuracy was verified. The results indicated that the accuracy of the model was most significantly improved by the MSC method, and the prediction accuracy for the ASTA color value was the highest for all the spectrum preprocessing methods. Our findings suggest that the quality characteristics of red pepper powders, even powders that do not conform to specific variables such as particle size and moisture content, can be predicted via HSI.
The Compact Airborne Imaging Spectrometer System (CAISS) was jointly designed and developed as the hyperspectral imaging system by Korea Aerospace Research Institute (KARI) and ELOP inc., Israel. The primary mission of the CAISS is to acquire and provide full contiguous spectral information with high quality spectral and high spatial resolution for advanced applications in the field of remote sensing. The CAISS consists of six physical units; the camera system, the gyro-stabilized mount, the jig, the GPS/INS, the power inverter and distributor, and the operating system. These subsystems shall be tested and verified in the laboratory before the flight. Especially the camera system of the CAISS shall be calibrated and validated with the calibration equipments such as the integrated sphere and spectral lamps. To improve data quality and availability, it is the most important to understand the mechanism of hyperspectral imaging system and the radiometric and spectral characteristics. This paper presents the major characteristics of camera system on the CAISS and summarizes the results of radiometric and spectral experiment during preliminary system verification.
A novel hyperspectral imaging spectrometer controlling spatial and spectral resolution individually has been proposed. This imaging spectrometer uses a zoom lens as a telescope and a focusing element. It can change the spatial resolution fixing the spectral resolution or the spectral resolution fixing the spatial resolution. Here, we report the concept of the hyperspectral imaging spectrometer with the novel zooming function and the optical design of a zoom lens as the focusing element. By using lens module and third-order aberration theory, we have presented the initial design of four-group zoom lens with external entrance pupil. And the optimized zoom lens with a focal length of 50 to 150 mm is obtained from the initial design by the optical design software. As a result, the designed zoom lens shows satisfactory performances in wavelength range of 450 to 900 nm as a focusing element in an imaging spectrometer. Furthermore, the collimator lens of the imaging spectrometer is designed through the third-order aberration correction by using an iterative process.
Bacteria are a very common cause of food poisoning. Moreover, bacteria form biofilms to protect themselves from harsh environments. Conventional detection methods for foodborne bacterial pathogens including the plate count method, enzyme-linked immunosorbent assays (ELISA), and polymerase chain reaction (PCR) assays require a lot of time and effort. Hyperspectral imaging has been used for food safety because of its non-destructive and real-time detection capability. This study assessed the feasibility of using hyperspectral imaging and machine learning techniques to detect biofilms formed by Escherichia coli. E. coli was cultured on a high-density polyethylene (HDPE) coupon, which is a main material of food processing facilities. Hyperspectral fluorescence images were acquired from 420 to 730 nm and analyzed by a single wavelength method and machine learning techniques to determine whether an E. coli culture was present. The prediction accuracy of a biofilm by the single wavelength method was 84.69%. The prediction accuracy by the machine learning techniques were 87.49, 91.16, 86.61, and 86.80% for decision tree (DT), k-nearest neighbor (k-NN), linear discriminant analysis (LDA), and partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), respectively. This result shows the possibility of using machine learning techniques, especially the k-NN model, to effectively detect bacterial pathogens and confirm food poisoning through hyperspectral images.
Hyperspectral images feature a relatively narrow band and are easily disturbed by noise. Accurate estimation of the types and parameters of noise in hyperspectral images can provide prior knowledge for subsequent image processing. Existing hyperspectral-noise estimation methods often pay more attention to the use of spectral information while ignoring the spatial information of hyperspectral images. To evaluate the noise in hyperspectral images more accurately, we have proposed a spectral-spatial cooperative noise-evaluation method. First, the feature of spatial information was extracted by Gabor-filter and K-means algorithms. Then, texture edges were extracted by the Otsu threshold algorithm, and homogeneous image blocks were automatically separated. After that, signal and noise values for each pixel in homogeneous blocks were split with a multiple-linear-regression model. By experiments with both simulated and real hyperspectral images, the proposed method was demonstrated to be effective and accurate, and the composition of the hyperspectral image was verified.
Hyperspectral reflectance and fluorescence scattering have been researched recently for measuring fruit post-harvest quality and condition. And they are promising for nondestructive detection of fruit quality. The objective of this research was to develop a model, which measure the quality of apple by using hyperspectral reflectance and fluorescence. A violet laser (408 nm) and a quartz tungsten halogen light were used as light sources for generating laser induced fluorescence and reflectance scattering in apples, respectively. The laser induced fluorescence and reflectance of 'Golden Delicious' apples were measured by using a hyperspectral imaging system. Fruit firmness, soluble solids and acid content were measured using standard destructive methods. Principal component analyses were performed to extract critical information from both hyperspectral reflectance and fluorescence data and this information was then related to fruit quality indexes. The fluorescence models had poorer predictions of the three quality indexes than the reflectance models. However, the prediction models of integrating fluorescence and reflectance performed consistently better than the individual models of either reflectance or fluorescence. The correlation coefficient for fruit firmness, soluble solid content, and tillable acidity from the integrated model was 0.86, 0.75, and 0.66 respectively. Also the standard errors were 6.97 N, 1.05%, and 0.07% respectively.
Due to the revision of the River Act and the enactment of the Act on the Investigation, Planning, and Management of Water Resources, a regular bed change survey has become mandatory and a system is being prepared such that local governments can manage water resources in a planned manner. Since the topography of a bed cannot be measured directly, it is indirectly measured via contact-type depth measurements such as level survey or using an echo sounder, which features a low spatial resolution and does not allow continuous surveying owing to constraints in data acquisition. Therefore, a depth measurement method using remote sensing-LiDAR or hyperspectral imaging-has recently been developed, which allows a wider area survey than the contact-type method as it acquires hyperspectral images from a lightweight hyperspectral sensor mounted on a frequently operating drone and by applying the optimal bandwidth ratio search algorithm to estimate the depth. In the existing hyperspectral remote sensing technique, specific physical quantities are analyzed after matching the hyperspectral image acquired by the drone's path to the image of a surface unit. Previous studies focus primarily on the application of this technology to measure the bathymetry of sandy rivers, whereas bed materials are rarely evaluated. In this study, the existing hyperspectral image-based water depth estimation technique is applied to rivers with vegetation, whereas spatio-temporal hyperspectral imaging and cross-sectional hyperspectral imaging are performed for two cases in the same area before and after vegetation is removed. The result shows that the water depth estimation in the absence of vegetation is more accurate, and in the presence of vegetation, the water depth is estimated by recognizing the height of vegetation as the bottom. In addition, highly accurate water depth estimation is achieved not only in conventional cross-sectional hyperspectral imaging, but also in spatio-temporal hyperspectral imaging. As such, the possibility of monitoring bed fluctuations (water depth fluctuation) using spatio-temporal hyperspectral imaging is confirmed.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.