Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.4104-4104
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2001
Milk somatic cell count (SCC) is a recognized indicator of cow health and milk quality. The potential of near infrared (NIR) spectroscopy in the region from 1100 to 2500nm to measure SCC content of cow milk was investigated. A total of 196 milk samples from 7 Holstein cows were collected for 28 days, consecutively, and analyzed for fat, protein, lactose and SCC. Three of the cows were healthy, and the rest had mastitis periods during the experiment. NIR transflectance milk spectra were obtained by the InfraAlyzer 500 spectrophotometer in a wavelength range from 1100 to 2500 nm. The calibration for logSCC was performed using partial least square (PLS) regression and different spectral data pretreatment. The best accuracy of determination was found for equation, obtained using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of calibration was 0.361, calibration coefficient of multiple correlation 0.868, standard error of prediction for independent validation set of samples 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. The accuracy of logSCC determination by NIR spectroscopy would allow health screening of cows, and differentiation between healthy and mastitic milk samples. When the spectral information was studied it has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. In the case of mastitis, when the disease occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk.
Ahn, Chi Kook;Mo, Chang Yeun;Kang, Jum-Soon;Cho, Byoung-Kwan
Journal of Biosystems Engineering
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v.37
no.6
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pp.411-419
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2012
Purpose: Nondestructive evaluation of seed viability is a highly demanded technique in the seed industry. In this study, hyperspectral imaging system was used for discrimination of viable and non-viable radish seeds. Method: The spectral data with the range from 400 to 1000 nm measured by hyperspectral reflectance imaging system were used. A calibration and a test models were developed by partial least square discrimination analysis (PLS-DA) for classification of viable and non-viable radish seeds. Either each data set of visible (400~750 nm) and NIR (750~1000 nm) spectra and the spectra of the combined spectral ranges were used for developing models. Results: The discrimination accuracy of calibration was 84% for visible range and 76.3% for NIR range. The discrimination accuracy of test was 84.2% for visible range and 75.8% for NIR range. The discrimination accuracies of calibration and test with full range were 92.2% and 92.5%, respectively. The resultant images based on the optimal PLS-DA model showed high performance for the discrimination of the nonviable seeds from the viable seeds with the accuracy of 95%. Conclusions: The results showed that hyperspectral reflectance imaging has good potential for discriminating nonviable radish seeds from massive amounts of viable seeds.
Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI) is a payload on the KOMPSAT satellite to perform worldwide ocean color monitoring for the study of biological oceanography. The instrument images the ocean surface using a wisk-broom motion with a swath width of 800 km and a ground sample distance (GSD) of<1km over the entire field of view (FOV). The instrument is designed to have an on-orbit operation duty cycle of 20% over the mission lifetime of 3 years with the functions of programmable gain/offset and on-board image data compression/storage. The instrument also performs sun and dark calibration for on-board instrument calibration. The OSMI instrument is a multi-spectral imager covering the spectral range from 400nm to 900nm using CCD Focal Plane Array (FPA). The ocean colors are monitored using 6 spectral channels that can be selected via ground commands. KOMPSAT satellite with OSMI was integrated and the satellite level environment tests and instrument aliveness/functional test as well, such as launch environment, on-orbit environment (Thermal/vacuum) and EMl/EMC test were performed at KARI. Test results met the requirements and the OSMI data were collected and analyzed during each test phase. The instrument is launched on the KOMPSAT satellite in the late 1999 and the image is scheduled to start collecting ocean color data in the early 2000 upon completion of on-orbit instrument checkout.
Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI) is a payload on the KOMPSAT satellite to perform global ocean color monitoring for the study of biological oceanography. The instrument images the ocean surface using a wisk-broom motion with a swath width of 800km and a ground sample distance (GSD) of < 1km over the entire field of view (FOV). The instrument is designed to have an on-orbit operation duty cycle of 20% over the mission lifetime of 3 years with the functions of programmable gain/offset and on-board image data compression/storage. The instrument also performs sun and dark calibration for on-board instrument calibration. The OSMI instrument is a multi-spectral imager covering the spectral range from 400nm to 900nm using CCD Focal Plane Array (FPA). The ocean colors are monitored using 6 spectral channels that can be selected via ground commands. KOMPSAT satellite with OSMI was integrated and the satellite level environment tests including instrument aliveness/functional test, such as launch environment, on-orbit environment (Thermal/Vacuum) and EMI/EMC test were performed at KARl. Test results met the requirements and the OSMI data were collected and analyzed during each test phase. The instrument is launched on the KOMPSAT satellite on December 21,1999 and is scheduled to start collecting ocean color data in the early 2000 upon completion of on-orbit instrument checkout.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.3A
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pp.276-283
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2002
This paper proposes a new color constancy algorithm using the maximum luminance surface. This method uses a linear model which represents the characteristics of human visual system. The most important process of linear model is the estimation of the spectral distributions of illumination from an input image. To estimate of the spectral distributions of illumination from an input image, we first estimate spectral distribution functions of reflected light on the brightest surface. Then, we estimate surface reflectance functions corresponding to the maximum luminance surface using a principal component analysis of the given munsell chips. We finally estimate the spectral distributions of illumination in an image. Using an estimated illumination, we recover an image by scaling it regularly for the lightness calibration. From the experimental results, the proposed method was effective in recovering the color images compared with others.
A wide variety of applications of imaging spectrometer have been proved using data from airborne systems. The Compact Airborne Imaging Spectrometer System (CAISS) was jointly designed and developed as the airborne 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 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 are to be tested and verified in the laboratory before the flight. Especially the camera system of the CAISS has to be calibrated and validated with the calibration equipments such as the integrating sphere and spectral lamps. To improve data quality and its availability, it is the most important to understand the mechanism of imaging spectrometer system and the radiometric and spectral characteristics. The several performance tests of the CAISS were conducted in the camera system level. This paper presents the major characteristics of the CAISS, and summarizes the results of performance tests in the camera system level.
Near infrared spectroscopy (NIRS) was applied to determination of the lipid content of the compost during the compost fermentation of tofu (soybean0curd) refuse. The absorption of lipid observed at 5 wavelengths, 1208, 1712, 1772, 2312 and 2352 nm on the second derivative spectra. To formulated a calibration equation, a multiple linear regression analysis was carried out between the near-infrared spectral data and on the lipid content in the calibration sample set (sample number, n=60) obtained using Soxhlet extraction method. The value of the multiple correlation coefficient (R) was 0.975 when using the wavelengths of 1208 and 1712 nm were used in the calibration equation. To validate the calibration equation obtained, the lipid content in the validation sample set (n=35) not used for formulating the calibration equation was calculated using the calibration equation, and compared with the value obtained using the Soxhlet extraction method. Good agreement was observed between the results of the Soxhlet extraction method and those values of the NIRS method. The simple correlation coefficient (r) and standard error of prediction (SEP) were 0.964 and 0.815 %, respectively. suitability of the lipid content as an indicator of the compost fermentation of tofu refuse was also studied. The decrease of the lipid content in the compost corresponded to the decrease of the total dry weight of the compost in the composter. The lipid content was a significant indicator of the compost fermentation. The NIRS method was applied to measure the time course of the lipid content in the compost fermentation and good results were obtained. The study indicates that NIRS is a useful method for process management of the compost fermentation of tofu refuse.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1254-1254
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2001
Near infrared spectroscopy (NIRS) was applied to determination of the lipid content of compost during compost fermentation of tofu(soybean-curd) refuse. The reflected rays in the wavelength range between 800 and 2500 nm were measured at 2 nm intervals. The absorption of lipid observed at 4 wavelengths, 1208, 1712, 2312 and 2352 nm on the second derivative spectra. To formulate a calibration equation, a multiple linear regression analysis was carried out between the near-infrared spectral data and on the lipid content in the calibration sample set (sample number, n=60) obtained using a Soxhlet extraction method. The calibration equation for prediction of lipid, the value of the multiple correlation coefficient (R) was 0.975 when using the wavelengths of 1208 and 1712nm. To validate the calibration equation obtained, the lipid content in the validation sample set (n=35) not used for formulating the calibration equation were calculated using the calibration equations, and compared with the values obtained using the Soxhlet extraction method. Good agreement were observed between the results of the Soxhlet extraction method and those values of the NIRS method. The simple correlation coefficient (r) and standard error of prediction (SEP) were 0.964 and 0.815 %, respectively. Then, the NIRS method was applied to a compost fermentation in which the time course the lipid content were measured and good results were obtained. The study indicates that NIRS is a useful method for process management of the compost fermentation of tofu refuse.
One of main error sources in white light scanning interferometry is the inaccuracy of scanning mechanisms in that PZT(piezoelectric transducer) micro-actuators are preferably used. We propose a new calibration method that is capable of identifying actual scanning errors directly by analyzing the spectral distribution of sampled interferograms. This calibration provides an effective means of self-compensation for the non-linearity errors caused by PZT hysteresis, enhancing the measurement uncertainty to a level of 5 nanometers over an entire measuring range of 100 ${\mu}{\textrm}{m}$.
The purpose of this study is to develop a non-invasive blood glucose measurement method by a portable near infrared (NIR) system which was newly integrated by our lab. The portable NIR system includes a tungsten halogen lamp, a specialized reflectance fiber optic probe and a photo diode array type InGaAs detector; which was developed by a microchip technology based on the lithography. Reflectance NIR spectra of different parts of human body (finger tip, earlobe, and inner lip) were recorded by using a fiber optic probe. The spectra were collected over the spectral range 1100 ∼ 1740 nm. Partial least squares regression (PLSR) was applied for the calibration and validation for the determination of blood glucose. The calibration model from earlobe spectra presented better results, showing good correlation with a glucose oxidase method which is a mostly used standard method. This model predicted the glucose concentration for validation set with a SEP of 33 mg/dL. This study indicated the feasibility for non-invasive monitoring of blood glucose by a portable near infrared system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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