已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

On-line monitoring of egg freshness using a portable NIR spectrometer combined with deep learning algorithm

分光计 残余物 直线(几何图形) 计算机科学 预处理器 卷积神经网络 近红外光谱 算法 均方误差 人工智能 模式识别(心理学) 光学 物理 数学 统计 几何学
作者
Kunshan Yao,Jun Sun,Bing Zhang,Xiao‐Jiao Du,Chen Chen
出处
期刊:Infrared Physics & Technology [Elsevier BV]
卷期号:138: 105207-105207 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.infrared.2024.105207
摘要

Monitoring and maintaining the freshness of eggs is important to ensuring a supply of eggs that is safe for consumption. Near infrared (NIR) spectrometer has been successfully applied to detect egg freshness. In recent years, a new generation of low-cost, miniaturized NIR sensors has been developed for on-line and in situ food analysis. The purpose of this study is to investigate the performance of a portable NIR spectrometer for on-line evaluation of egg freshness. A deep learning algorithm integrating continuous wavelet transform (CWT) and convolutional neural network (CNN) was proposed to achieve end-to-end prediction of egg freshness and compared with traditional spectral analysis methods based on preprocessing and feature extraction. The results indicated that the proposed CWT-CNN model yielded the optimal performance, with coefficient of determination for prediction (R2P) of 0.9059, root mean square error for prediction (RMSEP) of 4.8153 and residual predictive deviation (RPD) of 3.1201. Furthermore, the identification accuracy of egg freshness grade reached 90.7%, which is comparable to the performance of desktop equipments. This could help food control authorities deploy portable NIR device at different points in the egg supply chain.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
aa完成签到,获得积分10
1秒前
Doris完成签到 ,获得积分10
1秒前
Chi_bio关注了科研通微信公众号
2秒前
CodeCraft应助hhhi采纳,获得10
5秒前
一直向前发布了新的文献求助10
7秒前
11秒前
14秒前
14秒前
AFM发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
独特跳跳糖完成签到 ,获得积分10
20秒前
立军完成签到,获得积分10
23秒前
Sarah完成签到 ,获得积分10
24秒前
落晖完成签到 ,获得积分10
24秒前
Chi_bio发布了新的文献求助10
24秒前
xx1234567890发布了新的文献求助10
25秒前
张aa完成签到 ,获得积分10
25秒前
风鱼完成签到 ,获得积分10
26秒前
没有昵称完成签到 ,获得积分10
29秒前
三井库里发布了新的文献求助10
31秒前
35秒前
洛芷发布了新的文献求助10
38秒前
在水一方应助hugeng采纳,获得10
38秒前
Eliauk完成签到 ,获得积分10
40秒前
Jepsen完成签到 ,获得积分10
40秒前
40秒前
hhhi发布了新的文献求助10
45秒前
空里流霜不觉飞完成签到 ,获得积分10
46秒前
49秒前
hugeng完成签到,获得积分10
50秒前
noothinh完成签到,获得积分10
51秒前
Chi_bio完成签到,获得积分10
52秒前
lizigongzhu完成签到,获得积分10
52秒前
hugeng发布了新的文献求助10
53秒前
ding应助昏睡的南霜采纳,获得10
54秒前
ding应助曹大壮采纳,获得10
54秒前
yydragen应助黎乐荷采纳,获得30
54秒前
54秒前
Lucas应助废式脂肪采纳,获得10
55秒前
58秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989918
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532013
关于积分的说明 11255831
捐赠科研通 3270829
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805053
邀请新用户注册赠送积分活动 882233
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216