• 研究生: 王家睿
• 畢業學年度: 109
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近年來食品安全受到大眾的密切關注，食品檢測的技術也隨著科技的演進不斷地提升，並使得高光譜食品檢測技術受到關注。高光譜檢測技術可以對食品或農產品進行非破壞式的檢測，其原理是蒐集食品與農產品高解析度的光譜資訊，由於每種化學物質均有其對應的特定光譜反應，藉由光譜資訊可以偵測特定物質及濃度，因此得以偵測人類肉眼不可見的狀態。
本論文以杏鮑菇的新鮮度為例，杏鮑菇的新鮮度是影響其商業價值的重要關鍵。然而菇類與其他農產品最大的不同點是，菇類於採收之後的衰敗程度並非一個線性程序。這是因為菇類為真菌類，採收後不會立即死亡，依照其環境變因有可能會持續存活或成長，一直到某個臨界點才會開始崩壞，因此無法單純地透過採收日數來推估其新鮮度。
本論文藉由高光譜設備收集杏鮑菇於不同存放天數的高光譜資料，主要分三個階段，第一個階段分析杏鮑菇光譜資料，透過深度神經網路與支持向量機進行新鮮度分析之優劣。第二個階段比較三個傳統光譜相似度演算法(SAM、SID、CEM)，以及深度神經網路對於杏鮑菇新鮮度的靈敏度，從實驗結果發現深度神經網路對於新鮮度檢測的準確度更高。第三個階段利用杏鮑菇採摘後幾天的光譜資訊，經過微分分析法加上深度神經網路模型得到新鮮度數值之後，再透過長短期記憶演算法預測完整的杏鮑菇崩壞趨勢，經由實驗驗證預測結果很接近真實的趨勢。