應用高光譜影像分析杏鮑菇之新鮮程度

食品安全為現行每個國家非常注重的議題,近年來由於硬體與軟體的提升,使得高光譜食品檢測技術逐漸受到重視,其優勢在於能夠利用光譜資訊分析肉眼無法看見的成分,透過每種物質特殊的光譜反應,可以對應回食物中所包含的成分或者食物當下的狀態。相關的研究領域已經應用高光譜檢測技術探討雙孢蘑菇的撞傷和褐化的偵測,然而新鮮度尚未被探討,而食品的新鮮度在食品安全領域中也是一項重要的議題。本論文透過高光譜儀採集放置不同天數不同環境下的杏鮑菇,利用機器學習的演算法分析其光譜與時間的相關性,進而找到判定杏鮑菇新鮮度的光譜特徵與波段。
本論文分為兩階段,第一階段利用近紅外光範圍(900-1700nm)的高光譜儀採集每周杏鮑菇的資料,將數據合併後分析其時間相關性。資料分析使用兩種方法,第一種方法利用機器學習的非監督式學習演算法,尋找隨著時間改變的特徵光譜,並透過波段選擇演算法決定各個關鍵波段的權重,最後應用最小化限制能量法對其權重較高的波段進行偵測;第二種方法利用機器學習的深度類神經網路將放置較久及新鮮的杏鮑菇作為訓練樣本,並利用此模型對其餘的樣本進行測試,隨後統計兩種方法的效能。實驗數據得知兩種方法的結果均隨著杏鮑菇新鮮度呈現往右移動的趨勢,以此用來界定杏鮑菇的新鮮度。第二階段進一步分析可見光範圍(400-1000 nm)與近紅外光範圍(900-1700 nm)的高光譜儀,用於比較杏鮑菇新鮮度的靈敏程度,根據實驗結果比較各時間點的統計分布後,可以發覺可見光範圍搭配深度類神經網路對於估計杏鮑菇的新鮮程度的效能最佳。

應用高光譜影像分析偵測早期感染黃葉病之蝴蝶蘭植株

台灣為蝴蝶蘭的原生產地之一,由於擁有理想的氣候環境,非常適合蝴蝶蘭生長,造就台灣的蝴蝶蘭種源豐富,近年來對蝴蝶蘭的品種改良和栽培下,新品種不斷育成,促使台灣成為世界蝴蝶蘭的主要供應地區之一,於國際間有「蝴蝶蘭王國」的美稱。 近來蝴蝶蘭常會出現葉片黃化、落葉、葉鞘出現黑色壞疽的黃葉病,此現象農民一般稱為「黑頭」,嚴重者甚至造成植株死亡,此病害嚴重降低蝴蝶蘭的價值。台灣的蘭花出口方式以海運為主,由於海運耗時較長,加上黃葉病的潛伏期長,因而導致海運前的黃葉病初期感染難以用肉眼辨識,運抵後才出現病癥的情況,嚴重減損蝴蝶蘭的出口價值,因此本論文將透過紅外光波段的高光譜影像,開發早期偵測黃葉病植株的技術。 傳統的數位影像多半僅能涵蓋可見光範圍的少數光譜波段,因此傳統的影像處理必須依靠空間解析度來偵測目標物,若目標物為影像中無法清晰的呈現,則無法透過傳統的數位影像進行偵測。高光譜影像是結合細微的光譜與空間解析度的高維度影像,光譜的涵蓋範圍包含紫外光、可見光與近紅外光,相較於傳統的數位影像,可以透過光譜特徵用以偵測肉眼不可見的目標物,因此高光譜影像非常適合用來偵測早期感染黃葉病的植株。 本論文利用近紅外光範圍(900-1700 nm)的高光譜影像分析技術來偵測早期感染黃葉病的蝴蝶蘭植株,為了蒐集黃葉病的光譜特徵,本論文透過人工接種病原菌的方式來進行樣本收集,之後採用進紅外光範圍的高光譜成像儀來採集光譜影像資料。高光譜影像資料分析部分則是先透過正交子空間投影(orthogonal subspace projection)和最大連通元件、形態學影像處理來擷取出葉片部分,之後再透過波段選擇演算法用以壓制干擾並找出黃葉病所影響的光譜波段,將所選擇的波段透過Neyman Pearson偵測器來偵測早期感染黃葉病的區域,另外加上黃葉病的感染豐量估測來補助偵測器的偵測結果,並嘗試提高偵測效率。