Application of hyperspectral imaging systems for the study of meat products
| Autor: | Martín de la Torre, Alba |
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| Přispěvatelé: | Conde Portilla, Olga María, Universidad de Cantabria |
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: |
Algoritmo Otsu
VIS-NIR Mapeo del Ángulo Espectral (SAM) Imagen Hiperespectral Coeficiente de correlación SWIR (Short Wave Infrared) Picos de absorción Reflectancia Modelo de Regresión de Mínimos Cuadrados (PLS) Método de aproximación lineal de Mínimos cuadrados Classical Least Squares (CLS) Distancia euclídea Maximum Intensity Projection (MIP) |
| Popis: | RESUMEN: El objetivo de este estudio es conocer la composición de diferentes productos cárnicos centrándose fundamentalmente en poder establecer los porcentajes de grasa y carne a través de sistemas de espectroscopía de imagen HSI de espejo rotativo, gracias a las diferentes técnicas de procesado utilizadas para el análisis de la imagen hiperespectral. Las técnicas de procesado implementadas se pueden dividir en dos grupos según el tipo de clasificación que realicen. La clasificación cuantitativa de las mezclas se lleva a cabo mediante el método clásico Least Squares con el objetivo de conseguir una aproximación lineal por mínimos cuadrados de los valores de las medidas obtenidos para cada longitud de onda, y el método PLS basado en procesos estadísticos de vectores propios. La clasificación cualitativa se consigue en este trabajo a través de diferentes técnicas, una de ellas el algoritmo Otsu aplicado sobre varios procesos de obtención de datos representativos del espectro, como son la proyección de máxima y mínima intensidad (MIP e INVMIP respectivamente) y el promedio, permite una certificación de la clasificación cualitativa. Las otras dos formas de clasificación se basan en el cálculo de distancias euclídeas y ángulos espectrales dando como resultado un mapa de la distribución espacial de los componentes. A partir de los datos proporcionados por las diferentes técnicas de procesado se compararán los resultados obtenidos entre los diferentes tipos de carne y los dos sistemas HSI que trabajan en diferentes rangos del espectro, en el visible y parte del infrarrojo cercano (VISNIR) y el otro sistema en el infrarrojo cercano (NIR). ABSTRACT: This study aims to determine the composition of different meat products, focusing on stablish fat and meat percentages using rotating mirror HSI image spectroscopy and different processing techniques for hyperspectral image. Implemented processing techniques can be divided into two main groups depending on the type of classification. Quantitative classification of the mixtures is done using classical Least Squares method, aiming to achieve a lineal approximation by least squares of the obtained measured values for each wavelength, and PLS approach using eigenvectors statistics. Qualitative classification can be achieved through different techniques. Otsu algorithm is one of them, applied to various processes for obtaining representative spectrum data, such as the maximum and minimum intensity projection (MIP and INVMIP respectively) and the average, allows a qualitative classification certification. The other two ways of classification are based on the calculation of Euclidean distances and spectral angles, resulting in a map of the spatial distribution of the components. From the data provided by the different processing techniques, the results obtained between the different types of meat and the two HSI systems that work in different ranges of the spectrum, in the visible and near infrared part (VISNIR) and the other near infrared system (NIR), will be compared. Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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