廣東
近日，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院閆銀發(fā)教授團(tuán)隊(duì)在《Food Research International》期刊上發(fā)表題為“Physicochemical quality detection of wheat during hot air drying based on hyperspectral imaging combined with machine learning”研究文章。機(jī)械與電子工程學(xué)院焦青青博士生為論文第一作者，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)鹿瑤副教授和閆銀發(fā)教授為該論文的共同通訊作者。
該研究基于HSI技術(shù)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法，建立了小麥干燥品質(zhì)回歸模型，分析不同溫度與風(fēng)速條件下小麥干燥品質(zhì)變化影響因素，并對(duì)小麥干燥品質(zhì)回歸模型進(jìn)行評(píng)估與優(yōu)化，為谷物干燥品質(zhì)檢測(cè)和熱風(fēng)干燥智能控制提供了新方法和技術(shù)支撐。
采用高光譜成像(HSI)技術(shù)，對(duì)不同干燥處理?xiàng)l件下小麥的理化指標(biāo)進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)分析。首先對(duì)小麥干燥過(guò)程進(jìn)行解析，隨后結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)與高光譜成像技術(shù)建立干燥品質(zhì)回歸模型。干燥后小麥的L*、a*及ΔH值顯著升高，同時(shí)淀粉顆粒表面發(fā)生溶解現(xiàn)象。該研究基于400-1000 nm波段原始光譜數(shù)據(jù)，比較了偏最小二乘回歸(PLSR)、支持向量回歸(SVR)和極端梯度提升(XGBoost)三種模型對(duì)不同干燥品質(zhì)指標(biāo)的回歸性能。其中PLSR模型憑借較高的測(cè)試R2值(0.93-0.99)被選為光譜特征回歸建模方法，經(jīng)導(dǎo)數(shù)預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)結(jié)合PLSR模型對(duì)熱風(fēng)干燥后所有小麥品質(zhì)指標(biāo)均表現(xiàn)出較好的回歸效果(測(cè)試R2＞0.98)。后續(xù)研究需進(jìn)一步整合高光譜成像技術(shù)，實(shí)現(xiàn)干燥特性與品質(zhì)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，以構(gòu)建具備自調(diào)節(jié)功能的干燥系統(tǒng)；同時(shí)應(yīng)探索多目標(biāo)優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)多個(gè)品質(zhì)指標(biāo)的同步預(yù)測(cè)。
論文鏈接：
https://doi.org/10.1016/j.foodres.2026.119175
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