Assessing the Quality of Dried Squid
Mis à jour :
Détection de la Qualité du Calmar Séché par Imagerie Hyperspectrale et Intelligence Artificielle
Une nouvelle méthode utilise l’imagerie hyperspectrale dans le spectre visible-proche infrarouge (VIS-NIR) et des techniques d’apprentissage profond (deep learning) pour évaluer la qualité du calmar séché de manière rapide et non destructive. Cette approche, particulièrement pertinente pour l’industrie alimentaire des pays asiatiques où le calmar séché est très apprécié, vise à mesurer des paramètres tels que la teneur en matière grasse, en protéines et en azote basique volatil total.
Points Clés :
- Objectif : Évaluer la qualité du calmar séché sans l’altérer.
- Technologie : Imagerie hyperspectrale VIS-NIR (400-1000 nm) combinée à l’intelligence artificielle.
- Méthodologie : Sélection des longueurs d’onde significatives à l’aide d’algorithmes (CARP, ACP, SPA) suivie de l’application d’un réseau neuronal convolutif 1D basé sur le réseau KAN (1D-KAN-CNN).
- Paramètres mesurés : Matière grasse, protéines, azote basique volatil total.
Vulnérabilités :
Aucune vulnérabilité de cybersécurité n’est mentionnée dans cet article.
Recommandations :
Aucune recommandation spécifique en matière de cybersécurité n’est formulée. L’article se concentre sur l’application d’une technologie à l’industrie alimentaire.