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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 廖國基(Kuo-Chi Liao) | |
dc.contributor.author | Chih-Chung Liou | en |
dc.contributor.author | 劉執中 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-15T13:32:41Z | - |
dc.date.available | 2021-02-24 | |
dc.date.copyright | 2016-02-24 | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.date.submitted | 2016-02-02 | |
dc.identifier.citation | 王聯輝、謝順景。1988。儲藏期間稻米品質的改變。稻米品質研討會專集282-300。
台灣圖書網。2003。從瞭解米開始。網址: http://library.taiwanschoolnet.org/。 上網日期: 2014-09-22 行政院農業委員會全球資訊網。2000。稻米新鮮度品質檢測技術之應用。 網址: http://www.coa.gov.tw/view.php?catid=2315&print=1。上網日期: 2012-09-24。 李汪盛、蕭介宗。1998。以近紅外線分光光度計偵測整粒稻穀脂肪酸度含量。桃園區農業改良場研究報告35期:11-23。 吳以健。2009。溫度環境與水稻穀粒產量及品質之相關性。碩士論文。台北: 國立台灣大學生物農藝學系研究所。 林再發。1990。秈稻穀粒外部性狀及碾米品質對完整米率之影響。臺中區農業改良場研究彙報27:9-14。 林家玉、林駿奇。2013。利用簡單重複序列(SSR)分子技術鑑定水稻品種。臺東區農業專訊85期:20-22。 胡易平。2011。利用近紅外光技術檢測稻米鮮度之研究。碩士論文。台北: 國立台灣大學生物產業機電工程學研究所。 胡易平、陳世銘、黃君席、王啟維、楊宜璋、蔡兆胤、莊永坤。2011。稻米鮮度之近紅外光檢測研究。出自“2011年生機與農機論文發表會論文集”,C-11。嘉義:台灣生物機電學會。 教育部。2000。食品加工科學習加油站。 網址: http://content.edu.tw/vocation/food_production/。上網日期: 2014-09-22。 智庫百科。2014。量測系統分析。 網址: http://wiki.mbalib.com/zh-tw/。上網日期: 2015.04.10 陳哲仁、李長沛、曾東海、吳明哲。2008。稻米品質功能性標誌分析。臺灣農業研究54(4):317-322。 許愛娜。2007。稻穀在儲藏期間理化性狀變化之研究。臺中區農業改良場研究彙報95:61-76。 許涵竣、陳世銘、蔡兆胤、吳岱蓉。2015。以近紅外光檢測白米游離脂肪酸。出自“2015生機與農機學術研討會論文集”,論文編號:37。屏東:台灣生物機電學會。 張立雨、陳繼藩。2009。應用經驗模分解技術進行高光譜影像之雜訊過濾。航測及遙測學刊14:115-125。 劉瑋婷、宋勳。1996。稻米品質影響因素。花蓮區農業專訊18:12-15。 廖忠賢。2010。應用螢光檢測稻米新鮮度之研究。碩士論文。台北: 國立台灣大學生物產業機電工程學研究所。 鄭宇凡。2009。高光譜影像於龍膽指標成份之檢測應用。碩士論文。台北: 國立台灣大學生物產業機電工程學研究所。 簡佑佳。2012。應用高光譜影像技術檢測米粒新鮮度之研究。學士論文。台北: 國立台灣大學生物產業機電工程學研究所。 簡佑佳、陳世銘、蔡兆胤、胡易平、楊宜璋、莊永坤、駱易佑。2012。應用高光譜影像技術檢測米粒新鮮度之研究。出自“2012農機與生機學術研討會論文集”,G-18。台南:中華農業機械學會。 羅聖傑。2009。茶葉醱酵度之高光譜影像檢測。碩士論文。台北: 國立台灣大學生物產業機電工程學研究所。 Approved methods of the American Association of Cereal Chemists (AACC) 10th Edition, 2000. Method 02-02A. Allen, D. W., M. Litorja, S. W. Brown, and Y. Zong. 2007. Evaluation of a Portable Hyperspectral Imager for Medical Imaging Applications. SPIE Vol. 6765:1-10. Akbari, H., L. V. Halig, D. M. Schuster, A. Osunkoya, V. Master, P. T. Nieh, G. Z. Chen, and B. Fei. 2012. Hyperspectral Imaging and Quantitative Analysis for Prostate Cancer Detection. Journal of Biomedical Optics 17(7). Al-Mallahi, A., T. Kataoka, and H. Okamoto. 2008. Discrimination between potato tubers and clods by detecting the significant wavebands. Biosystems Engineering 100(3):329-337. Chuang, Y. K., Y. P. Hu, I. C. Yang, S. R. Delwiche, Y. M. Lo, C. Y. Tsai, and S. Chen. 2014. Integration of independent component analysis with near infrared spectroscopy for evaluation of rice freshness. Journal of Cereal Science 60 (1): 238-242. Couce, B., X. Prieto-Blanco, C. Montero-Orille, and R. de la Fuente. 2006. A Windowing/Pushbroom Hyperspectral Imager. In Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems, 300-306. B. Gabrys, R. Howlett, and L. Jain, eds: Springer Berlin Heidelberg. ElMasry, G., A. Iqbal, D.-W. Sun, P. Allen, and P. Ward. 2011. Quality classification of cooked, sliced turkey hams using NIR hyperspectral imaging system. Journal of Food Engineering 103(3):333-344. Gat, N. 2000. Imaging Spectroscopy Using Tunable Filters. SPIE Vol. 4056. Gómez-Sanchis, J., D. Lorente, E. Soria-Olivas, N. Aleixos, S. Cubero, and J. Blasco. 2014. Development of a Hyperspectral Computer Vision System Based on Two Liquid Crystal Tuneable Filters for Fruit Inspection. Application to Detect Citrus Fruits Decay. Food and Bioprocess Technology 7(4):1047-1056. Kim, M. S., Y. R. Chen, P. M. Mehl. 2001. Hyperspectral reflectance and fluorescence imaging system for food quality and safety. American Society of Agricultural Engineers 44(3):721-729. Kim, M., Y.-R. Chen, B.-K. Cho, K. Chao, C.-C. Yang, A. Lefcourt, and D. Chan. 2007. Hyperspectral reflectance and fluorescence line-scan imaging for online defect and fecal contamination inspection of apples. Sensing and Instrumentation for Food Quality and Safety 1(3):151-159. Lorente, D., N. Aleixos, J. Gómez-Sanchis, S. Cubero, O. L. García-Navarrete, and J. Blasco. 2012. Recent Advances and Applications of Hyperspectral Imaging for Fruit and Vegetable Quality Assessment. Food and Bioprocess Technology 5(4):1121-1142. Nanyam, Y., R. Choudhary, L. Gupta, and J. Paliwal. 2012. A decision-fusion strategy for fruit quality inspection using hyperspectral imaging. Biosystems Engineering 111(1):118-125. Onoyama, H., C. Ryu, M. Suguri, and M. Iida. 2011. Estimation of Rice Protein Content Using Ground-Based Hyperspectral Remote Sensing. Engineering in Agriculture, Environment and Food 4(3):71-76. Pilar Beatriz Garc´ıa-Allende, Olga M. Conde, Jes ´ us M. Mirapeix, Adolfo Cobo, Jose M. Lopez-Higuera. 2010. Hyperspectral Imaging Sustains Production-Process Competitiveness. SPIE Newsroom. Samira Kazemi, Ning Wang, Michael Ngadi, Shiv O. Prasher. 2005. Evaluation of Frying Oil Quality Using VIS/NIR Hyperspectral Analysis. CIGR E-Journal Volume 7. Timo Hyvärinen. 2013. What Makes Push-broom Hyperspectral Imaging Advantageous for Art Applications. Finland: Specim. Qiang Lü, Ming-jie Tang, Jian-rong Cai, Jie-wen Zhao, Saritporn Vittayapadung. 2011. Vis/NIR Hyperspectral Imaging for Detection of Hidden Bruises on Kiwifruits. Czech J. Food SCI: Vol. 29, 2011, No. 6: 595-602. Ryu, C., M. Suguri, and M. Umeda. 2011. Multivariate analysis of nitrogen content for rice at the heading stage using reflectance of airborne hyperspectral remote sensing. Field Crops Research 122(3):214-224. Wang, L., D. Liu, H. Pu, D.-W. Sun, W. Gao, and Z. Xiong. 2014. Use of Hyperspectral Imaging to Discriminate the Variety and Quality of Rice. Food Analytical Methods:1-9. Wikipedia. 2014. Measurement systems analysis. Internet site: http://en.wikipedia.org/wiki/Measurement_systems_analysis Date: 2015-04-10. | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/51392 | - |
dc.description.abstract | 高光譜影像系統能將空間和光譜資訊做結合,取得高辨識且連續性的影像數據,利用影像像素之概念,來描述高光譜影像上每個像素的光譜反應與待側物的含量關係,本研究開發了高光譜影像系統,並且以此系統進行稻米新鮮度的檢測。
系統硬體可分成影像擷取系統以及取像系統兩大部分。取像系統有封閉、全黑的暗箱,搭配全波段的鹵素光源,建立高光強度、高均勻度的光譜影像量測平面。影像擷取系統主要是以液晶可調式濾鏡、CCD、主鏡頭、relay lens、延伸環、調焦環所組成,經過光學路徑之計算,設計出影像擷取系統。本系統的主鏡頭裝於待測物與液晶可調式濾鏡之間,這能大幅增加系統的可視範圍。本研究開發系統軟體以LabVIEW來控制液晶可調式濾鏡與CCD,可以完成450nm至1100nm的高光譜影像影像之擷取,並進行光場校正、空間校正,使擷取到每粒稻米樣本都具有分析化學成份能力的光譜資訊。 本研究使用修正型部分最小平方迴歸(modified partial least linear regression, MPLSR)的分析方法建立與稻米新鮮度的高光譜影像檢量模式。實驗樣本為多期作之台南11號稻米,在酸鹼值的分析結果中,最佳檢量線的相關係數r值可達0.804,SEC為0.239,而脂肪酸度值的分析結果中,最佳的檢量線,其相關係數r為0.786,SEC為0.362 (mg KOH/100g)。pH値比起脂肪酸度值,有較好的預測能力,而代入檢量線的成份值顯示之色彩分佈影像則具有快速辨識檢測的功能。 本研究設計之高光譜系統配合MPLSR分析建立稻米pH值以及脂肪酸度之檢量模式,藉此預測稻米之新鮮度,以符合快速、非破壞性的檢測目標。 | zh_TW |
dc.description.abstract | Hyperspectral imaging system can integrate spatial and spectral information to obtain image data with high identifiability and continuity using the concept of image pixels to describe the relationship between the spectral response of each pixel and the ingredient of samples.
Hyperspectral imaging system (HSIS) was developed in this study to analyze the freshness of rice. The hardware of HSIS system could be divided into two parts: image acquisition system and measurement chamber. Measurement chamber including a closed-dark chamber and a light source with halogen lamps to provide an even lighting environment; image acquisition system was equipped with the Liquid Crystal Tunable Filter (LCTF), CCD, lens, relay lens, extension tube and focus ring. The main lens was mounted between the LCTF and the sample; this arrangement could significantly increase the visual range of the system. The LabVIEW programs were developed in this study to control both the LCTF and CCD to obtain the hyperspectral images (450-1100nm) of each rice kernel with spatial correction and flat field correction. Modified partial least linear regression (MPLSR) was employed to establish the calibration models for the pH value and fat acidity value of the rice. The variety of rice for this experiment was Tainan No.11. The analysis results of MPLSR model for pH value of r, SEC were 0.804, 0.239 respectively. The analysis results of MPLSR model for fat acidity value of r, SEC were 0.786, 0.362 respectively. A pseudo color diagram could be provided to exhibit the spatial distribution of pH or fat acidity of rice samples. The hyperspectral image system has been successfully developed in this study, and calibration models for the determination of pH values and fat acidity value of rice were well established. The system could be used to predict the freshness of rice in a rapid and non-destructive way. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-15T13:32:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-105-R02631030-1.pdf: 2865150 bytes, checksum: 8d418e86979af348107cd2b0b8b6c0ce (MD5) Previous issue date: 2016 | en |
dc.description.tableofcontents | 致 謝 i
摘 要 ii Abstract iii 目 錄 v 圖目錄 vii 表目錄 x 第一章 前 言 1 1.1 前言 1 1.2 研究目的 2 第二章 文獻探討 3 2.1稻米簡介 3 2.1.1 稻米構造與分類 3 2.1.2稻米品質 4 2.2 高光譜影像 8 2.2.1 高光譜影像原理 8 2.2.2 高光譜影像技術之應用 12 第三章 材料與方法 16 3.1 實驗材料 16 3.2 高光譜影像系統之建立 17 3.2.1 系統設計架構 17 3.2.2 系統硬體開發 17 3.2.3系統軟體之控制程式 33 3.3稻米新鮮度實驗流程 39 3.3.1 高光譜影像實驗 40 3.3.2 化學分析方法 41 3.3.3 檢量模式建立 43 第四章 結果與討論 45 4.1 高光譜影像系統整合 45 4.1.1 系統硬體整合 45 4.1.2 系統軟體整合 47 4.2 稻米鮮度檢測分析 49 4.2.1 化學分析之結果 49 4.2.2 高光譜影像檢測之結果 52 4.3 稻米新鮮度檢量模式 55 4.3.1 MPLSR 分析結果 55 4.3.2 高光譜影像的應用 57 第五章 結論 60 參考文獻 61 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 以高光譜影像技術檢測稻米新鮮度之研究 | zh_TW |
dc.title | Evaluation of Rice Freshness Using Hyperspectral Imaging Techniques | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 104-1 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.coadvisor | 陳世銘(Suming Chen) | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 洪滉祐(Huaang-Youh Hurng),楊宜璋(I-Chang Yang) | |
dc.subject.keyword | 高光譜影像,液晶可調式濾鏡,稻米新鮮度, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Hyperspectral Imaging,Liquid Crystal Tunable Filter,Rice Freshness, | en |
dc.relation.page | 64 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2016-02-02 | |
dc.contributor.author-college | 生物資源暨農學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 生物產業機電工程學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 生物機電工程學系 |
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