用于复热椰子油区分的透射式多光谱成像

由于油的广泛消费（尤其在南亚）及其严重的健康风险，食用油复热对全球健康有显著影响。尽管多光谱成像系统（MISs）在快速食品质量筛查中有大量应用，但食品图像分析尚未应用于油复热分析。为此，本文讨论了一种低成本MSI的应用，用于估计“复热循环次数类别”（油样递归加热的次数）并识别油样发生显著变化的“临界类别”。首先，以复热油样与纯油样之间的Bhattacharyya距离作为输入来估计复热循环次数类别。分类采用支持向量机分类器，复热循环次数识别准确率达83.34%。随后，引入一种使用改进谱聚类（SC）算法的无监督聚类流程，以区分复热下的临界类别。此外，通过化学分析进行了实验室实验以确定复热过程的影响。实验中椰子油样品的化学分析与化学分析结果一致且具有统计显著性（p < 0.05）。据此，所提工作填补了多光谱成像用于油复热的空白，并提出了一种用于油临界性质变化无监督检测的新算法。因此，所提研究工作在实践意义、对食品图像分析的贡献以及无监督分类机制方面均具有重要意义。