Hyperspectral Imaging and Partial Least Square Discriminant Analysis for Geographical Origin Discrimination of White Rice

( Changyeun Mo ),( Jongguk Lim ),( Sung Won Kwon ),( Dong Kyu Lim ),( Moon S. Kim ),( Giyoung Kim ),( Jungsook Kang ),( Kyung-do Kwon ),( Byoung-kwan Cho ) 한국농업기계학회 2017 바이오시스템공학 Vol.42 No.4

Purpose: This study aims to propose a method for fast geographical origin discrimination between domestic and imported rice using a visible/near-infrared (VNIR) hyperspectral imaging technique. Methods: Hyperspectral reflectance images of South Korean and Chinese rice samples were obtained in the range of 400 nm to 1000 nm. Partial least square discriminant analysis (PLS-DA) models were developed and applied to the acquired images to determine the geographical origin of the rice samples. Results: The optimal pixel dimensions and spectral pretreatment conditions for the hyperspectral images were identified to improve the discrimination accuracy. The results revealed that the highest accuracy was achieved when the hyperspectral image’s pixel dimension was 3.0 mm × 3.0 mm. Furthermore, the geographical origin discrimination models achieved a discrimination accuracy of over 99.99% upon application of a first-order derivative, second-order derivative, maximum normalization, or baseline pretreatment. Conclusions: The results demonstrated that the VNIR hyperspectral imaging technique can be used to discriminate geographical origins of rice.

Original Article Journal of Biosystems Engineering : Detecting Drought Stress in Soybean Plants Using Hyperspectral Fluorescence Imaging

( Changyeun Mo ),( Moon S. Kim ),( Giyoung Kim ),( Eun Ju Cheong ),( Jinyoung Yang ),( Jongguk Lim ) 한국농업기계학회 2015 바이오시스템공학 Vol.40 No.4

Purpose: Soybean growth is adversely affected by environmental stresses such as drought, extreme temperatures, and nutrient deficiency. The objective of this study was to develop a method for rapid measurement of drought stress in soybean plants using a hyperspectral fluorescence imaging technique. Methods: Hyperspectral fluorescence images were obtained using UV-A light with 365 nm excitation. Two soybean cultivars under drought stress were analyzed. A partial least square regression (PLSR) model was used to predict drought stress in soybeans. Results: Partial least square (PLS) images were obtained for the two soybean cultivars using the results of the developed model during the period of drought stress treatment. Analysis of the PLS images showed that the accuracy of drought stress discrimination in the two cultivars was 0.973 for an 8-day treatment group and 0.969 for a 6-day treatment group. Conclusions: These results validate the use of hyperspectral fluorescence images for assessing drought stress in soybeans.

농식품 가공 시설의 오염 신속 측정에 관한 연구

모창연 ( Changyeun Mo ),김기영 ( Giyoung Kim ),김문성 ( Moon S. Kim ),황찬송 ( Chansong Hwang ),서영욱 ( Youngwook Seo ),이아영 ( Ah-yeong Lee ) 한국농업기계학회 2019 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1

장출혈 대장균에 오염된 새싹채소 등으로 인한 식중독 사고 발생에 의해 고품질의 안전한 농식품에 대한 소비자의 요구가 증대되고 있으며 또한 농식품의 위해요소에 대한 국제기준 강화로 농식품 안전성 검사 수요가 증가하고 있다. 이에 농식품 생산 및 가공단계에서 농식품 안전성을 향상시키기 위해서 식품가공 공장의 안전성을 신속하게 검사할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 분광 영상 기술을 이용하여 식품 가공시설의 오염여부를 신속하게 측정할 수 있는 기술을 개발하였다. 농식품 가공 장치의 표면 재질에 미생물 번식 가능성이 높은 오염원 검출을 위해 초분광 형광 영상 시스템을 이용하였다. 이 시스템은 365nm 파장의 UV-A 여기광, 시료 이송부, 초분광 형광 영상 획득부로 구성되어 있고 형광 영상 스펙트럼의 파장영역은 420 ~ 780 nm 이다. 측정한 형광 영상을 이용하여 토마토, 오렌지, 사과의 오염 여부를 검출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 500, 660, 780 nm 파장 대역에서 토마토, 오렌지, 사과의 오염된 부분이 스테인리스 표면 재질보다 형광의 세기가 크게 나타나는 특성을 보였다. 농식품 가공 장치 표면에서 형광 분광 영상으로 20배 희석된 잔류유기물에 의한 오염부위의 검출가능성을 확인하였다.

Hyperspectral Imaging and Partial Least Square Discriminant Analysis for Geographical Origin Discrimination of White Rice

Mo, Changyeun,Lim, Jongguk,Kwon, Sung Won,Lim, Dong Kyu,Kim, Moon S.,Kim, Giyoung,Kang, Jungsook,Kwon, Kyung-Do,Cho, Byoung-Kwan Korean Society for Agricultural Machinery 2017 바이오시스템공학 Vol.42 No.4

Purpose: This study aims to propose a method for fast geographical origin discrimination between domestic and imported rice using a visible/near-infrared (VNIR) hyperspectral imaging technique. Methods: Hyperspectral reflectance images of South Korean and Chinese rice samples were obtained in the range of 400 nm to 1000 nm. Partial least square discriminant analysis (PLS-DA) models were developed and applied to the acquired images to determine the geographical origin of the rice samples. Results: The optimal pixel dimensions and spectral pretreatment conditions for the hyperspectral images were identified to improve the discrimination accuracy. The results revealed that the highest accuracy was achieved when the hyperspectral image's pixel dimension was $3.0mm{\times}3.0mm$. Furthermore, the geographical origin discrimination models achieved a discrimination accuracy of over 99.99% upon application of a first-order derivative, second-order derivative, maximum normalization, or baseline pretreatment. Conclusions: The results demonstrated that the VNIR hyperspectral imaging technique can be used to discriminate geographical origins of rice.

신선편이 식품의 생물학적 이물질 신속 검출에 관한 연구

모창연 ( Changyeun Mo ),김기영 ( Giyoung Kim ),임종국 ( Jongguk Lim ),이강진 ( Kangjin Lee ),김문성 ( Moon S. Kim ) 한국농업기계학회 2017 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.22 No.2

신선편이 농산물의 국내 시장규모는 매년 성장하고 있으며, 대상도 엽채류, 과채류로 확대되고 있다. 소비자들이 신선편이 농산물을 기피하는 주요 원인은 안전성 우려로 위생에 대한 불신이 존재하고 있다. 이를 해결하기 위해 신선편이 식품에 존재하는 생물학적 이물질인, 애벌레, 파리, 지렁이 등을 신속하게 검출할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 본 연구에서는 형광 영상을 이용하여 신선편이 식품에서 생물학적 이물질을 판별할 수 있는 기술을 개발하고자 한다. 이를 위해 365 nm의 여기광을 조사하여 400~740nm 파장의 형광 영상을 측정하였다. 생물학적 이물질과 신선편이 식품을 구별하기 위한 파장 특성을 조사하였다. 그 결과 식선편이 식품은 엽록소 파장 대역인 686 nm 영역에서 생물학적 이물질보다 높게 나타나는 경향을 보였다. 이러한 형광 특성은 생물학적 이물질의 검출 가능성을 보여주었다. 본 연구는 신선편이 식품에 존재하는 이물질 뿐만 아니라 신선편이 가공시설에 존재하는 생물학적 이물질도 신속하게 검출할 수 있는 검사 장치 개발을 위한 기초 자료로 활용 가능하다.

국내산과 중국산 쌀의 원산지 판별을 위한 초분광 영상 처리에 관한 연구

모창연 ( Changyeun Mo ),임종국 ( Jongguk Lim ),김기영 ( Giyoung Kim ),권성원 ( Kwon Sung Won ),임동규 ( Dong Kyu Lim ),민현정 ( Hyun Jung Min ),권경도 ( Kyungdo Kwon ) 한국농업기계학회 2017 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.22 No.1

우리나라에서는 수입 개방화 추세에 따라 공정한 유통질서 확립하고 국내 생산자와 소비자를 보호하기 위하여 원산지 표시제가 시행되고 있다. 그러나 수입 농산물과 국산 농산물의 큰 가격차이로 인하여 원산지를 허위 표시하는 경우가 증가하고 있다. 특히 쌀 관세화 전환 의무에 따른 수입산 쌀 증가하고 있으며 단립종과 중립종 수입산 쌀은 국내산 쌀과 외관이 유사하여 육안식별이 어려워 국내산 쌀로 둔갑할 우려가 있다. 이에 신속하고 비파괴적으로 쌀의 원산지를 판별할 수 있는 기술 개발이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국내산 쌀과 중국산 쌀의 원산지를 신속하게 판별가능한 영상 처리기술을 개발하였다. 쌀은 국내에서 생산된 중립종 50점과 중국에서 생산된 단립종 및 중립종 51점이 수집되어 사용되었다. 쌀의 분광 영상은 초분광 가시광 및 근적외선 영상 시스템을 이용하여 측정하였다. 이 시스템은 할로겐-텅스텐 라인광, 시료 이송부, 초분광 영상 획득부로 구성되어 있다. 텅스텐-할로겐 라인광은 15° 각도로 대칭으로 시료에 조사되고 400 ~ 1000 nm 파장 영역의 반사광 영상 스펙트럼이 측정되었다. 초분광 영상 데이터는 광에 노출되지 않은 암실에서의 파장별 영상과 반사율이 99% 이상인 기준판의 파장별 영상을 이용하여 교정되었다. 부분최소제곱회귀법을 이용하여 쌀 원산지 판별모델 식을 개발하였고, 이 판별모델식을 교정된 초분광 영상에 적용하여 영상처리 판별 모델을 개발하였다. 그 결과, 원산지 판별정확도가 97.4% 이상으로 나타났으며, 국내산과 중국산 쌀의 원산지 판별이 가능하였다.

On-line fresh-cut lettuce quality measurement system using hyperspectral imaging

Mo, Changyeun,Kim, Giyoung,Kim, Moon S.,Lim, Jongguk,Lee, Kangjin,Lee, Wang-Hee,Cho, Byoung-Kwan Elsevier 2017 BIOSYSTEMS ENGINEERING Vol.156 No.-

<P>In this study, an online quality measurement system for detecting foreign substances on fresh-cut lettuce was developed using hyperspectral reflectance imaging. The online detection system with a single hyperspectral camera in the range of 400–1000 nm was able to detect contaminants on both surfaces of fresh-cut lettuce. Algorithms were developed for this system to detect contaminants such as slugs and worms. The optimal wavebands for discriminating between contaminants and sound lettuce as well as between contaminants and the conveyor belt were investigated using the one-way analysis of variance (ANOVA) method. The subtraction imaging (SI) algorithm to classify slugs resulted in a classification accuracy of 97.5%, sensitivity of 98.0%, and specificity of 97.0%. The ratio imaging (RI) algorithm to discriminate worms achieved classification accuracy, sensitivity, and specificity rates of 99.5%, 100.0%, and 99.0%, respectively. The overall results suggest that the online quality measurement system using hyperspectral reflectance imaging can potentially be used to simultaneously discriminate foreign substances on fresh-cut lettuces.</P> <P><B>Highlights</B></P> <P> <UL> <LI> We developed online fresh-cut lettuce quality measurement system. </LI> <LI> The online measurement system was capable to detect defects on both surfaces of fresh-cut lettuce. </LI> <LI> The multispectral imaging algorithms were developed to detect the foreign substances. </LI> <LI> The imaging algorithms for slug and worm achieved the accuracy of 97.5% and 99.5%, respectively. </LI> </UL> </P>

Discrimination methods for biological contaminants in fresh-cut lettuce based on VNIR and NIR hyperspectral imaging

Mo, Changyeun,Kim, Giyoung,Kim, Moon S.,Lim, Jongguk,Lee, Seung Hyun,Lee, Hong-Seok,Cho, Byoung-Kwan Elsevier 2017 Infrared physics & technology Vol.85 No.-

<P><B>Abstract</B></P> <P>The rapid detection of biological contaminants such as worms in fresh-cut vegetables is necessary to improve the efficiency of visual inspections carried out by workers. Multispectral imaging algorithms were developed using visible-near-infrared (VNIR) and near-infrared (NIR) hyperspectral imaging (HSI) techniques to detect worms in fresh-cut lettuce. The optimal wavebands that can detect worms in fresh-cut lettuce were investigated for each type of HSI using one-way ANOVA. Worm-detection imaging algorithms for VNIR and NIR imaging exhibited prediction accuracies of 97.00% (RI<SUB>547/945</SUB>) and 100.0% (RI<SUB>1064/1176</SUB>, SI<SUB>1064-1176</SUB>, RSI-I<SUB>(1064-1173)/1064</SUB>, and RSI-II<SUB>(1064-1176)/(1064+1176)</SUB>)<SUB>,</SUB> respectively. The two HSI techniques revealed that spectral images with a pixel size of 1×1mm or 2×2mm had the best classification accuracy for worms. The results demonstrate that hyperspectral reflectance imaging techniques have the potential to detect worms in fresh-cut lettuce. Future research relating to this work will focus on a real-time sorting system for lettuce that can simultaneously detect various defects such as browning, worms, and slugs.</P> <P><B>Highlights</B></P> <P> <UL> <LI> VNIR- and NIR- HSI algorithms to detect worm on fresh-cut lettuce were developed. </LI> <LI> The optimal wavebands to discriminate worm were investigated by the one-way ANOVA. </LI> <LI> The worm detection algorithm achieved the accuracy of 100% for NIR-HSI. </LI> <LI> The best pixel size of spectral images to detect worm were 1×1 or 2×2mm. </LI> </UL> </P>

초분광 형광 영상 기술을 이용한 백미의 원산지 판별

모창연 ( Changyeun Mo ),김기영 ( Giyoung Kim ),임종국 ( Jongguk Lim ),권성원 ( Kwon Sung Won ),임동규 ( Dong Kyu Lim ) 한국농업기계학회 2016 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2

국내 쌀 시장을 보호하기 위해 쌀의 수입물량을 제한하는 쌀 관세화 유예기간이 2014년에 종료되어 쌀 관세화가 2015년부터 시행되고 있다. 쌀 관세화에 의해 저가 수입산 쌀이 국내산 쌀로 둔갑할 우려가 높아지고 있다. 이에 수입산 쌀의 불법유통을 방지하기 위하여 양곡관리법이 개정되어 2015년부터 시행되고 있지만, 국내산 쌀과 외관이 유사한 중립종과 단립종을 육안으로 식별이 불가능하여 원산지가 국내산으로 둔갑될 우려가 있다. 이에 신속하고 비파괴적으로 쌀의 원산지를 판별할 수 있는 기술 개발이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 초분광 형광 영상을 이용하여 국내산 백미와 중국산 백미의 원산지를 신속하게 측정하는 기술을 개발하였다. 백미는 국내에서 생산된 50종과 중국 동북 삼성지역(흑룡강성, 길림성, 요령성)에서 생산된 50종을 수집하여 사용되었다. 백미의 원산지에 따른 형광 영상을 측정하기 위해 초분광 형광 영상 시스템을 이용하였다. 이 시스템은 365nm 파장의 UV-A 여기광, 시료 이송부, 초분광 형광 영상 획득부로 구성되어 있다. UV-A 광은 15° 각도로 대칭으로 시료에 조사되고 420 ∼ 780 nm 파장 영역의 형광 영상 스펙트럼이 측정되었다. 측정한 분광영상에서 추출한 픽셀스펙트럼으로 원산지 판별 모델을 개발하였다. 중국산 백미는 국내산 백미보다 465 nm와 489 nm 파장 피크에서 형광세기가 낮게 나타나는 특성을 보였으며, 650 nm ~ 710 nm 파장영역에서는 중국산 백미가 국내산 백미보다 형광세기가 높게 나타났다. 다양한 스펙트럼 전처리 수행한 결과, 미분을 한 스펙트럼에서 국내산과 중국산 백미의 형광 세기가 다른 전처리들 보다 더 큰 차이를 보였다. 주성분 분석과 선형판별법을 적용하여 국내산과 중국산 백미의 원산지 판별 모델들 개발하였다. 그 결과, 1차 미분과 2차 미분을 적용한 모델의 국내산과 중국산 판별정확도가 모두 100%로서 전처리를 수행하지 않은 스펙트럼을 이용하여 개발한 판별모델보다 판별성능이 개선되었다.

국내 원산지별 고춧가루의 매운맛 비파괴 측정기술 개발

모창연(Changyeun Mo),이강진(Kangjin Lee),임종국(Jong-Guk Lim),강석원(Sukwon Kang),이현동(Hyun-Dong Lee),조병관(Byoung-Kwan Cho) 충남대학교 농업과학연구소 2012 농업과학연구 Vol.39 No.4

In this research, the feasibility of non-destructive measurement technique of pungency measurement was investigated for the red-pepper powders produced in different domestic areas in South Korea. The near-infrared absorption spectra in the range of 1100 nm~2300 ㎚ was used to measure capsaicinoids content in red-pepper powders by using a NIR spectroscopy equipped with Acousto-optic tunable filters (AOTF). Fourth three different red-pepper powders from 14 different locations were collected and separated in three different particle size (below 0.425 ㎜, 0.425~0.71 ㎜, 0.71~1.4 ㎜) for the spectral measurements. The partial least square regression (PLSR) models to predict the capsaicinoids content depends on particle size were developed with the measured spectra. The determinant coefficients and standard errors of the developed models for the red-pepper powders of below 0.425 ㎜, 0.425~0.71 ㎜, and 0.71~1.4 ㎜ were in the range of 0.859~0.887 and 12.90~12.99 ㎎/100 g, respectively. The PLS model with the pretreatment of Standard Normal Variate (SNV) for the red-pepper powders below 1.4 mm particle size showed the best performance with the determinant coefficient of 0.844 and the standard error of 14.63 ㎎/100 g.