Hyperspectral imaging and machine learning for the prediction of SSC in kiwi fruits

Solids Content (SSC) of the fruits in a non-destructive way. A database is created which includes the hyperspectral data acquired in the visible and near-infrared region (VNIR) and measurements done with a sugar meter.We have applied di?erent machine learning techniques to investigate the correlation between spectral information and the SSC. The models tested were support vector regression (SVR), k-nearest neighbor (KNN), partial least squares (PLS), and multiple linear regression (MLR) with di?erent variable selection techniques and dimensionality reduction. The best model at determining SSC was Uninformative Variable Elimination (UVE)-PLS, which had RMSE = 1.047 °Brix and R2 = 0.39 on the test set

Non-destructive determination of kiwi quality parameters using hyperspectral imaging

Matsvinn er et stort problem i verden, og det er viktig å redusere det for å oppnå en bærekraftig fremtid. Kvalitetsanalyse av kiwier utføres for det meste ved destruktive metoder, noe som bidrar til matsvinn. Destruktive metoder er også tidkrevende ettersom kiwier må ødelegges for å bli målt fysisk. En relativt ny, ikke-destruktiv, effektiv og bærekraftig måte å utføre kvalitetsanalyse av frukt på, er hyperspectral avbilding. Gruppen vår gjorde en gjennomgang av dagens vitenskapelige artikler om vurdering av kiwis modenhet og tenkte at vi kunne bidra med vår forskning. I denne bacheloroppgaven ble et datasett av høy kvalitet samlet ved å fange hyperspectrale bilder og utføre fysiske målinger som fasthet, sukkerinnhold, surhet, salt, størrelse og vekt på kiwi. Dette datasettet ble forhåndsbehandlet og brukt til å utvikle regresjons- og maskin- læringsmodeller for å bestemme sukker og fasthet av "Hayward" kiwifrukter. Den beste modellen for å bestemme sukker og fasthet var UVE-PLS, som presterte moderat (RMSE = 2,804 N; R2 = 0,434) på å forutsi fasthet og bra (RMSE = 0,777Brix; R2 = 0,759) på å forutsi sukkerinnhold