Simultaneous decomposition of multivariate images: Application to near infrared hyperspectral images of wheat

International audienceWe present here a three-way data analysis method able to reveal common latent components in a collection of multivariate images observed for different objects or scenes. The main objective is to follow the water diffusion in single wheat sections over time using Near-Infrared Hyperspectral Imaging (NIR-HSI). The study is mainly descriptive and data treatments were investigated to find the tissues common to different grains as well as to provide tissues specific to one or more samples. The algorithm proposed is based on the simultaneous decomposition of the covariance matrices calculated for each NIR image supposing that common loading vectors exist and can be weighted differently for each multivariate image. The method is illustrated by the analysis of NIR hyperspectral images acquired at regular time interval for five wheat kernel sections exposed to water. These results show that the kinetics of propagation of water and thus the germination are grain specific.Nous présentons ici une méthode d'analyse de données trois voies en mesure de trouver les composants latents communs d’une collection d'images multivariées observées pour différents objets ou scènes. L'objectif principal est de suivre la diffusion de l'eau dans des sections de blé au fil du temps en utilisant l’imagerie hyperspectrale Proche-Infrarouge (NIR-HSI). L'étude est principalement descriptive et les traitements de données ont été développés pour trouver des tissus communs à différents grains ainsi que de fournir des tissus spécifiques à un ou plusieurs échantillons. L'algorithme proposé est basé sur la décomposition simultanée des matrices de covariance calculées pour chaque image NIR supposant que les vecteurs propres communs existent et peuvent être pondérées différemment pour chaque image. La méthode est illustrée par l'analyse d’images hyperspectrales NIR acquises à intervalle de temps régulier pour cinq sections de blé exposées à l'eau. Ces résultats montrent que la cinétique de la propagation de l'eau et ainsi la germination sont grain spécifique

Analyse en composantes principales (ACP) d’images hyperspectrales PIR de grains de blé : étude de la dureté et de la vitrosité

Le blé est l'une des céréales les plus cultivées au monde qui constitue la base de l’alimentation humaine et des calories ingérées en fournissant des hydrates de carbone et des protéines et des micronutriments. La qualité des grains, incluant leur aptitude au fractionnement pour produire des farines ou semoules, représente un enjeu fondamental pour la filière céréalière. Cette qualité est influencée à la fois par des facteurs génétiques et/ou environnementaux. En particulier, les propriétés mécaniques des grains qui régissent leur aptitude au fractionnement dépend de leurs caractéristiques de dureté et de vitrosité. La dureté est définie comme le degré de résistance à la déformation et est contrôlée par des facteurs génétiques qui régissent l’adhésion entre granules d’amidon et réseau protéique au sein du grain, tandis que la vitrosité, attribuée au degré de compacité de l’albumen, est une propriété optique du matériau influencé par les conditions de développement du grain.Ces paramètres ont été étudiés en Spectroscopie Proche InfraRouge (SPIR) mais plus rarement en imagerie hyperspectrale PIR et encore jamais simultanément. Cette technique qui suscite un intérêt grandissant pour la recherche agronomique combine l’information spectrale à une forte résolution spatiale et, permet ainsi la détermination et la localisation des constituants chimiques dans l’échantillon sans préparation ni destruction.Dans cette étude, un système d’imagerie hyperspectrale (HyperPro, BurgerMetrics), a été utilisé pour analyser la structure de grains de blé répartis en quatre lots de 15 grains issus de lignées de blés quasi-isogéniques qui ne différent que par le caractère de dureté et de lieux de culture différents qui permettent l’obtention de vitrosité contrastées. Une image a été acquise pour chaque grain entier et en coupe transversale dans la gamme 950-2500 nm. Les hypercubes de taille 231 318 212 ainsi obtenus ont ensuite été traités par deux traitements chimiométriques spécifiquement développés sous Matlab: une ACP classique réalisée sur des pixels de chaque image échantillonnés aléatoirement d’une part, et une variante: une ACP concaténée appliquée à tous les pixels des images. Cette dernière conduit à l’obtention d’images en fausses couleurs, communes à toutes les images, pouvant être visuellement comparées. Les résultats obtenus par l’ACP classique montrent une bonne séparation des quatre lots de grains en fonction de leur vitrosité et de leur dureté. Les images obtenues par ACP concaténée permettent de mettre en évidence les différents tissus du grain et d’estimer une variabilité au sein d’un lot.D’autre part, l’étude montre des résultats cohérents entre les échantillons en coupe et les grains entiers. L’imagerie hyperspectrale PIR combinée à une ACP s’avère donc être un outil très prometteur pour l’exploration de données et la classification de grains de blé en fonction de leur dureté et de leur vitrosité

Application de l'imagerie hyperspectrale PIR et de la chimiométrie à l'étude de la dureté et de la vitrosité des grains de blé

Le blé est l'une des céréales les plus cultivées au monde qui constitue la base de l’alimentation humaine. La qualité des grains, incluant leur aptitude au fractionnement pour produire des farines ou semoules, représente un enjeu fondamental pour la filière céréalière. Cette qualité est influencée à la fois par des facteurs génétiques et/ou environnementaux. En particulier, les propriétés mécaniques des grains qui régissent leur aptitude au fractionnement dépend de leurs caractéristiques de dureté et de vitrosité. La dureté est définie comme le degré de résistance à la déformation et est contrôlée par des facteurs génétiques qui régissent l’adhésion entre granules d’amidon et réseau protéique au sein du grain, tandis que la vitrosité, attribuée au degré de compacité de l’albumen, est une propriété optique du matériau influencée par les conditions de développement du grain.Ces paramètres ont été largement étudiés en Spectroscopie Proche Infrarouge (SPIR) et plus rarement en imagerie hyperspectrale PIR et encore jamais simultanément. Cette technique, qui suscite un intérêt grandissant pour la recherche agronomique, combine l’information spectrale à une forte résolution spatiale et permet ainsi la détermination et la localisation des constituants chimiques dans l’échantillon sans préparation ni destruction.Dans cette étude, un système d’imagerie hyperspectrale PIR a été utilisé pour analyser la structure de grains de blé répartis en quatre lots de 15 grains issus de lignées de blés quasi-isogéniques qui ne différent que par le caractère de dureté et de lieux de culture différents qui permettent l’obtention de vitrosité contrastées. Une image a été acquise pour chaque grain entier et en coupe transversale dans la gamme 950-2500nm. Les hypercubes de taille 231X318X212 ainsi obtenus ont ensuite été traités par deux traitements chimiométriques, spécifiquement développés sous Matlab: une ACP classique réalisée sur des pixels de chaque image échantillonnés aléatoirement d’une part, et une ACP concaténée appliquée à tous les pixels des images. Cette dernière conduit à l’obtention d’images en fausses couleurs, communes à toutes les images, pouvant être visuellement comparées.Les résultats obtenus par l’ACP classique montrent une bonne séparation des quatre lots de grains en fonction de leur vitrosité et de leur dureté. Les images obtenues par ACP concaténée permettent de mettre en évidence les différents tissus du grain et d’estimer une variabilité au sein d’un lot.D’autre part, l’étude montre des résultats cohérents entre les échantillons en coupe et les grains entiers. L’imagerie hyperspectrale PIR combinée à une ACP s’avère donc être un outil très prometteur pour l’exploration de données et la classification de grains de blé en fonction de leur dureté et de leur vitrosité

Potential Of Near-Infrared Hyperspectral Imaging Spectroscopy To Quantify Water Content In Biscuits.

International audienceThe aim of this work was to evaluate the suitability of Near-Infrared Hyperspectral Imaging Spectroscopy (NIR-HSI) for the quantification of water content in commercial biscuits. Ten biscuits from two commercial brands were conditioned for one week in desiccators with different water activities controlled by different saturated solutions of salts. Biscuits were analyzed by NIR-HSI and resulting images are analyzed by Principal Components Analysis (PCA). A regression model is also computed using a small number of variables in order to predict moisture values for each pixel and reconstruct prediction images in false color. These results obtained by PCA show that the water content of the two brands of biscuits can be easily monitored by NIR-HSI. The determination coefficient (R-2) obtained by regression is higher than 0.925 and the Root Mean Square Error of Validation (RMSEV) less than 1.815. Prediction images are very relevant and can be used to study biscuits defects

Potential of near-infrared hyperspectral imaging spectroscopy to quantify water content in biscuits

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Random forests for the prediction of water content by near-infrared hyperspectral imaging spectroscopy in biscuits

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Bread dough preparation in a mixer; impact of mixing process on dough properties

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A multiscale approach to understand dough microstructure formation during process; from protein network to dough rheology

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Bread dough preparation in a mixer; impact of rotation speed and of energy on selected dough properties

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Modelling rheological dough behaviour from an innovative air-puff system

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