Melamine has been reported to be responsible for kidney stones and renal failure among infants and children. Con-ventional detection methods, High-Performance Liquid Chromatography (HPLC) and Gas Chromatography (GC), aresensitive enough to detect trace amounts of the contaminant, but they are time consuming, expensive, and labor-intensive. Hyperspectral imaging methods, which combine spectroscopy and imaging, can provide rapid and non-destructive means to assess the quality and safety of agricultural products. In this study, near-infrared hyperspectralreflectance imaging combined with partial least square regression analysis was used to predict melamine particleconcentration in dry milk powder. Melamine particles, with concentration levels ranging from 0.02% to 1% byweight ratio (g/g), were mixed with dry milk powder and used for the experiment. Hyperspectral reflectance imagesin the wavelength range from 992.0nm to 1682.1nm were acquired for the mixtures. Then PLSR models weredeveloped with several preprocessing methods. Optimal wavelength bands were selected from 1454.5nm to 1555.6nm using beta-coefficients from the PLSR model. The best PLSR result for predicting melamine concentration inmilk powder was obtained using a 1st order derivative pretreatment with Rv=0.974, SEP=±0.055%, and F=6.

본 연구에서는 가시광 및 근적외선 초분광 반사광 영상 시스템을 이용하여 배추의 건전종자와 퇴화종자를 선별할 수 있는 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다. 초분광 반사광 영상을 이용하여 배추의 건전종자와 퇴화종자를 선별할 수 있는 최적의 반사광 파장 조합을 구명하고 이를 이용하여 퇴화종자를 검출할 수 있는 초분광 영상 알고리즘을 제시하였다. 본 논문의 전체적인 결론을 요약하면 다음과 같다. 가) 배추의 건전종자와 퇴화종자를 구별하기 위해 초분광 반사광 스펙트럼을 이용하여 PLS-DA 모델을 개발하고 성능평가를 수행하였다. Calibration set의 분류 정확도 97.6%이고 test set의 분류 정확도는 96.9% 이었다. 나) 배추의 건전종자와 퇴화종자를 분류하는데 가장 큰 영향을 미치는 파장대는 680 nm로 확인 되었으며, 이는 배추종자가 퇴화하는 과정에서 발생하는 chlorophyll 변화의 영향으로 사료된다. 다) 개발한 PLS-DA모델의 beta coefficient를 적용한 PLS의 영상을 이용하여 건전종자와 퇴화종자를 선별한 결과 분류정확도 96.8%로 육안 및 일반 컬러 카메라로 선별하기 힘든 배추의 퇴화종자 검출이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

본 연구에서는 저장기간에 따른 돈육의 신선도 변화측정을 위하여 돈육의 형광 반응을 측정 하였다. 형광 방출-조사 메트릭스를 측정하여 저장기간별 돈육의 부패 정도를 가장 잘 구분 할 수 있는 최적 형광 파장을 찾고자 하였다. 등심의 경우 조사광 420 nm, 방출파장 569 nm, 삼겹살의 경우 조사광 430 nm, 방출파장 636 nm이 저장기간에 따른 신선도 변화 측정을 위해 가장 적합한 파장임을 확인할 수 있었는데 이는 ZnPP와 PP 성분의 형광 반응 영역과 일치하였다. 형광 반응측정에서 얻은 상대 형광강도 값과 돈육의 화학적 및 미생물학적 측정값을 선형회귀법을 이용하여 분석하였다. 선형회귀 분석 결과 등심의 결정계수(R2)는 TBARS, TBC, VBN, pH가 각각 0.693, 0.822, 0.869, 0.632로 나타났다. 삼겹살의 경우는 TBC값이 0.577로 가장 높은 결정계수를 나타내었다. 본 연구의 결과는 특정 파장 영역의 돈육의 형광 값이 돈육 신선도와 관련된 화학적 및 미생물학적 인자들과 밀접한 관계가 있다는 것을 보여주는 것으로 형광측정기술이 돈육의 신선도를 간편하고 빠르게 그리고 비파괴적으로 예측 할 수 있는 가능성을 보여주었다.

Many spectral imaging technologies are available to nondestructive means to assess plant status including abiotic and biotic stress conditions. In recent years, ARS has developed various sensing and instrumentation technologies for agricultural applications. These include hyperspectral imaging for visible/near-infrared (NIR) reflectance and fluorescence imaging, and multispectral laser-induced fluorescence imaging. Hyperspectral imagery is a fusion of imaging and traditional spectroscopy. We recently expanded the hyperspectral capabilities to include rapid macro-scale Raman chemical imaging. The current state of the art of imaging technologies and their potential applications for characterization of the plant status are presented.