論文の概要: Visible and Hyperspectral Imaging for Quality Assessment of Milk: Property Characterisation and Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12313v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 17:18:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-16 23:37:53.708193
• Title: Visible and Hyperspectral Imaging for Quality Assessment of Milk: Property Characterisation and Identification
• Title（参考訳）: 乳製品の品質評価のための可視・ハイパースペクトルイメージング:特性特性と同定
• Authors: Massimo Martinelli, Elena Tomassi, Nafiou Arouna, Morena Gabriele, Laryssa Perez Fabbri, Luisa Pozzo, Giuseppe Conte, Davide Moroni, Laura Pucci,
• Abstract要約: 従来の化学分析の代替手段としての可視・高スペクトルイメージングの可能性について検討した。 合計52個の乳サンプルが分析され、その生化学的組成が決定された。 12日間保存した試料と試料とを正確に区別した可視画像の解析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4446723310060385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Rapid and non-destructive assessment of milk quality is crucial to ensuring both nutritional value and food safety. In this study, we investigated the potential of visible and hyperspectral imaging as cost-effective and quick-response alternatives to conventional chemical analyses for characterizing key properties of cowś milk. A total of 52 milk samples were analysed to determine their biochemical composition (polyphenols, antioxidant capacity, and fatty acids) using spectrophotometer methods and standard gas-liquid and high-performance liquid chromatography (GLC/HPLC). Concurrently, visible (RGB) images were captured using a standard smartphone, and hyperspectral data were acquired in the near-infrared range. A comprehensive analytical framework, including eleven different machine learning algorithms, was employed to correlate imaging features with biochemical measurements. Analysis of visible images accurately distinguished between fresh samples and those stored for 12 days (100 percent accuracy) and achieved perfect discrimination between antibiotic-treated and untreated groups (100 percent accuracy). Moreover, image-derived features enabled perfect prediction of the polyphenols content and the antioxidant capacity using an XGBoost model. Hyperspectral imaging further achieved classification accuracies exceeding 95 percent for several individual fatty acids and 94.8 percent for treatment groups using a Random Forest model. These findings demonstrate that both visible and hyperspectral imaging, when coupled with machine learning, are powerful, non-invasive tools for the rapid assessment of milkś chemical and nutritional profiles, highlighting the strong potential of imaging-based approaches for milk quality assessment.
• Abstract（参考訳）: 牛乳の品質の迅速かつ非破壊的な評価は、栄養価と食品の安全性の両立に不可欠である。 本研究では,牛乳の成分特性を特徴付けるために,従来の化学分析法に代えて,高感度・高感度の可視像の可能性を検討した。 総計52種の乳サンプルを分析し, 分光光度計法および標準気液高速液体クロマトグラフィー(GLC/HPLC)を用いて, その生化学的組成(ポリフェノール, 抗酸化能, 脂肪酸)を調べた。 同時に、標準的なスマートフォンを用いて可視(RGB)画像が撮影され、近赤外域でハイパースペクトルデータが取得された。 11種類の機械学習アルゴリズムを含む包括的な分析フレームワークを使用して、イメージング特徴と生化学的測定を相関させた。 可視画像の解析は、新鮮試料と12日間保存されたもの(100%精度)を正確に区別し、抗生物質処理群と未処理群(100%精度)の完全な識別を実現した。 さらに,XGBoostモデルを用いて,ポリフェノール含量および抗酸化能の完全な予測を可能にした。 ハイパースペクトルイメージングは、いくつかの脂肪酸で95%以上、ランダムフォレストモデルで治療群で94.8%以上の分類精度を達成した。 これらの結果は、可視像とハイパースペクトル像の両方が、機械学習と組み合わせることで、乳の化学的および栄養学的プロファイルを迅速に評価するための強力な非侵襲的ツールであることが示され、乳の品質評価に対する画像ベースアプローチの強い可能性を強調した。

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