論文の概要: Non-Destructive Quantification of Urea Adulteration in Bovine Milk Using Transmittance Multispectral Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03113v1
- Date: Tue, 04 Aug 2026 04:33:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-05 15:30:23.034396
- Title: Non-Destructive Quantification of Urea Adulteration in Bovine Milk Using Transmittance Multispectral Imaging
- Title（参考訳）: 透過型マルチスペクトルイメージングによるウレア成熟の非破壊定量化
- Abstract要約: ウレアを用いたウシ乳の成体化は、食品の質と健康上の問題である。
本研究は,定量的尿素推定のための実用的,費用効率,精度,検査値に基づくMSI法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Adulteration of bovine milk using urea remains a major food quality and health concern, motivating the development of rapid and quantitative screening tools. Conventional approaches, including laboratory-based analytical methods and spectroscopic techniques, have been used for urea detection; however, many remain less suitable for rapid, low-cost routine screening due to requirements such as specialized instrumentation, sample preparation, chemical reagents, or laboratory operation. This study introduces a pragmatic, cost-effective, accurate, and laboratory-validated MSI-based method for quantitative urea estimation under controlled density conditions using a multispectral-imaging-based regression framework. An in-house-built multispectral imaging system operating in twelve discrete spectral bands (365--940~nm) was used to acquire multispectral images of milk samples prepared with controlled urea addition and water for density balancing. Fresh milk was obtained on the day of image acquisition, and the specific gravity of the milk was verified to be 1.032 at 20°C using a hydrometer. Multiple linear regression provided an initial mapping with a high validation $R^2$ of 0.9599, while a feed-forward neural network further improved predictive performance with a validation $R^2$ of 0.9773. These results demonstrate the feasibility of transmittance multispectral imaging for accurate, non-destructive urea quantification under controlled density-balanced conditions, supporting its potential as a rapid screening approach for milk-quality assessment.
- Abstract（参考訳）: ウレアを用いたウシ乳の成体化は、食品の質と健康上の問題であり、迅速かつ定量的なスクリーニングツールの開発を動機付けている。
実験室に基づく分析法や分光法を含む従来のアプローチは尿素検出に用いられてきたが、多くの方法は、特殊な測定器、試料調製、化学試薬、実験室での手術などの要求により、迅速で低コストな定期検診には適していない。
本研究では,マルチスペクトルイメージングに基づく回帰フレームワークを用いて,制御密度条件下での定量的尿素推定のための実用的,費用効率,精度,実験値に基づくMSI法を提案する。
12個の離散スペクトル帯(365--940~nm)で処理した内製マルチスペクトルイメージングシステムを用いて,尿素を添加した乳試料のマルチスペクトル画像と密度バランスのための水の取得を行った。
画像取得当日, 新鮮な乳を採取し, 水温計を用いて乳の比重を20°Cで1.032と確認した。
複数の線形回帰は、高いバリデーション$R^2$ of 0.9599で初期マッピングを提供し、フィードフォワードニューラルネットワークは、バリデーション$R^2$ of 0.9773で予測性能をさらに改善した。
これらの結果は, 乳質品質評価のための迅速スクリーニング手法としての可能性を裏付けるものであり, 精度の高い非破壊尿素定量化のための透過型マルチスペクトルイメージングの可能性を示すものである。
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