Recherche :Détection non destructive de multiples qualités de calmar séché par imagerie hyperspectrale combinée à 1D-KAN-CNNRésumé : Étant donné que le calmar séché est un produit de la mer très apprécié dans les pays orientaux, l'industrie agroalimentaire mondiale a besoin d'une évaluation rapide et non invasive de la qualité de ce produit. La présente étude utilise donc l'imagerie hyperspectrale visible-proche infrarouge (VIS-NIR) et les méthodologies d'apprentissage profond (DL). Nous avons acquis et prétraité des images de réflectance hyperspectrale VIS-NIR (400-1000 nm) de 93 échantillons de calmar séché. Les longueurs d'onde importantes ont été sélectionnées à l'aide d'un échantillonnage compétitif adaptatif repondéré, d'une analyse en composantes principales et de l'algorithme des projections successives. Basé sur un réseau de Kolmogorov-Arnold (KAN), nous introduisons un réseau neuronal convolutif KAN unidimensionnel (1D-KAN-CNN) pour des mesures non destructives de la graisse, des protéines et de l'azote basique volatil total…