Wheat is one of the major staple crops across the globe. Therefore, it is mandatory to measure, maintain and improve the wheat quality for human consumption. Traditional wheat quality measurement methods are mostly invasive, destructive and limited to small samples of wheat. In a typical supply chain of wheat, there are many receival points where bulk wheat arrives, gets stored and forwarded as per the requirements. In this receival points, the application of traditional quality measurement methods is difficult and often very expensive. Therefore, there is a need for non-invasive, non-destructive real-time methods for wheat quality assessments. One such method that fulfils the above-mentioned criteria is hyperspectral imaging (HSI) for food quality measurement and it can also be applied to bulk samples. In this paper, we have investigated how HSI has been used in the literature for assessing stored wheat quality. So that the required information to implement real-time digital quality assessment methods at the different stages of Australian supply chain can be made available in a single and compact document.


翻译:小麦是全球主要主食作物之一,因此,必须测量、维持和提高小麦质量,以便人类消费。传统的小麦质量测量方法大多具有侵入性、破坏性,仅限于小麦的样本。在典型的小麦供应链中,有许多累进性点,大麦到达、储存并按要求转送。在这个累进点,传统质量测量方法的应用很困难,而且往往非常昂贵。因此,小麦质量评估需要非侵入性、非破坏性的实时方法。满足上述标准的方法之一是食品质量测量的超光谱成像(HSI),也可以应用于大麦样品。在本文中,我们研究了文献中如何使用HSI评估小麦储存的质量。因此,澳大利亚供应链不同阶段采用实时数字质量评估方法所需要的信息可以在一份单一和紧凑文件中提供。

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