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高光譜圖像技術(shù)在沙梨無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2024-07-10
瀏覽次數(shù):211

沙梨又名金珠果,果皮色澤多為褐色或綠色,果肉細(xì)嫩脆爽,汁多味甜,深得消費(fèi)者喜愛(ài)。目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)水果品質(zhì)檢測(cè)方法常采用有直接破壞性的化學(xué)檢測(cè)方法、近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)以及高光譜圖像檢測(cè)技術(shù)等。本文簡(jiǎn)單介紹了高光譜圖像技術(shù)在沙梨無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用。

沙梨又名金珠果,果皮色澤多為褐色或綠色,果肉細(xì)嫩脆爽,汁多味甜,深得消費(fèi)者喜愛(ài)。目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)水果品質(zhì)檢測(cè)方法常采用有直接破壞性的化學(xué)檢測(cè)方法、近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)以及高光譜圖像檢測(cè)技術(shù)等。本文簡(jiǎn)單介紹了高光譜圖像技術(shù)在沙梨無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用。


高光譜圖像技術(shù)在沙梨無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用


檢測(cè)方法

采集80個(gè)沙梨樣本在400-1 000 nm內(nèi)的高光譜圖像數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的糖度,采用變量標(biāo)準(zhǔn)化、多元散射校正(MSC)、平滑濾波、基線校正等方法對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,發(fā)現(xiàn)MSC 預(yù)處理效果最佳,再通過(guò)無(wú)信息變量消除法對(duì)MSC預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,最后分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PLS沙梨糖度預(yù)測(cè)模型。


高光譜成像儀-4


檢測(cè)設(shè)備

高光譜成像儀,可以采用賽斯拜克SC系列高光譜相機(jī),光譜波長(zhǎng)測(cè)量范圍為400-1700 nm,分辨率為2.5nm,能夠精準(zhǔn)捕捉沙梨的光譜特征。

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高光譜圖像技術(shù)在沙梨無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用2


高光譜圖像技術(shù)在沙梨無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用3


高光譜圖像技術(shù)在沙梨無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用5


實(shí)驗(yàn)結(jié)果

無(wú)信息變量消除法將光譜變量壓縮到 234個(gè),有效減少了建模的輸人變量,建立的PLS預(yù)測(cè)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)均在0.85以上,而PLS預(yù)測(cè)模型的相關(guān)系數(shù)為0.9508,均方根誤差為0.268,優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

本研究將高光譜圖像技術(shù)與無(wú)信息變量消除法相結(jié)合,建立沙梨糖度PLS預(yù)測(cè)模型,為實(shí)現(xiàn)水果快速、無(wú)損檢測(cè)奠定了理論基礎(chǔ)。

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