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2.
哈密瓜坚实度的高光谱无损检测技术   总被引:2,自引:1,他引:1  
提出利用高光谱对哈密瓜坚实度进行检测的方法,对比分析了不同波段范围、不同预处理法、不同光程校正法和不同定量校正算法对哈密瓜坚实度预测模型准确度的影响.实验结果表明,在500~820 nm波段光谱区域,采用偏最小二乘法对经过标准正则变换校正的一阶微分处理的光谱建模效果较优,其校正集相关系数为0.873,校正均方根误差为4.18N,预测集相关系数为0.646,预测均方根误差为6.40N.研究表明,应用高光谱对哈密瓜坚实度的无损检测研究具有可行性.  相似文献   
3.
感兴趣区域(regions of interest,ROIs)的选择及其光谱提取是高光谱图像无损检测分析的关键一步。为快速准确检测羊肉pH,在473~1 000nm波段,开展了两种不同提取ROIs方法对羊肉pH高光谱检测模型的影响研究。采用"矩形区域法"和"图像分割法"两种ROIs方法分别获得相应的122条羊肉光谱,对比了不同预处理方法对建模效果的影响,并比较了两种ROIs方法下逐步多元线性回归(SMLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)的模型精度。结果表明,提取光谱数据建模中SMLR和PLSR模型效果分别最优。"矩形区域法"提取ROIs对应的SMLR模型校正集的相关系数(R_(cal))和均方根误差(RMSEC)分别为0.85和0.085,预测集的相关系数(R_p)和均方根误差(RMSEP)分别为0.82和0.097。"图像分割法"提取ROIs对应的PLSR模型校正集的Rcal和RMSEC分别为0.95和0.050,预测集的Rp和RMSEP分别为0.91和0.071。其次通过比较"矩形区域法"和PCR,SMLR和PLSR三个模型中,"图像分割法"提取的ROIs光谱数据建模效果较优。表明,应用高光谱图像技术结合"图像分割法"提取ROIs快速无损准确检测羊肉pH具有可行性。  相似文献   
4.
可溶性固形物含量(SSC)和硬度是哈密瓜划分等级的重要指标,同时也是其成熟度的表征因子。因此,为满足哈密瓜自动化分级和适宜采摘,采用高光谱技术结合特征波长筛选的方法,同时对哈密瓜的可溶性固形物含量、硬度及成熟度进行了无损检测研究。对多元散射校正(MSC)处理后的光谱分别利用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)和CARS-SPA方法筛选了哈密瓜可溶性固形物和硬度的特征波长,并将原始光谱、MSC预处理后的光谱和所筛选的特征波长作为输入变量分别建立哈密瓜可溶性固形物和硬度的支持向量机(SVM)预测模型及成熟度判别模型。结果显示,MSC-CARS-SPA方法所建立的可溶性固形物和硬度SVM预测模型最优,其Rpre,RMSEP和RPD分别为0.940 4,0.402 7,2.94 1和0.825 3,35.22,1.771。同时对哈密瓜成熟度进行了判别分析,并分别建立了基于全光谱、单一的可溶性固形物或硬度特征波长和主成分分析(PCA)特征融合的哈密瓜成熟度SVM判别模型。结果显示,CARS-PCASVM模型的判别结果与全光谱SNV-SVM模型相同,其校正集和预测集判别正确率分别为95%和94%。研究表明,利用高光谱技术结合特征波长筛选方法可实现同时对哈密瓜可溶性固形物和硬度的定量预测及成熟度判别。  相似文献   
5.
羊肉挥发性盐基氮的高光谱图像快速检测研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
挥发性盐基氮(TVB-N)通常被作为评价羊肉新鲜度的理化参考指标。为了揭示高光谱图像技术(HSI)快速检测羊肉新鲜度的可行性,采集了71个新鲜度具有代表性的羊肉样品的漫反射高光谱图像(400~1 000nm),并利用半微量定氮法测定了其挥发性盐基氮(TVB-N)的化学值。选择感兴趣区域(ROIs)提取样品的代表性光谱,采用含量梯度法划分校正集和预测集,比较不同的光谱预处理方法,比较逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘(PLSR)和主成分分析(PCR)建模方法,建立并验证了TVB-N的校正模型。结果表明,利用多元散射校正(MSC)、一阶导数、Savitzky-Golay(S-G)平滑及中心化处理结合的预处理方法,PLSR和PCR模型都可以实现对羊肉TVB-N的定量检测。对于建立的PLSR模型,采用的预处理方法为MSC、15点2次S-G平滑、1阶导数和中心化相结合的方法,选择的潜变量因子数为11,获得的校正集的相关系数(R)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.92和3.00mg·(100g)-1,预测集的相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)分别为0.92,3.46mg·(100g)-1和2.35。研究表明,高光谱图像技术可用于准确快速地检测分析羊肉中新鲜度关键指标TVB-N的含量。该研究为采用高光谱图像技术进一步分析羊肉新鲜度其他指标、改善TVB-N的建模效果及在实际生产中应用该技术提供了基础。  相似文献   
6.
基于近红外漫反射光谱的香梨类别定性分析   总被引:5,自引:0,他引:5  
基于近红外(near infrared,NIR)漫反射光谱分析技术对库尔勒香梨中的脱萼果和宿萼果进行了自动化判别试验研究.用对不同波段范围、不同光谱预处理方法(MSC、SNV、微分光谱)和不同主成分因子数对香梨类别判别结果的影响进行了对比分析,建立了香梨类别的定性判别模型.研究结果表明:用判别分析(discrimant antilysis,DA)方法在9 091~4 000 cm~(-1)范围结合原始光谱建立的DA判别模型最优,该方法对校正集正确分类率达100%,预测集正确分类率为95%.  相似文献   
7.
波段筛选方法的选取以及随后的光谱特征波段的提取对高光谱模型效果的影响较大。为了快速准确检测羊肉的pH值,开展并讨论了利用两种特征波段筛选方法对羊肉pH值高光谱模型的影响研究。本研究采用二阶导数(2D)、多元散射校正(MSC)和中心化处理(mean-centering)相结合的方法对所提取纯肌肉部分的代表性光谱进行预处理,利用联合区间偏最小二乘(siPLS)和联合区间偏最小二乘结合遗传算法(siPLS-GA)对全波段473~1000nm范围光谱进行特征波段的提取,并分别建立相对应特征波段范围羊肉pH的PLS预测模型,同时与全波段的PLS模型效果相比较。结果表明采用siPLS-GA提取的特征波长建立的PLS模型效果最优,其选取的特征波长点数为56,校正集相关系数(Rcal)和均方根误差(RMSEC)分别为0.96和0.043,预测集相关系数(RP)和均方根误差(RMSEP)分别为0.96和0.048。siPLS-GA方法既能够减少建模使用的光谱变量,又可以提高模型精度,因此利用高光谱图像技术结合siPLS-GA可以实现羊肉pH的特征波段筛选和快速准确检测。  相似文献   
8.
基于漫反射高光谱成像技术的哈密瓜糖度无损检测研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用高光谱成像系统获得网纹类哈密瓜糖度漫反射光谱信息,选择有效波段500~820nm进行哈密瓜糖度检测建模回归分析.对比了多元散射信号修正和标准正则变换校正方法,原始光谱、一阶微分、二阶微分光谱预处理方法对建模精度的影响;采用偏最小二乘法、逐步多元线性回归和主成分回归方法对比分析了带皮哈密瓜和去皮哈密瓜糖度检测模型效果.结果表明,对原始光谱经过MSC和一阶微分光谱处理后,采用PLS和SMLR方法均可取得很好的建模效果,应用PLS法检测带皮哈密瓜糖度是可行的,其校正集相关系数(Rc)为0.861,RMSEC为0.627,预测集相关系数(Rp)为0.706,RMSEP为0.873;应用SMLR法检测去皮哈密瓜糖度效果最佳,校正集相关系数(Rc)为0.928,RMSEC为0.458,预测集相关系数(Rp)为0.818,RMSEP为0.727.研究表明,应用高光谱成像技术检测哈密瓜糖度具有可行性.  相似文献   
9.
高光谱成像在水果内部品质无损检测中的研究进展   总被引:13,自引:0,他引:13  
随着高光谱成像技术的日趋成熟与高光谱成像硬件、软件成本的不断下降,以及高光谱图像数据处理算法的不断改进,应用高光谱成像技术对水果品质进行无损检测成为当前研究热点之一.为了能跟踪国内外的最新研究成果,对高光谱成像在水果内部品质(成熟度、坚实度、可溶性固形物、水分)检测研究进行综述,以期对我国相关研究人员的研究工作提供参考.  相似文献   
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