【摘 要】
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外部和内部质量参数的检测是水果等级的划分的重要依据,而无损检测始终是一项重要的研究课题.但许多可重复性差以及单调的主观评价方法,或者只检测外部参数的方法仍然在广泛地被应用.本研究应用基于超光谱图像技术探讨雪花梨无损检测的可行性.本系统能同时提取雪花梨含糖量与含水量的光谱响应和形态特征参数,获取雪花梨样品的含糖量和含水量预测的敏感水分吸收光谱带.利用人工神经网络建立了雪花梨含糖量和含水率的预测模型.
【机 构】
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华南农业大学,广州,510642 Department of Bioresource Engine
【出 处】
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2005年中国农业工程学会学术年会
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外部和内部质量参数的检测是水果等级的划分的重要依据,而无损检测始终是一项重要的研究课题.但许多可重复性差以及单调的主观评价方法,或者只检测外部参数的方法仍然在广泛地被应用.本研究应用基于超光谱图像技术探讨雪花梨无损检测的可行性.本系统能同时提取雪花梨含糖量与含水量的光谱响应和形态特征参数,获取雪花梨样品的含糖量和含水量预测的敏感水分吸收光谱带.利用人工神经网络建立了雪花梨含糖量和含水率的预测模型.研究结果表明,雪花梨的含糖量预测值和实际值的相关系数R对于训练和预测分别为0.996和0.82.含水量预测值和实际值的相关系数R对于训练和预测分别为0.94和0.68.利用RGB投影图像面积对雪花梨质量预测,其相关系数为0.93.
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