【摘 要】
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鲜莲直链淀粉含量直接影响后续的加工品质和口感,传统的直链淀粉含量检测方法耗时耗力,难以实现批量检测。高光谱成像技术可以同时获得样本的光谱和图像信息,在农产品无损检测领域已经具有广泛的应用。本研究基于高光谱成像技术对鲜莲的直链淀粉含量进行快速无损检测,主要研究结果如下:（1）对比不同的光谱预处理方法,优选最优的预处理方法对感兴趣区域提取光谱进行预处理。分别将一阶导数、二阶导数、MSC、SG及两种不同
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鲜莲直链淀粉含量直接影响后续的加工品质和口感,传统的直链淀粉含量检测方法耗时耗力,难以实现批量检测。高光谱成像技术可以同时获得样本的光谱和图像信息,在农产品无损检测领域已经具有广泛的应用。本研究基于高光谱成像技术对鲜莲的直链淀粉含量进行快速无损检测,主要研究结果如下:（1）对比不同的光谱预处理方法,优选最优的预处理方法对感兴趣区域提取光谱进行预处理。分别将一阶导数、二阶导数、MSC、SG及两种不同预处理方法结合预处理后的光谱作为输入,分别建立PLSR模型,结果显示,MSC为最佳的预处理方法,所建立的MSC-PLSR模型结果为:校正集相关系数（Rc）为0.803,校正集均方根误差（RMSEC）为2.072 mg/g,预测集相关系数（Rp）为0.836,预测集均方根误差（RMSEP）为1.855 mg/g,相对分析误差（RPD）为1.623。（2）对经过MSC预处理过的光谱采用不同的方法提取特征波长,优选最佳特征波长选取方法。本研究通过回归系数法（RC）、连续投影算法（SPA）、竞争性自适应加权算法（CARS）等三种方法提取特征波长,结果表明三种特征波长优选的波长不同,SPA优选波长数目最少,分别为449.5 nm、464.1 nm、500.6 nm、582.7 nm、644.3nm、756.1 nm、812.4 nm、872.3 nm、977.6 nm共9个特征波段。（3）将优选的不同波长作为不同模型的输入,对比最优的鲜莲直链淀粉检测方法。本文分别采用了PLSR,PCR,SVM和LS-SVM等四种建模方法,结果表明MSC-SPA-LS-SVM检测效果最好,MSC-SPA-LS-SVM模型的校正集Rc为0.855,校正集RMSEC为1.631mg/g,预测集Rp为0.841,预测集RMSEP为1.697 mg/g,RPD为2.051。（4）基于灰度共生矩阵提取八种图像纹理特征,对比采用纹理特征以及结合纹理特征和可见近红外光谱建立不同检测模型结果,建立基于高光谱成像技术的鲜莲直链淀粉检测方法。结果显示,在本研究中采用图像纹理特征并不优于只使用感兴趣区域光谱的模型,结合纹理特征和可见近红外光谱建立的LS-SVM模型检测结果是:Rc为0.847,RMSEC为1.876 mg/g,Rp为0.849,RMSEP为1.743mg/g,PRD为1.897,相比较利用可见近红外光谱建立的MSC-SPA-LS-SVM的结果略有降低。
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