基于光学性质判别苹果的早期轻微损伤

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苹果的轻微损伤部位容易被病原微生物入侵,导致自身和周围果实腐烂。早期轻微损伤的检测能有效降低损失。本研究采用单积分球系统结合反向倍增法测量1450~1800 nm波段下极品富士苹果的光学参数,采用多元散射校正和标准正态变量对数据进行预处理。基于1450~1800 nm的吸收系数和约化散射系数,结合主成分分析和概率神经网络(PNN)建立了苹果轻微损伤的判别模型。构建的模型对无损伤样品判断准确率达到96%以上,当PNN密度分度值(Spread)小于0.7时,吸收系数对有损伤样品的判断准确率为100%。实验结果
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