【摘 要】
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为实现白萝卜异常品质糠心的无损检测,构建高光谱图像技术检测白萝卜糠心的检测系统。获取了光源透射、反射和半透射模式下白萝卜的高光谱图像信息,结合偏最小二乘分析(parti
【机 构】
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南京农业大学食品科技学院,浙江农林大学农业与食品科学学院
【基金项目】
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“十二五”国家科技支撑计划项目(2015BAD19B03);国家自然科学基金青年科学基金项目(31101282;71103086);公益性行业(农业)科研专项(201303088);江苏高校优势学科建设工程资助项目;浙江省自然科学基金项目(Y3110450)
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为实现白萝卜异常品质糠心的无损检测,构建高光谱图像技术检测白萝卜糠心的检测系统。获取了光源透射、反射和半透射模式下白萝卜的高光谱图像信息,结合偏最小二乘分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)、支持向量机(support vector machine,SVM)、人工神经网络(artificial neural network,ANN)3种算法分别建立白萝卜糠心的识别模型。结果表明:3种检测模式中,基于透射模式的高光谱图像系统检测准确率最高
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