【摘 要】
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茶叶是大众青睐的健康饮品之一,但茶叶在机器采摘和加工过程中,容易混入茶梗和昆虫异物,影响茶叶的质量安全。X射线成像技术,根据食品基质和异物的密度差实施检测,广泛适用于金属异物并延伸至高密度塑料,但对于茶梗、昆虫这类低密度有机异物尚不适用,迫切需要研发新型无损检测技术和方法。针对茶叶遮掩异物引起误判的问题,提出了电磁振动辅助上料结合近红外光谱、图像的在线检测方案,开展绿茶夹杂的茶梗和昆虫异物在线检测
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茶叶是大众青睐的健康饮品之一,但茶叶在机器采摘和加工过程中,容易混入茶梗和昆虫异物,影响茶叶的质量安全。X射线成像技术,根据食品基质和异物的密度差实施检测,广泛适用于金属异物并延伸至高密度塑料,但对于茶梗、昆虫这类低密度有机异物尚不适用,迫切需要研发新型无损检测技术和方法。针对茶叶遮掩异物引起误判的问题,提出了电磁振动辅助上料结合近红外光谱、图像的在线检测方案,开展绿茶夹杂的茶梗和昆虫异物在线检测研究。（1）采集了绿茶、茶梗、昆虫及其混合样品的近红外光谱共600条,分析了近红外光谱响应特性。运用K-S算法对数据集进行划分,451条光谱被用作建模,其余149条光谱用于评价模型的性能。采用去趋势、MSC、SNV、VSN、air PLS、ALS、OPLEC算法进行散射校正,其中OPLEC处理后建立的PLS-DA模型最优,预测决定系数（Rp~2）为0.79,预测均方根误差（RMSEP）为0.37,正确判别率达到了85%。实验结果表明,近红外光谱结合OPLEC算法的茶叶异物在线检测具备可行性。（2）采用电磁振动辅助上料,采集了绿茶、茶梗、昆虫及其混合样品的RGB-N四通道图像共78幅,提取信噪比较高的蓝色（B）通道图像。进行平滑处理、全局阈值分割、取反运算、开运算、孔洞填充、连通区域标记,提取出面积、周长、长轴长、短轴长、长宽比、离心率、圆形度和矩形度8个特征变量。基于Fisher准则进行特征选择,筛选出短轴长、离心率和长宽比3个特征变量,分别建立了LDA和SVM模型,用未参与建模的113个样品评价模型的预测能力,SVM模型的性能更佳,正确识别率达到了81.4%,对茶梗的识别精确率和召回率分别为69.6%、53.3%;对面包虫的识别精确率和召回率分别为76%、79.2%;对茶梗和面包虫的F得分分别为0.60、0.78。实验结果表明,基于图像的茶叶异物在线检测具备可行性。
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