【摘 要】
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融合可见-近红外光谱和机器视觉分析技术,建立玉米霉变程度在线检测方法。辐照灭菌玉米分别接种5种谷物中常见有害霉菌,并于28℃和85%相对湿度环境中储藏15 d至严重霉变。在
【机 构】
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南京财经大学食品科学与工程学院,南京灵山粮食储备库有限公司,浙江农林大学农业与食品科学学院
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划重点专项（2017YFC1600601）;国家自然科学基金面上项目（31772061）;浙江省重点研发计划项目（2018C02050）;国家粮油作物产品质量安全风险评估专项（GJFP2018001）;江苏高校优势学科建设工程资助项目（2014-124）;江苏省农业科技自主创新资金项目（CX(19）2005）
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融合可见-近红外光谱和机器视觉分析技术,建立玉米霉变程度在线检测方法。辐照灭菌玉米分别接种5种谷物中常见有害霉菌,并于28℃和85%相对湿度环境中储藏15 d至严重霉变。在样品储藏的第0、6、9、12、15天,同时在线采集其光谱及图像特征信息,将提取的样品光谱特征波长和图像颜色特征参数融合成总特征参数,建立玉米霉变程度定性定量模型。结果表明,主成分分析可成功区分不同霉变程度的玉米样品;基于光谱和图像信息融合的线性判别分析模型对不同霉变程度玉米样品的整体识别率达91.1%,比单独应用光谱和图像时的准确率分别
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