富士苹果主要成分的CT无损检测

• 作者: 张京平 张华 王会
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 苹果 成分 无损检测 CT技术 神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 99-102
• 页数: 4页
• 分类号: TS255.1|S126
• 字数: 2541字
• 语种: 中文

摘要

分析了CT无损检测富士苹果内部品质的可行性,使用基于X射线的CT机采集富士苹果内部的CT信息,将处理后的CT信息作为神经网络的输入,对富士苹果主要成分进行了预测,神经网络经优化后对含水率、含糖量和含酸量的平均预测误差分别为1.75%、5.81%和0.72%,CT技术结合神经网络方法的精度满足无损检测的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张京平	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	18	154	7.0	11.0
2	王会	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	15	101	6.0	9.0
3	张华	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	40	243	8.0	14.0