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摘要:
利用可见-近红外激光漫反射光谱图像法及化学计量学方法检测了苹果的可溶性固形物含量和硬度.为了消除苹果形状对品质检测的影响,分析了5个不同波长的激光(680, 780, 880, 940和980nm)照射在富士苹果果面形成的光斑图像.并通过一系列图像处理方法得出了的苹果形状修正算法.分别利用修正前后的光谱图像参数建立苹果可溶性固形物含量和硬度的偏最小二乘回归(PLSR)模型,模型预测值和真实值之间的相关系数从0.78和0.80分别提高到0.87和0.89.为了消除果面镜面反射对苹果内部品质检测的影响,文章提出了象素强度频率检测法,并比较了利用果面光斑图像中光强均值和不同强度对应的象素强度频率建立的苹果硬度和可溶性固形物含量的PISR模型效果,得出象素强度频率的模型效果更好.苹果可溶性固形物含量和硬度PLSR模型中预测均方根误差(RMSEP)分别从1.28°Brix和8.23 N·cm-2降低到0.84°Brix和6.17 N·cm-2.
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文献信息
篇名 苹果品质检测的可见-近红外激光漫反射光谱图像法的方法研究
来源期刊 光谱学与光谱分析 学科 农学
关键词 可见-近红外 激光漫反射光谱图像法 象素强度频率 可溶性固形物含量 硬度 富士苹果 修正算法
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1273-1277
页数 5页 分类号 O657.3|S37|TP391
字数 3934字 语种 中文
DOI 10.3964/j.issn.1000-0593.2008.06.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 籍保平 中国农业大学食品科学与营养工程学院 122 2194 26.0 40.0
2 屠振华 中国农业大学食品科学与营养工程学院 9 163 8.0 9.0
3 史波林 中国农业大学食品科学与营养工程学院 4 66 3.0 4.0
4 朱大洲 中国农业大学食品科学与营养工程学院 8 126 5.0 8.0
5 庆兆坤 中国农业大学食品科学与营养工程学院 5 82 5.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
可见-近红外
激光漫反射光谱图像法
象素强度频率
可溶性固形物含量
硬度
富士苹果
修正算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
光谱学与光谱分析
月刊
1000-0593
11-2200/O4
大16开
北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院
82-68
1981
chi
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13956
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