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摘要:
含水率是影响板栗贮藏、加工的关键指标之一,该文应用近红外光谱技术对板栗含水率进行快速无损检测.试验对240个板栗样本的带壳光谱和栗仁板栗光谱采用SPXY算法进行样本集划分,利用偏最小二乘法建立含水率定量检测模型,并对微分、多元散射校正、变量标准化等多种预处理方法对建模结果的影响进行比较.结果表明:栗仁和带壳板栗的光谱经一阶微分预处理后所建模型性能最佳,其中栗仁的水分检测模型校正集和验证集的相关系数分别为0.9359和0.8473,校正均方根误差为1.44%,验证均方根误差为1.83%;带壳板栗光谱所建模型校正集和验证集的相关系数分别为0.8270和0.7655,校正均方根误差为2.27%,验证均方根误差为2.35%.受栗壳的影响,带壳板栗光谱模型对含水率的预测精度低于栗仁光谱模型的预测精度.研究表明,近红外光谱分析技术可用于板栗含水率的快速无损检测.
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文献信息
篇名 基于近红外光谱的板栗水分检测方法
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 近红外光谱 水分 无损检测 板粟
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 农产品加工工程
研究方向 页码范围 338-341
页数 4页 分类号 S379|TS207.3
字数 3290字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2010.02.058
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
近红外光谱
水分
无损检测
板粟
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
相关基金
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
论文1v1指导