基于高光谱图像技术的菜用大豆厚度检测

• 作者: 万相梅 张慜 朱启兵 黄敏
• 来源期刊: 食品与生物技术学报
• 学科: 化学
• 关键词: 菜用大豆 高光谱图像 厚度检测 建模
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 1142-1147
• 页数: 6页
• 分类号: O657.3
• 字数: 3837字
• 语种: 中文

摘要

菜用大豆厚度是划分菜用大豆等级的重要衡量指标之一.采用高光谱图像技术对菜用大豆的厚度进行预测.实验中选取200个菜用大豆作为测试样本,获取其高光谱反射图像,同时用数字式游标卡尺测量厚度值.选取400～1 000 nm范围的光谱信息,采用多元散射校正、标准归一化和导数计算对光谱数据预处理,结合偏最小二乘和多元线性回归两种分析方法建立厚度校正模型和预测模型.研究发现基于多元散射校正的偏最小二乘方法的模型精度较优,校正模型和预测模型的相关系数分别为0.956和0.933,均方根误差分别为0.59 mm和0.70 mm.研究结果表明可以利用高光谱图像技术预测菜用大豆厚度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱启兵	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	56	481	14.0	19.0
2	黄敏		68	518	13.0	19.0
6	万相梅	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	2	23	2.0	2.0
7	张慜		7	62	5.0	7.0