高光谱成像技术对灵武长枣果皮强度的无损检测

• 作者: 丁佳兴 何建国 刘贵珊 吴龙国 强锋
• 来源期刊: 食品工业科技
• 学科: 工学
• 关键词: 可见-近红外 高光谱成像 果皮强度 无损检测 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（24）
• 所属期刊栏目: 分析检测
• 页码范围: 58-62,68
• 分类号: TS207.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13386/j.issn1002-0306.2016.24.003

摘要

利用高光谱技术对灵武长枣果皮强度检测进行研究,为灵武长枣外部品质无损检测提供科学方法.采集120个灵武长枣的400～1000 nm的高光谱图像,对光谱数据进行预处理;应用连续投影算法(SPA)、正自适应加权算法(CARS)和无信息变量消除法(UVE)对原始光谱数据提取特征波长;分别建立基于全光谱和特征波长的偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)果皮强度预测模型.结果表明:采用标准正态变换(SNV)预处理算法效果最优,其PLSR模型的交叉验证相关系数(Rcv)为0.8207,交叉验证均方根误差(RMSECV)为9.9630;利用SPA、CARS和UVE法从全光谱的125个波长中分别选取出29个、31个和31个特征波长;而基于全光谱建立的LS-SVM模型效果最优,其预测相关系数(Rp)为0.9555,预测均方根误差(RMSEP)为3.8282;研究结果表明基于高光谱成像技术采集的灵武长枣漫反射光谱进行果皮强度无损检测具有可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何建国	宁夏大学农学院	93	716	16.0	22.0
2	刘贵珊	宁夏大学农学院	58	454	13.0	19.0
3	吴龙国	宁夏大学农学院	38	257	9.0	15.0
7	丁佳兴	宁夏大学农学院	10	84	6.0	9.0
8	强锋	宁夏大学农学院	5	32	3.0	5.0