基于计算机视觉技术的番茄花青素含量检测

• 作者: 雷静
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 计算机视觉 番茄 花青素 含量测定
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 新技术应用
• 页码范围: 193-197
• 页数: 5页
• 分类号: S24|TP391.41
• 字数: 3219字
• 语种: 中文

摘要

花青素是一种天然色素,营养保健价值极高.番茄可以同时作为蔬菜和水果,但其花青素的含量很低,因此富含花青素的功能型番茄便成为一个重要的育种目标.花青素的含量测定通常采用常规的分光光度法或色谱法,都有一定的局限性.目前,计算机视觉测定各种色素含量的技术已经成熟,但应用于花青素的报道还很少.为此,利用计算机视觉技术对番茄图像进行分析,从18个颜色特征参数中发现了6个与花青素实际含量之间存在极显著相关性.分别以这6个参数为函数,建立了两者之间的一元二次方程的回归模型,通过决定系数和均方根误差评价,发现以r和R/(G+B)为特征参数建立的模型拟合度最好,对检验集的预测表现出很高的精确度,可以用于花青素含量的快捷无损测定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷静		34	72	4.0	7.0