基于近红外高光谱图像技术的栗果品质无损检测

• 作者: 丁玲玲 宁井铭 方从兵 章林忠 蔡雪珍
• 来源期刊: 安徽农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 板栗 近红外高光谱图像技术 无损检测 品质鉴定 化学计量学
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 园艺
• 页码范围: 160-166
• 页数: 7页
• 分类号: S123|S664.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.13610/j.cnki.1672-352x.20190314.020

摘要

提出一种基于近红外高光谱图像技术的板栗果实品质快速无损检测方法.分别选取3个不同品种栗果、1个品种的霉变栗果和1个品种的虫害栗果各30个样品,采集供试样品的近红外高光谱数据;采用偏最小二乘法(PLS)建立栗果中总糖和淀粉含量预测模型,预测值与实际值的相关系数为0.931 3～0.958 7,均方根误差为0.062 4～0.225 0;结合主成分分析法(PCA),建立不同品种栗果鉴别以及识别霉变、虫害、正常栗果的判别分析(DA)模型,模型的识别率分别为96.7％和98.6％.结果 表明,近红外高光谱图像技术可用于栗果总糖和淀粉的定量预测,以及不同品种栗果和霉变、虫害果的快速定性识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方从兵	安徽农业大学园艺学院	27	312	9.0	17.0
2	章林忠	安徽农业大学园艺学院	9	21	3.0	4.0
6	宁井铭	安徽农业大学茶树生物学与资源利用国家重点实验室	56	520	14.0	20.0
7	蔡雪珍	安徽农业大学园艺学院	2	9	2.0	2.0
8	丁玲玲	安徽农业大学园艺学院	1	3	1.0	1.0