高光谱图像技术在沙梨无损检测中的应用
发布时间:2024-07-10
浏览次数:177
沙梨又名金珠果,果皮色泽多为褐色或绿色,果肉细嫩脆爽,汁多味甜,深得消费者喜爱。目前,国内外对水果品质检测方法常采用有直接破坏性的化学检测方法、近红外光谱检测技术以及高光谱图像检测技术等。本文简单介绍了高光谱图像技术在沙梨无损检测中的应用。
沙梨又名金珠果,果皮色泽多为褐色或绿色,果肉细嫩脆爽,汁多味甜,深得消费者喜爱。目前,国内外对水果品质检测方法常采用有直接破坏性的化学检测方法、近红外光谱检测技术以及高光谱图像检测技术等。本文简单介绍了高光谱图像技术在沙梨无损检测中的应用。
检测方法
采集80个沙梨样本在400-1 000 nm内的高光谱图像数据及其对应的糖度,采用变量标准化、多元散射校正(MSC)、平滑滤波、基线校正等方法对原始光谱数据进行预处理,发现MSC 预处理效果最佳,再通过无信息变量消除法对MSC预处理后的光谱数据进行压缩,最后分别建立BP神经网络和PLS沙梨糖度预测模型。
检测设备
高光谱成像仪,可以采用赛斯拜克SC系列高光谱相机,光谱波长测量范围为400-1700 nm,分辨率为2.5nm,能够精准捕捉沙梨的光谱特征。
实验结果
无信息变量消除法将光谱变量压缩到 234个,有效减少了建模的输人变量,建立的PLS预测模型和BP神经网络的预测相关系数均在0.85以上,而PLS预测模型的相关系数为0.9508,均方根误差为0.268,优于BP神经网络模型。
本研究将高光谱图像技术与无信息变量消除法相结合,建立沙梨糖度PLS预测模型,为实现水果快速、无损检测奠定了理论基础。
上一页 : 基于旋翼无人机的农业低空高光谱遥感技术
下一页 : 高光谱技术应用于农业病虫害监测急需解决的问题
相关产品
-
高光谱成像仪高光谱图像数据的分析方法解析
由于高光谱成像仪获取的光谱数据比较的繁冗,为了获得有效的光谱信息,建立预测模型,就需要对光谱数据进行处理,提取有效的信息。本文对高光谱成像仪高光谱图像数据的分析..
-
高光谱成像仪高光谱数据的处理方法介绍
高光谱成像仪在测定样品时,不仅可以获得光谱信息,还可以获得图像信息。不过,高光谱成像仪的高光谱数据比较的冗沉,因此就需要对高光谱数据进行处理。本文对高光谱成像..
-
高光谱成像仪器探测技术之图像传感器的类型
探测器是高光谱成像仪的核心部件,它主要用来实现光电信号的转换。目前高光谱成像仪中常用的探测器的类型主要有CCD、CMOS、EMCCD、sCMOS等,不同类型的传..
-
高光谱成像仪的扫描技术和分光技术介绍
高光谱成像光谱仪一般包括物镜、狭缝、准直透镜、分光模块、会聚镜和探测器,狭缝决定光谱仪的视场,通过准直镜到达分光模块,不同波长的光被分光模块分离,经过会聚镜聚集..