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基于高光譜成像技術的小黃瓜水分無損檢測
- 信息來源：彩譜品牌廠家 瀏覽次數：63 發表時間：2023-06-19
- 本研究應用了900-1700nm的高光譜相機，可采用杭州彩譜科技有限公司產品FS-15進行相關研究。短波近紅外高光譜相機，采集速度全譜段可達200FPS,被廣泛應用于成分識別，物質鑒別，機器視覺，農產品品質，屏幕檢測等領域。
小黃瓜又稱水果黃瓜、迷你黃瓜，以生食為主，長度一般不超過20cm，直徑約3cm，重100g 左右，表皮柔嫩光滑、色澤均勻、口感脆嫩、瓜味濃郁，水分含量高，具有清熱解毒、生津止渴的功效，因此，頗受消費者的青睞。隨著人們生活水平的不斷提高，人們選擇食用果蔬的要求也不斷的提高，更加注重果蔬內部品質的優劣。水分含量是評定小黃瓜內部品質的重要指標之一，傳統的小黃瓜水分的檢測多采用烘箱干燥法，該方法都存在耗時、費力、勞動強度大、工藝復雜、破壞實驗樣品等缺陷，從而導致無法快速鑒別小黃瓜的品級和準確分類，因此急需尋求一種快速無損檢測果蔬品質的方法。在無損檢測技術中，高光譜成像技術被公認為是最有潛力和價值的無損檢測技術，它集光譜技術與計算機圖像技術兩者的優點于一體，可獲得大量包含連續波長光譜信息的圖像塊，具有多波段、高分辨率等特點。該技術早期廣泛應用于地質明、農業、大氣和環境"等領域。近年來，國內外許多學者已將高光譜成像技術應用到果蔬品質的檢測上。高光譜成像技術在果蔬品質檢測中具有很大的發展前景。文中探索了近紅外高光譜成像技術在小黃瓜水分無損檢測中的應用。在900~1700nm波段范圍內采集了小黃瓜光譜圖像并進行建模分析，選取出最優建模方法，以期實現小黃瓜含水量的無損檢測，并為高光譜成像技術應用于果蔬品質的在線分級分選提供參考。
實驗利用高光譜成像技術在900~1700nm波段范圍內對小黃瓜水分含量進行無損檢測研究。通過對比不同光譜預處理后的模型效果，優選出Savitzky-Golay卷積平滑預處理后的光譜進行后續的數據處理。對Savitzky-Golay卷積平滑處理后的光譜采用偏最小二乘回歸系數法優選出7個特征波長(996nm,1017nm,1091nm,1187nm,1360nm,1473nm, 1637nm）。利用特征波長建立的小黃瓜水分校正和驗證模型的相關系數和均方根誤差分別為0.86，0.111和0.90，0.156，優于全波段建立的模型。因此，高光譜成像技術作為一種快速高效的無損檢測技術對小黃瓜水分含量的測定是可行的。
因實驗選擇的樣品數目有限，今后若增加預測模型的樣品數，進行進一步的深入研究，將能得到更穩固、適應性更強的定量分析模型，為實現在線無損檢測小黃瓜水分含量提供理論基礎。 - 【關閉本頁】 【返回頂部】 【打印此頁】 【收藏此頁】
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