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基于可見(jiàn)-近紅外光譜和多光譜成像技術(shù)的梨損傷檢測(cè)研究
摘要：提出了利用可見(jiàn)-近紅外光譜技術(shù)和多光譜成像技術(shù)檢測(cè)鴨梨損傷隨時(shí)間及程度變化的新方法.利用可見(jiàn)-近紅外光譜技術(shù),分別結(jié)合偏最小二乘(panial least squares,PLS)和最小二乘支持向量機(jī)(least squares-support vector machine,LS-SVM)方法對(duì)鴨梨受損程度和受損天數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè).結(jié)果表明,兩種方法在鴨梨損傷后期對(duì)損傷程度的判別均具有較好的效果;LS-SVM方法對(duì)鴨梨輕度損傷的損傷天數(shù)的預(yù)測(cè)精度較高,但重度損傷天數(shù)的預(yù)測(cè)效果不如PLS方法.然后利用多光譜圖像預(yù)測(cè)鴨梨受損天數(shù).研究發(fā)現(xiàn),利用LS-SVM建立的模型預(yù)測(cè)效果較穩(wěn)定,預(yù)測(cè)結(jié)果相關(guān)系數(shù)均在0.85左右.說(shuō)明利用可見(jiàn)-近紅外光譜分析技術(shù)和多光譜成像技術(shù)能夠快速無(wú)損地檢測(cè)出鴨梨的損傷程度及時(shí)間,為鴨梨檢測(cè)提供了一種新方法. 作者： 曹芳[1] 吳迪[1] 鄭金土[2] 鮑一丹[1] 王遵義[3] 何勇[1] Author： CAO Fang[1] WU Di[1] ZHENG Jin-tu[2] BAO Yi-dan[1] WANG Zun-yi[3] HE Yong[1] 作者單位： 浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院,浙江,杭州,310029浙江省寧波市林特科技推廣中心,浙江,寧波,315010浙江萬(wàn)里學(xué)院科研處,浙江,寧波,315100 期 刊： 光譜學(xué)與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(4) 分類(lèi)號(hào)： S123 關(guān)鍵詞： 可見(jiàn)-近紅外光譜 多光譜成像 鴨梨 最小二乘支持向量機(jī) 偏最小二乘法 機(jī)標(biāo)分類(lèi)號(hào)： D69 D9 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞： 近紅外光譜技術(shù) 多光譜成像技術(shù) 損傷程度 檢測(cè)研究 Multispectral Image Infrared Spectroscopy Based 鴨梨 least squares 預(yù)測(cè)效果 新方法 最小二乘支持向量機(jī) 近紅外光譜分析技術(shù) LS-SVM 偏最小二乘 重度損傷 預(yù)測(cè)精度 預(yù)測(cè)結(jié)果 相關(guān)系數(shù) 圖像預(yù)測(cè) 基金項(xiàng)目： 農(nóng)業(yè)部公益性行業(yè)專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目，浙江省重大科技專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目，浙江省自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目，寧波市重人科技攻關(guān)項(xiàng)目，寧波市農(nóng)業(yè)攻關(guān)-合作項(xiàng)目 基于可見(jiàn)-近紅外光譜和多光譜成像技術(shù)的梨損傷檢測(cè)研究[期刊論文] 光譜學(xué)與光譜分析 --2011, 31(4)曹芳 吳迪 鄭金土 鮑一丹 王遵義 何勇提出了利用可見(jiàn)-近紅外光譜技術(shù)和多光譜成像技術(shù)檢測(cè)鴨梨損傷隨時(shí)間及程度變化的新方法.利用可見(jiàn)-近紅外光譜技術(shù),分別結(jié)合偏最小二乘(panial least squares,PLS)和最小二乘支持向量機(jī)(least squares-support vector m...【基于可見(jiàn)-近紅外光譜和多光譜成像技術(shù)的梨損傷檢測(cè)研究】相關(guān)文章：
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