發(fā)布時(shí)間：2017-09-29 20:10

  本文關(guān)鍵詞：近紅外光譜的蘋(píng)果內(nèi)部品質(zhì)在線檢測(cè)模型優(yōu)化

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【摘要】：利用近紅外光譜技術(shù)在線檢測(cè)水果內(nèi)部品質(zhì)的關(guān)鍵是獲取精度高穩(wěn)健性好的定量分析模型。研究開(kāi)發(fā)了短波近紅外光譜蘋(píng)果品質(zhì)在線檢測(cè)系統(tǒng),試驗(yàn)時(shí)蘋(píng)果樣本傳輸速度為5個(gè)/s,以漫反射方式采集,有效光譜范圍為500~1100 nm。經(jīng)光譜強(qiáng)度標(biāo)準(zhǔn)化校正后,有比較的采用遺傳算法、連續(xù)投影算法和蟻群優(yōu)化算法等提取特征變量,分別建立偏最小二乘模型,同時(shí)分析了這三種方法提取光譜特征變量的搜索機(jī)制。特征變量提取方法建立的預(yù)測(cè)模型所用變量顯著減少,預(yù)測(cè)效果均優(yōu)于全光譜模型,且能提高運(yùn)算速度,增強(qiáng)模型的穩(wěn)健性;其中又以蟻群優(yōu)化算法的模型預(yù)測(cè)能力最佳,預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)R為0.9358,預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP為0.2619。研究結(jié)果表明,近紅外光譜結(jié)合特征變量提取方法可以建立高效的蘋(píng)果可溶性固形物含量在線檢測(cè)模型,在產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用方面具有很大潛力。
【作者單位】： 江蘇大學(xué)食品與生物工程學(xué)院;國(guó)家農(nóng)業(yè)智能裝備工程技術(shù)研究中心;中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 近紅外光譜 在線檢測(cè) 特征提取 蟻群優(yōu)化算法 遺傳算法 連續(xù)投影算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31501216) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2015BAD19B03) 江蘇大學(xué)高級(jí)人才基金(15JDG169) 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20150502)
【分類(lèi)號(hào)】：O657.33;TS255.7
【正文快照】： 產(chǎn)品快速無(wú)損檢測(cè)技術(shù)與裝備近紅外光譜是分子振動(dòng)光譜的倍頻和合頻吸收譜,包含樣品中有機(jī)分子含氫基團(tuán)的特征信息,適于碳?xì)溆袡C(jī)物成分和特性的分析評(píng)價(jià)。近紅外光譜技術(shù)與傳統(tǒng)分析方法相比,具有不破壞樣品和一般不需預(yù)處理的顯著優(yōu)勢(shì),適合于現(xiàn)場(chǎng)快速分析和在線檢測(cè)[1~3],已在

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張健;;虛擬測(cè)量技術(shù)在質(zhì)量在線檢測(cè)中的應(yīng)用[J];化學(xué)工程與裝備;2008年03期

2 肖功培;造紙機(jī)的在線檢測(cè)和控制[J];中國(guó)造紙;1985年03期

3 劉培良;;退紙軸直徑在線檢測(cè)及其應(yīng)用[J];紙和造紙;1991年01期

4 李彤;計(jì)算機(jī)在線檢測(cè)調(diào)度系統(tǒng)的應(yīng)用[J];小氮肥;2002年05期

5 溫海濱,賈瑞強(qiáng);計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在選礦粒度在線檢測(cè)中的應(yīng)用初探[J];中國(guó)鉬業(yè);2005年01期

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7 申亞曦，王紹純，劉新華;電敏感區(qū)法在非金屬夾雜物在線檢測(cè)中應(yīng)用[J];北京科技大學(xué)學(xué)報(bào);1996年03期

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10 劉鎮(zhèn)清;魏墨v，

本文編號(hào)：943979