本文選題：青梅　切入點：酸度　出處：《農(nóng)業(yè)機械學(xué)報》2017年09期

【摘要】：針對傳統(tǒng)理化分析的青梅酸度檢測方法破壞性大、耗時長、無法實現(xiàn)在線檢測的不足,對基于高光譜成像技術(shù)的青梅酸度快速無損檢測方法進(jìn)行研究。采集了487個青梅樣本在550~1 000 nm波段內(nèi)的高光譜圖像,經(jīng)過光譜相對反射率校正和6種不同濾波后,分別利用連續(xù)投影算法(SPA)、遺傳算法(GA)以及連續(xù)投影結(jié)合遺傳算法(SPA+GA)3種光譜降維方法,提取了反映青梅內(nèi)部酸度信息的特征波長,并建立波長與青梅p H值的偏最小二乘(PLS)預(yù)測模型,研究不同濾波和不同降維方法下的預(yù)測精度。研究結(jié)果表明:同一預(yù)測模型,Savitzky-Golay(S-G)平滑濾波預(yù)測精度最高;相比SPA或GA單一算法降維,經(jīng)5點S-G平滑濾波后SPA+GA光譜降維的方法,可顯著降低模型復(fù)雜度,提高模型預(yù)測精度,預(yù)測集的均方根誤差為0.070 6,相關(guān)系數(shù)為0.792 5。
[Abstract]:A method for detecting the acidity of green plum based on high spectral imaging was studied by using three kinds of spectral reduction methods : continuous projection algorithm ( SPA ) , genetic algorithm ( GA ) and continuous projection combined genetic algorithm ( SPA + GA ) .

【作者單位】： 南京林業(yè)大學(xué)機械電子工程學(xué)院;機電產(chǎn)品包裝生物質(zhì)材料國家地方聯(lián)合工程研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項目(31570714) 江蘇省重點研發(fā)計劃項目(BE2015304-3) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程項目(PAPD) 2016年度省級戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展專項資金項目 南京2015年度科技發(fā)展計劃項目(201505058)
【分類號】：TP391.41;TS255.7

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本文編號：1708651