基于透射光譜的蘋果霉心病判別影響因素及其修正方法研究
發(fā)布時間:2021-10-09 02:15
蘋果是我國最重要的水果產(chǎn)業(yè)支柱之一,近年來由于生活水平的提高,人們越來越重視其內(nèi)部品質(zhì),對蘋果的需求也逐漸從“數(shù)量型”向“質(zhì)量型”轉(zhuǎn)變。霉心病作為蘋果的一種內(nèi)部病害,嚴重制約著整個產(chǎn)業(yè)的優(yōu)質(zhì)果率和出口率。基于可見/近紅外透射光譜技術(shù)檢測蘋果霉心病的方法引起了國內(nèi)外眾多學者的重視,且取得了較好的檢測效果。但是現(xiàn)有研究多數(shù)在采用大小均勻樣本的理想狀態(tài)下進行建模與分析,忽略了果實顏色、果實大小等樣本差異對于透射光譜的影響,而實際采后檢測中蘋果的大小、表面顏色、檢測位置、光源距離等眾多因素均會對霉心病的檢測效果造成影響。為了提高采后蘋果霉心病檢測精度、檢測可靠性以及適用性,提升檢測模型的實用性與先進性,本文對基于透射光譜的蘋果霉心病判別影響因素進行了深入研究,并提出了一些考慮影響因子的光譜修正方法。主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下:(1)構(gòu)建了蘋果霉心病透射光譜檢測平臺并對光譜數(shù)據(jù)分析方法進行了介紹。首先分析了蘋果不同霉心病類型(褐變型、霉心型和心腐型)的發(fā)病機理以及病害特點,論證了基于近紅外光譜技術(shù)檢測蘋果內(nèi)部病害的可行性。其次,根據(jù)光譜透射檢測特點,搭建了基于光譜儀的蘋果霉心病透射光譜檢測平臺。最后...
【文章來源】:西北農(nóng)林科技大學陜西省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:101 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
蘋果霉心病的不同類型
第二章蘋果霉心病透射光譜獲取及數(shù)據(jù)分析方法11圖2-3光譜分析軟件界面Fig.2-3Interfaceofspectralanalysissoftware進行蘋果透射光譜采集時,為保證光源穩(wěn)定,每次采集數(shù)據(jù)前15min打開光源進行預熱工作。采集數(shù)據(jù)時,保持暗箱門處于關(guān)閉狀態(tài),將蘋果樣本放置于蘋果托臺上,果柄軸向方向與光源照射方向垂直。每個樣本于赤道面處選取均勻分布且無缺陷的3個點采集光譜信息,各點之間呈120°,最終取3次數(shù)據(jù)的平均值作為樣本的光譜數(shù)據(jù)。2.3樣本選擇與光譜壓縮方法光譜儀測得的光譜數(shù)據(jù),包含了不同原因造成的噪聲、各種原因產(chǎn)生的異常樣本以及數(shù)據(jù)中的冗余信息和共線性問題,都會影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,因此采用化學計量學方法對光譜數(shù)據(jù)的定性和定量分析在多數(shù)情況下是必須的,且化學計量學方法建立的判別模型是工業(yè)化應用的基矗2.3.1異常樣本檢驗方法在獲取蘋果近紅外透射光譜的實驗中,不可避免的會產(chǎn)生一些異常樣本。因此,異常樣本的檢驗和剔除是建立穩(wěn)定高效的校正模型的關(guān)鍵之一。產(chǎn)生異常樣本的原因有很多,可能是樣本本身,也可能是實驗儀器或者實驗操作。異常樣本一般是含有極端組成的樣本,這些極端組成可能是光源中的誤差造成的,也可能是正常值。往往這類極端組成會對模型性能產(chǎn)生強烈的影響,導致模型不穩(wěn)定,因此需要剔除。對于一些特別明顯的異常樣本,如其理化值明顯高于實際值的范圍,我們可以通過經(jīng)驗進行識別并將其剔除。而對于不明顯的異常樣本,我們則需要借助數(shù)理統(tǒng)計的分析方法進行識別。本文中主要應用了馬氏距離法進行異常樣本的檢驗。馬氏距離通過數(shù)據(jù)之間的協(xié)方差距離求得,可以衡量出一個樣本對于全部樣本集帶來的影響大。▌姷2007;
第三章蘋果近紅外透射光譜的影響因素及響應特性分析29言,選取714nm附近的波長區(qū)域,所采集到的光譜是比較穩(wěn)定的。3.4表面顏色對蘋果近紅外透射光譜響應特性的影響由于蘋果生長時期的天氣環(huán)境存在著很大的不確定性,溫度、光、氮肥等眾多因素都會影響蘋果的著色質(zhì)量,這也就導致了蘋果表面顏色的差異。如圖3-5表示了著色較差和著色較好的兩類蘋果,圖3-6表示了條紅、混合型和片紅三種不同的著色類型。2018年11月2日從冷庫中選取各5個相同大孝兩種不同著色質(zhì)量(著色較差和著色較好)、理化性質(zhì)相近、無外部缺陷的健康蘋果運回機械與電子工程學院于第2天進行實驗,并采用標簽對樣本進行逐一編號。同時,選取各5個相同大小,三種不同著色類型(條紅、混合型、片紅)、無外部缺陷的健康蘋果運回機械與電子工程學院于第2天進行實驗,并采用標簽對樣本進行逐一編號。實驗過程中保持室內(nèi)溫度穩(wěn)定在20℃,相對濕度為30%~40%。(1)著色較好(2)著色較差圖3-5兩種不同著色質(zhì)量的樣品Fig.3-5Twosamplesofdifferentcoloringqualities(1)片紅(2)混合型(3)條紅圖3-6三類不同著色類型的樣品Fig.3-6Threesamplesofdifferentcoloringtypes通過對不同著色質(zhì)量和不同著色類型的蘋果進行近紅外透射光譜采集實驗來考慮蘋果不同表面顏色對透射光譜的影響。
本文編號:3425434
【文章來源】:西北農(nóng)林科技大學陜西省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:101 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
蘋果霉心病的不同類型
第二章蘋果霉心病透射光譜獲取及數(shù)據(jù)分析方法11圖2-3光譜分析軟件界面Fig.2-3Interfaceofspectralanalysissoftware進行蘋果透射光譜采集時,為保證光源穩(wěn)定,每次采集數(shù)據(jù)前15min打開光源進行預熱工作。采集數(shù)據(jù)時,保持暗箱門處于關(guān)閉狀態(tài),將蘋果樣本放置于蘋果托臺上,果柄軸向方向與光源照射方向垂直。每個樣本于赤道面處選取均勻分布且無缺陷的3個點采集光譜信息,各點之間呈120°,最終取3次數(shù)據(jù)的平均值作為樣本的光譜數(shù)據(jù)。2.3樣本選擇與光譜壓縮方法光譜儀測得的光譜數(shù)據(jù),包含了不同原因造成的噪聲、各種原因產(chǎn)生的異常樣本以及數(shù)據(jù)中的冗余信息和共線性問題,都會影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,因此采用化學計量學方法對光譜數(shù)據(jù)的定性和定量分析在多數(shù)情況下是必須的,且化學計量學方法建立的判別模型是工業(yè)化應用的基矗2.3.1異常樣本檢驗方法在獲取蘋果近紅外透射光譜的實驗中,不可避免的會產(chǎn)生一些異常樣本。因此,異常樣本的檢驗和剔除是建立穩(wěn)定高效的校正模型的關(guān)鍵之一。產(chǎn)生異常樣本的原因有很多,可能是樣本本身,也可能是實驗儀器或者實驗操作。異常樣本一般是含有極端組成的樣本,這些極端組成可能是光源中的誤差造成的,也可能是正常值。往往這類極端組成會對模型性能產(chǎn)生強烈的影響,導致模型不穩(wěn)定,因此需要剔除。對于一些特別明顯的異常樣本,如其理化值明顯高于實際值的范圍,我們可以通過經(jīng)驗進行識別并將其剔除。而對于不明顯的異常樣本,我們則需要借助數(shù)理統(tǒng)計的分析方法進行識別。本文中主要應用了馬氏距離法進行異常樣本的檢驗。馬氏距離通過數(shù)據(jù)之間的協(xié)方差距離求得,可以衡量出一個樣本對于全部樣本集帶來的影響大。▌姷2007;
第三章蘋果近紅外透射光譜的影響因素及響應特性分析29言,選取714nm附近的波長區(qū)域,所采集到的光譜是比較穩(wěn)定的。3.4表面顏色對蘋果近紅外透射光譜響應特性的影響由于蘋果生長時期的天氣環(huán)境存在著很大的不確定性,溫度、光、氮肥等眾多因素都會影響蘋果的著色質(zhì)量,這也就導致了蘋果表面顏色的差異。如圖3-5表示了著色較差和著色較好的兩類蘋果,圖3-6表示了條紅、混合型和片紅三種不同的著色類型。2018年11月2日從冷庫中選取各5個相同大孝兩種不同著色質(zhì)量(著色較差和著色較好)、理化性質(zhì)相近、無外部缺陷的健康蘋果運回機械與電子工程學院于第2天進行實驗,并采用標簽對樣本進行逐一編號。同時,選取各5個相同大小,三種不同著色類型(條紅、混合型、片紅)、無外部缺陷的健康蘋果運回機械與電子工程學院于第2天進行實驗,并采用標簽對樣本進行逐一編號。實驗過程中保持室內(nèi)溫度穩(wěn)定在20℃,相對濕度為30%~40%。(1)著色較好(2)著色較差圖3-5兩種不同著色質(zhì)量的樣品Fig.3-5Twosamplesofdifferentcoloringqualities(1)片紅(2)混合型(3)條紅圖3-6三類不同著色類型的樣品Fig.3-6Threesamplesofdifferentcoloringtypes通過對不同著色質(zhì)量和不同著色類型的蘋果進行近紅外透射光譜采集實驗來考慮蘋果不同表面顏色對透射光譜的影響。
本文編號:3425434
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