温室智能装备系列之七十四近红外光谱(NIRs)检测技术在设施果蔬生产上的应用

被引：2

作者：

马伟 ^{[1
]}

王秀 ^{[1
]}

李伟国 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京农业智能装备技术研究中心

[2] 北京农业信息技术研究中心

来源：

农业工程技术 | 2015年 / 31期

关键词：

近红外光谱; NIRs; 红外分光光度法; 吸收光谱法; 蔬菜品质; 果实硬度;

D O I：

10.16815/j.cnki.11-5436/s.2015.31.010

中图分类号：

S62 [设施园艺（保护地栽培）]; O657.33 [红外光谱分析法];

学科分类号：

082803 ; 070302 ; 081704 ;

摘要：

<正>背景近红外光谱（780～2526 nm）属于分子振动的倍频、合频光谱,具有信息量非常丰富的特点[1]。对其认识过程可以追溯到文艺复兴时期,1666年英国科学家艾萨克·牛顿（Isaac Newton）证明一束白光可分为一系列不同颜色的可见光,即一条从紫色到红色的光带。牛顿导入"光谱"（spectrum）一词,这是光谱科学开端的标志。近红外光谱区是英国科学家威廉·赫歇耳（Sir William Herschel）在1800年进行太阳光谱可见区红外部分能量测量中发现的,为了纪念Herschel的

引用

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页数：4

共 16 条

[1]

基于计算机视觉和光谱分析技术的蔬菜叶部病害诊断研究.[D].柴阿丽.中国农业科学院.2011, 10

[2]

基于傅里叶变换红外光谱的大白菜根肿病定量测评.[J].王惟萍;柴阿丽;石延霞;谢学文;李宝聚;.光谱学与光谱分析.2015, 05

[3]

主成分分析和SIMCA的甘蓝与杂草光谱识别方法研究.[J].祖琴;邓巍;王秀;赵春江;.光谱学与光谱分析.2013, 10

[4] 大白菜根肿病的傅里叶变换红外光谱早期快速检测 [J].