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基于可见-近红外高光谱成像技术的梨硬度和可溶性固体含量的预测

被引：10
作者：
侯宝路
李柏承
周瑶
赵曼彤
洪瑞金
张大伟
机构：
[1] 上海理工大学教育部光学仪器与系统工程研究中心上海现代光学系统重点实验室
来源：
激光杂志 | 2015年 / 36卷 / 10期
基金：
上海市自然科学基金;
关键词：
光谱学; 可见-近红外高光谱; 梨; 可溶性固体含量; 硬度;
D O I：
10.14016/j.cnki.jgzz.2015.10.070
中图分类号：
S661.2 [梨]; TN219 [红外技术的应用];
学科分类号：
摘要：
高光谱成像技术可以用在无损检测水果品质方面。可见-近红外波段(400nm至1000nm)的光谱可以用来检测梨的可溶性固体含量(SSC)和硬度。用搭建的可见-近红外光谱范围的高光谱成像系统可以拍摄得到不同种类的梨的光谱图,再通过计算机软件提取光谱图中的有效信息进行分析。用于预测建立模型的两个品种共200个梨样品的光谱图经过连续投影算法(SPA)和多元线性回归算法(MLR)的处理分析可以建立回归模型以及回归方程来有效的预测梨的可溶性固体含量(SSC)和硬度。最终得到硬度模型的相关系数为0.923,SSC模型的相关系数为0.898。
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