基于VIS/NIR高光谱技术的灵武长枣SSC含量的无损检测研究

被引：10

作者：

强锋 ^{[1
]}

王芹志 ^{[1
]}

何建国 ^{[1
]}

吴龙国 ^{[2
]}

康宁波 ^{[2
]}

王松磊 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 宁夏大学农学院

[2] 宁夏大学土木工程学院

来源：

现代食品科技 | 2017年 / 33卷 / 04期

关键词：

高光谱成像技术; 无损检测; 连续投影算法; 正自适应加权算法; 灵武长枣; SSC;

D O I：

10.13982/j.mfst.1673-9078.2017.4.043

中图分类号：

TS255.7 [果蔬加工品标准与检验];

学科分类号：

摘要：

利用高光谱技术对灵武长枣可溶性固形物含量(SSC)检测进行研究,为灵武长枣内部品质无损检测提供科学方法。以灵武长枣为对象,对光谱数据进行预处理,应用连续投影算法(SPA)和正自适应加权算法(CARS)进行关键波长的选择,通过偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)建立预测模型。实验结果表明:采用去趋势(Detrend)预处理算法效果最优,PLSR模型的交叉验证相关系数(Rcv)为0.809,交叉验证均方根误差(RMSECV)为1.331;通过SPA算法和CARS算法能够有效地对光谱数据进行降维处理,对SPA优选的8个和CARS优选的21个特征变量分别用PLSR和PCR建立预测模型,CARS-PLSR建模效果最优,其相关系数(Rp)为0.864,预测均方根误差(RMSEP)为1.174;研究结果表明基于高光谱成像技术采集的灵武长枣漫反射光谱进行SSC无损检测具有可行性。

引用

页码：283 / 288

页数：6

共 17 条

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