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基于高光谱图像技术的沙梨无损检测
被引：4
作者：
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洪添胜
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机构: 华南农业大学工程学院/南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室/国家柑橘产业体系机械研究室
代芬
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欧阳玉平
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机构: 华南农业大学工程学院/南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室/国家柑橘产业体系机械研究室
罗瑜清
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倪慧娜
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机构: 华南农业大学工程学院/南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室/国家柑橘产业体系机械研究室
机构：
[1] 华南农业大学工程学院/南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室/国家柑橘产业体系机械研究室
来源：
关键词：
高光谱技术;
沙梨;
多元散射校正;
无信息变量消除法;
BP神经网络;
D O I：
10.16768/j.issn.1004-874x.2013.09.019
中图分类号：
S661.2 [梨];
S126 [电子技术、计算机技术在农业上的应用];
学科分类号：
082804 ;
摘要：
为探讨基于高光谱图像技术对沙梨糖度无损检测的可行性,采集80个沙梨样本在400～1 000 nm内的高光谱图像数据及其对应的糖度,采用变量标准化、多元散射校正(MSC)、平滑滤波、基线校正等方法对原始光谱数据进行预处理,发现MSC预处理效果最佳,再通过无信息变量消除法对MSC预处理后的光谱数据进行压缩,最后分别建立BP神经网络和PLS沙梨糖度预测模型。结果表明:无信息变量消除法将光谱变量压缩到234个,有效减少了建模的输入变量,建立的PLS预测模型和BP神经网络的预测相关系数均在0.85以上,而PLS预测模型的相关系数为0.9508,均方根误差为0.268,优于BP神经网络模型。
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