【摘 要】
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水果的外部缺陷和内部品质对于水果的销售、加工和食用方面都有重要的意义。与传统的检测技术相比,利用高光谱成像技术检测水果品质具有绿色、快速和高效等优势。本文以黄桃
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水果的外部缺陷和内部品质对于水果的销售、加工和食用方面都有重要的意义。与传统的检测技术相比,利用高光谱成像技术检测水果品质具有绿色、快速和高效等优势。本文以黄桃和酥梨作为实验对象,对黄桃的碰伤和内部品质实现了同时检测。并对套网酥梨的内部品质和酥梨的货架期进行了一定的检测。本文研究的主要内容和结论如下所示:(1)利用高光谱成像技术实现了对黄桃碰伤和内部品质的同时检测。采用主成分分析法(PCA)和偏最小二乘判别法(PLS-DA)对黄桃外部的碰伤进行了定性分析,其定性判别的准确率为94.6%。同时根据正常样品的光谱结合偏最小二乘法(PLS)进行定量模型的建立,定量模型结果的预测集均方根误差(RMSEP)和预测相关系数(r_p)分别为0.975brix°和0.792。(2)从套网易损果(酥梨)的原始高光谱图像中根据塑料网套、梨样品表面和样品与塑料网套混合的三种光谱的差异中确定出最佳特征图像,并从网孔中提取酥梨表面的光谱信息。分别利用图像和光谱并结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及PLS建立糖度含量的预测模型。结果表明:基于图像所建立的模型最优结果RMSEP和r_p分别为0.43brix°和0.61,利用光谱所建立的最优模型结果为RMSEP和r_p分别为0.3brix°和0.78。(3)以酥梨为研究对象,对样品分别在货架期第一天、第五天和第十天的高光谱图像采集完成后,首先利用PCA对酥梨原始的高光谱图像进行处理以获得特征图像,其次利用matlab对所有酥梨样品特征图像的平均灰度值进行计算,根据实验样品特征图像的平均灰度值和提取的样品光谱并结合LS-SVM和PLS-DA算法分别进行酥梨货架期定性判别模型的建立。结果表明,基于图像和光谱所建立的模型中误判率均为0。本论文可为利用高光谱成像技术对于水果品质的进一步研究和检测提供一定的参考和依据,同时可为水果销售和加工企业提供相关的技术支持和借鉴。
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