1 石河子大学机械电气工程学院
2 石河子大学新疆兵团农业机械重点实验室,新疆 石河子 832003
提出利用高光谱对哈密瓜坚实度进行检测的方法,对比分析了不同波段范围、不同预处理法、不同光程校正法和不同定量校正算法对哈密瓜坚实度预测模型准确度的影响.实验结果表明,在500~820 nm波段光谱区域,采用偏最小二乘法对经过标准正则变换校正的一阶微分处理的光谱建模效果较优,其校正集相关系数为0.873,校正均方根误差为4.18N,预测集相关系数为0.646,预测均方根误差为6.40N.研究表明,应用高光谱对哈密瓜坚实度的无损检测研究具有可行性.
光谱学 高光谱成像技术 无损检测 偏最小二乘法 坚实度 哈密瓜 Spectroscopy Hyperspectral imaging technique Nondestructive detection Partial least square Firmness Hami melon
1 石河子大学机械电气工程学院, 新疆 石河子832003
2 新疆兵团农业机械重点实验室, 新疆 石河子832003
利用高光谱成像系统获得网纹类哈密瓜糖度漫反射光谱信息, 选择有效波段500~820 nm进行哈密瓜糖度检测建模回归分析。 对比了多元散射信号修正和标准正则变换校正方法, 原始光谱、 一阶微分、 二阶微分光谱预处理方法对建模精度的影响; 采用偏最小二乘法、 逐步多元线性回归和主成分回归方法对比分析了带皮哈密瓜和去皮哈密瓜糖度检测模型效果。 结果表明, 对原始光谱经过MSC和一阶微分光谱处理后, 采用PLS和SMLR方法均可取得很好的建模效果, 应用PLS法检测带皮哈密瓜糖度是可行的, 其校正集相关系数(Rc)为0.861, RMSEC为0.627, 预测集相关系数(Rp)为0.706, RMSEP为0.873; 应用SMLR法检测去皮哈密瓜糖度效果最佳, 校正集相关系数(Rc)为0.928, RMSEC为0.458, 预测集相关系数(Rp)为0.818, RMSEP为0.727。 研究表明, 应用高光谱成像技术检测哈密瓜糖度具有可行性。
高光谱成像 漫反射 哈密瓜 糖度 无损检测 Hyperspectral imaging Diffuse reflection Sugar content Hami melon Nondestructive detecting 光谱学与光谱分析
2012, 32(11): 3093