1 宁夏大学 物理电气信息学院, 银川 750021
2 宁夏沙漠信息智能感知重点实验室, 银川 750021
为了对冷却羊肉表面细菌总数进行无损检测,采用不同波段范围高光谱成像系统结合多种建模方法建立预测模型,进行理论分析和实验验证。分别在400nm~110nm和900nm~1700nm波长范围内获取冷却羊肉样本的高光谱图像信息,结合偏最小二乘和人工神经网络(反向人工神经网络和径向基人工神经网络)建立预测模型。结果表明,神经网络建模效果优于偏最小二乘;其中,径向基人工神经网络模型在400nm~1100nm和900nm~1700nm波长范围内相关系数分别为0.9872和0.9988,均方根误差分别为0.8210和0.2507,预测效果最好;而900nm~1700nm波长范围为最佳建模波长。这一结果说明利用高光谱图像技术对冷却羊肉表面细菌总数进行快速无损检测是可行的。
光谱学 无损检测 高光谱成像系统 冷却羊肉 细菌总数 spectroscopy nondestructive detection hyperspectral imaging systems chilled mutton total viable count
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
