共查询到18条相似文献，搜索用时 656 毫秒
1.
为实现对山核桃品种的快速鉴别，采集浙江临安山核桃、安徽宁国山核桃、美国山核桃和四川核桃共4种100个核桃样品的近红外光谱，对光谱数据进行了标准正态变量变换（standard normal variate transformation，SNV）预处理后，采用主成分分析（principal component analysis，PCA）法实现了光谱的差异可视化，基本可实现4种山核桃的鉴别。为提高模型准确率，采用主成分分析降维后数据结合线性判别（PCA-LDA）的分类方法，该法对4种山核桃品种鉴别的校正集和验证集的分类准确度都达到了100%。结果表明，近红外光谱技术可实现对山核桃品种的快速鉴别。 相似文献
2.
提出一种基于可见-近红外光谱技术的无损检测方法，以期实现对萝卜种子品种的鉴别。通过光谱成像系统采集6类常见萝卜种子的高光谱图像，并利用HSI软件提取光谱数据。使用Savitzky Golay（SG）平滑与多元散射校正（multiple scattering correction，MSC）叠加对光谱数据进行预处理以消除高频随机误差。采用堆叠自动编码器（stacked autoencoder，SAE）、连续投影算法（successive projections algorithm，SPA）和变量迭代空间收缩算法（variable iterative space shrinkage approach，VISSA）进行数据降维。利用Softmax与支持向量机（support vector machine，SVM）算法对全光谱和选取的特征光谱数据建立分类模型。结果表明:SAE-Softmax模型的分类效果最优，其训练集和预测集准确率分别达99.72%和96.22%。因此，利用可见-近红外光谱技术与深度学习算法结合的方法对萝卜种子的品种鉴别是可行的。该研究为种子品种无损检测分析提供参考。 相似文献
3.
为了提高红枣相关产业的经济效益,增强其市场竞争力。针对红枣品种无损鉴别的社会需求,文章采用高光谱图像技术获取多个品种红枣高光谱图像,获取光谱数据并提取特征光谱波段,构建红枣品种的检测模型。实验结果表明,高光谱图像技术结合竞争自适应重加权抽样和支持向量机模型（CARS-SVM）可实现对红枣品种的无损、快速、准确鉴别,分类的准确率达到了91.2%。 相似文献
4.
鲜枣品种和可溶性固形物含量近红外光谱检 总被引：7，自引：3，他引：4
采用近红外光谱分析技术无损鉴别鲜枣品种和测定其可溶性固形物含量.对3个不同品种的鲜枣进行光谱分析,各获取30个样本数据.采用平滑法和多元散射校正方法对样本数据进行预处理,再用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据.将样本随机分成75个建模样本和15个预测样本,将建模样本的主成分数据作为BP神经网络的输入变量,鲜枣品种和可溶性固形物含量作为输出变量,建立3层人工神经网络鉴别模型,并用该模型对15个预测样本进行预测.结果表明,在阈值设定为±0.17的情况下该模型对预测集样本品种鉴别准确率达到100%,可溶性固形物含量预测值与实测值相对偏差小于10%. 相似文献
5.
6.
单粒玉米种子成熟度快速判别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《农业机械学报》2019,(Z1)
为快速无损检测单粒种子成熟度,推进现代良种单粒播种技术,采用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立了单粒玉米种子成熟度快速鉴别模型。采集200份单粒玉米种子样本近红外光谱,采用多种光谱预处理方法消除单粒种子采集过程中由于颗粒形态、杂散光等引入的干扰信息,分别采用分段谱区、连续投影算法筛选特征波长,优化建立种子成熟度判别模型。经SG5_1预处理后,在5 500～4 000 cm~(-1)谱区建立的基于支持向量机的单粒玉米种子成熟度判别模型的分类准确率可达92%。实验结果表明,近红外光谱技术可以快速无损判别单粒玉米种子成熟度。 相似文献
7.
为探究卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)在果品品质检测中的预测能力,实现不同成熟度沙果的识别,本研究以未成熟、可采成熟、食用成熟、生理成熟4个不同成熟度沙果为研究对象,采用高光谱成像技术,分别利用光谱和图像信息采用CNN建立沙果成熟度判别模型。结果表明,基于光谱和图像信息分别建立的沙果成熟度CNN模型的识别准确率均达到98.75%,实现了不同成熟度沙果的识别,为水果品质的无损检测提供了方法和思路。 相似文献
8.
基于近红外与中红外光谱技术的淀粉回生度检测 总被引：1，自引：0，他引：1
淀粉食品在加工、运输及储藏过程中会逐渐出现回生,其回生程度是影响淀粉食品品质的重要因素。利用近红外和中红外光谱技术快速、无损检测淀粉回生度。首先采集了储存不同时间淀粉的近红外和中红外光谱,分别利用近红外、中红外以及两者融合的光谱数据结合化学计量学方法(偏最小二乘法(PLS、iPLS、biPLS、siPLS))建立淀粉回生度检测模型。结果显示,近红外和中红外融合光谱技术的biPLS检测模型最佳,校正集和预测集相关系数分别为0.965 5和0.931 3。研究结果表明,红外光谱技术可以快速、无损检测玉米淀粉回生度,保障了富含淀粉食品的质量与安全。 相似文献
9.
为实现冬瓜种子品种的快速无损检测,利用高光谱成像技术采集了广东黑皮、一串铃和韩育粉皮3个品种冬瓜种子的光谱图像信息。采用标准归一化（SNV）、多元散射校正（MSC）、中值滤波（MF）等方法进行预处理,利用连续投影法（SPA）、回归系数法（RC）和竞争性自适应算法（CARS）提取特征波长,建立了粒子群优化BP神经网络判别模型,预测集的决定系数与均方根误差分别为R 2=0.930、RMSEP=0.047,准确率高达96.30%。研究表明,高光谱技术结合粒子群优化BP神经网络可以实现对冬瓜种子品种快速无损鉴别。 相似文献
10.
基于近红外光谱的掺伪油茶籽油检测 总被引：1，自引：0，他引：1
为了探索采用近红外光谱技术检测掺伪油茶籽油的潜力,以12个产地的玉米油、花生油、菜籽油和大豆油为掺杂油,以5个产地的油茶籽油为被掺杂油,制备了455份掺伪质量分数为0、1%、3%、6%、10%、15%和20%的掺伪油茶籽油,采集了所制备样品在833～2 500 nm范围内的近红外光谱。对采集的近红外光谱进行多元散射校正处理后,应用Kennard-Stone样本划分法按2∶1的比例将样本划分为校正集和测试集。采用连续投影算法(SPA)、无信息变量消除算法和竞争性自适应重加权算法提取表征掺伪油茶籽油样本的特征波长,并建立判别掺伪油茶籽油样品的支持向量机(SVM)和随机森林(RF)模型。研究结果表明,SVM模型具有较高的灵敏度,RF模型具有良好的特异性。基于SPA提取的9个特征波长所建立的RF模型的识别准确率最高,为99.34%,对掺伪质量分数为1%的掺伪油茶籽油的识别准确率达到94.74%,对掺伪质量分数为3%及以上的掺伪油茶籽油的识别准确率达到100%。本研究为掺伪油茶籽油检测仪的研发提供了基础数据。 相似文献
11.
该文基于近红外光谱技术,提出一种快速无损检测方法,以期实现蔬菜农药残留的分类检测。通过对喷洒了氰戊菊酯溶液、三唑磷溶液和未喷洒农药的生菜样本进行研究,比较不同预处理后的建模效果,选用SNV算法作为最优预处理方法。分别采用连续投影算法（SPA）、自主软收缩法（BOSS）和竞争性自适应重加权算法（CARS）对预处理后的光谱数据进行特征波段选择。采用支持向量机（SVM）和基于灰狼算法（GWO）优化的支持向量机（SVM）算法对特征波长变量分别建立分类模型。再通过对建立的模型进行比较得出:CARS-GWO-SVM模型取得了最佳的分类效果,模型的训练集精度和预测集精度均为100%。因此,利用近红外光谱技术对蔬菜上的农药残留进行分类检测是可行的。该研究为生菜中其他农药残留的快速无损检测分析提供参考。 相似文献
12.
基于近红外光谱技术的农作物病害诊断 总被引：2，自引：0，他引：2
利用近红外光谱诊断农作物病害是近几年兴起的一种具有高效、准确和非破坏性的技术。为此,阐述了近红外光谱诊断农作物病害的原理;介绍了处理近红外光谱数据的关键技术以及建立光谱模式识别模型的方法;报告了近红外光谱技术在农作物病害诊断中的应用现状;提出了运用近红外光谱技术诊断农作物病害存在的难点;最后,指出了一些研究中有待解决的问题。 相似文献
13.
14.
基于近红外光谱的核桃仁品种快速分类方法 总被引：2，自引：0，他引：2
采用傅里叶变换近红外光谱仪,采集了4个不同品种的200份核桃仁样本的近红外漫反射光谱,建立了核桃仁品种分类模型。光谱范围为3 800~9 600 cm -1 ,预处理方法采用多元散射校正法和标准正态化方法;通过主成分分析法优选出5个主成分因子,光谱信息累计贡献率达到99.21%;采用随机抽取法建立建模集和验证集,以主成分因子为输入变量,建立了基于支持向量机分类模型,并采用网格搜索法对RBF核函数参数 λ和δ 进行寻优。分析结果表明,建立的核桃仁分类识别模型对4个核桃仁品种的总体正确识别率达到96%,为核桃仁品种的快速无损识别提供了一种可行的方法。 相似文献
15.
16.
光谱技术在作物病虫害检测中的研究进展及展望 总被引：1，自引：0，他引：1
光谱技术检测作物病虫害具有无损、快速、准确等优点.为了充分利用国内外的研究成果,促进我国在该领域的研究与应用,从作物病害和虫害两个方面,综述了基于可见光(包括图像处理)、近红外方法的光谱处理技术在作物病虫害无损检测中的研究进展,分析了各种方法的优缺点.同时,提出了今后应从特征波长选取、早期病虫害检测、实时检测、图像与光谱结合等方面开展深入研究,以实现病虫害的自动检测. 相似文献
17.
基于随机森林的玉米发育程度自动测量方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为提高玉米果穗发育程度检测的自动化程度与精度,提出一种基于机器视觉技术的测量方法。在随机森林机器学习算法的基础上构造秃尖、干瘪和籽粒区域的识别模型。该模型由多个独立同分布的弱分类器构成,对输入的训练样本进行列和行两个方向上的随机采样。比较随机森林模型和决策树模型的分类效果可知随机森林模型有效避免了过拟合和局部收敛现象的产生,并具有良好的推广能力。为确定最优的弱分类器数目,选择弱分类器个数为训练样本数量的1/80、1/40、1/20、1/10、1/5、1/4时分别构建随机森林分类器。研究结果表明,当随机森林中弱分类器个数为训练样本数量的1/20时,模型的识别率与稳定性最好。然后,以最优的随机森林模型作为分类器构建玉米果穗不同发育程度自动检测方法。试验结果表明,各区域长度测量的准确性均在95%以上,测量速度可达30个/min以上。 相似文献
18.
利用近红外光谱技术进行了柑橘货架期的快速鉴别模型的研究.在两个不同的时间采集从市场上购买的黄岩地区的32个柑橘(同一时间采摘)的近红外光谱,并将不同时间采集光谱时的柑橘的货架期分别定为1类和2类(间隔为10天),对不同货架期的柑橘样品光谱进行主成分特征提取,将提取的特征变量作为神经网络的输入,建立了基于主成分和神经网络的近红外光谱柑橘货架期的快速鉴别模型.所建模型对1类中7个样品货架期的鉴别结果中有4个样品的货架期预测准确率在90%以上;对2类中8个样品货架期的鉴别结果准确率均在90%以上.结果表明,近红外光谱技术可以很好地进行柑橘类水果的货架期的快速鉴别. 相似文献