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1.
桃在鲜果市场中占有重要份额。可溶性固形物含量（soluble solid content,SSC）是衡量桃品质的重要参数,是挑选优质桃以及预测最佳采摘时期的重要决策依据。该研究开发了一款基于可见近红外光谱技术的手持式黄油桃SSC无损检测设备。该设备的硬件系统主要由微型光谱仪、卤素灯、OLED显示屏、微控制器以及自主设计的驱动电路组成。为了评估所开发设备的检测性能,采用北京平谷区种植的黄油桃作为样品进行验证。首先,获取校正集样品在680～940 nm范围内的可见近红外光谱,经5点平均平滑和最大值归一化对光谱预处理建立黄油桃SSC偏最小二乘回归模型并用于预测集样本的SSC分析,预测相关系数和均方根误差分别为0.947和0.728%,单果检测时间不超过2 s。为了提高模型精度和稳定性,将校正集和预测集合并后作为新的校正集进行建模,并将重新构建的模型对独立验证集进行预测,SSC预测值与实测值的相关系数为0.906,均方根误差为0.732%。采用分段直接校正算法将主机模型传递到从机。经过模型传递后,从机对独立验证集SSC的预测值与实测值的相关系数和均方根误差分别为 0.865和0.919%。该手持式SSC检测设备可将SSC预测数据以蓝牙方式传输到手机客户端,借助手机定位功能,在地图上实现黄油桃SSC空间可视化分布。研究结果表明,该手持式SSC无损检测设备可以实现黄油桃SSC的准确测量,借助模型传递算法。实现了模型在不同设备间的有效传递,避免了重复建模,可为该设备批量生产节约大量成本,具有广阔的应用前景。 相似文献
2.
基于近红外光谱的板栗水分检测方法 总被引：6，自引：10，他引：6
含水率是影响板栗贮藏、加工的关键指标之一,该文应用近红外光谱技术对板栗含水率进行快速无损检测。试验对240个板栗样本的带壳光谱和栗仁板栗光谱采用SPXY算法进行样本集划分,利用偏最小二乘法建立含水率定量检测模型,并对微分、多元散射校正、变量标准化等多种预处理方法对建模结果的影响进行比较。结果表明：栗仁和带壳板栗的光谱经一阶微分预处理后所建模型性能最佳,其中栗仁的水分检测模型校正集和验证集的相关系数分别为0.9359和0.8473,校正均方根误差为1.44%,验证均方根误差为1.83%;带壳板栗光谱所建模型校正集和验证集的相关系数分别为0.8270和0.7655,校正均方根误差为2.27%,验证均方根误差为2.35%。受栗壳的影响,带壳板栗光谱模型对含水率的预测精度低于栗仁光谱模型的预测精度。研究表明,近红外光谱分析技术可用于板栗含水率的快速无损检测。 相似文献
3.
为了实现番茄可溶性固形物含量（soluble solids content,SSC）的有效检测,提出高光谱漫透射成像检测方法,对比该成像方式下不同姿态（果脐端面姿态BS、赤道圆周3姿态C1、C2、C3以及组合姿态C1C2C3）的检测效果。首先对采集的不同姿态光谱图像,通过剪裁消除图像边缘噪声。针对圆周赤道面姿态C1、C2和C3,进行了拼接处理,获得组合姿态图像 C1C2C3。其后对以上5种姿态图像进行单波段背景分割,获取目标区域,并统计不同姿态下番茄漫透射平均光谱。最后利用漫透射光谱结合偏最小二乘回归（partial least squares,PLS）方法,对番茄SSC分别在450～720、720～990、450～990 nm 3个波段进行定量分析。结果表明,组合姿态C1C2C3在3个波段区域上整体检测效果优于单个姿态的检测效果,其模型验证集均方根误差（root mean squared error of prediction,RMSEP）分别为0.299%、0.133%、0.151%;相关系数rp分别为0.42,0.89,0.90。说明利用高光谱漫透射成像,获取组合姿态光谱图像,可以有效检测番茄SSC。 相似文献
4.
苹果品质动态无损感知及分级机器手系统 总被引：1，自引：1，他引：0
为了实现灵活高效的苹果多品质指标检测分级,基于机器视觉技术及可见/近红外光谱技术,开发了用于苹果内外部品质无损感知及分级的机器手系统。机器手系统采用六轴机械臂搭载自行研发的末端执行器,末端执行器上装载有光学传感器与抓取结构,可以抓取流水线上的苹果并同时采集苹果的光谱进行糖度检测。使用CMOS相机采集苹果图像,训练并使用PP-YOLO深度学习目标检测模型处理采集的苹果图像,计算苹果的坐标位置实现苹果的动态定位,并获取苹果的果径大小、着色度信息实现外部品质检测。采集苹果样本光谱,结合不同的光谱预处理方式,利用偏最小二乘（Partial Least-Square,PLS）方法进行建模分析。试验结果表明,使用PP-YOLO目标检测算法处理图像和计算苹果位置,其识别速度为38帧/s,极大地提高了检测速度。使用归一化光谱比值法（Normalized Spectral Ratio,NSR）作为预处理算法的糖度建模结果较佳。采用NSR+CARS（Competitive Adaptive Reweighted Sampling,竞争性自适应重加权算法）作为机器手的动态光谱模型效果较佳,该动态光谱模型相关系数Rv为0.958 9,验证均方根误差RMSEV（Root Mean Squared Error of Validation）为0.462 7%,与静态下建立的模型相比,机器手在动态状态下采集光谱对所建立的预测模型的预测效果影响较小。对整体机器手系统进行了试验验证,机器手在工作时能够无损伤地抓取苹果,给出果径大小、着色度、糖度3个检测指标并依据指标自动划分等级,然后依据等级信息分级。随后测定了3个指标的实测值与预测值进行分析,果径大小的预测相关系数为0.977 2,均方根误差为1.631 5 mm;着色度的预测相关系数为0.967 4,均方根误差为5.973 4%;糖度的预测相关系数为0.964 3,均方根误差为0.504 8%,预测结果与真实值均具有较强的线性关系和较低的预测误差,机器手系统分级正确率为95%,完成一颗苹果的定位、抓取、检测、分级和放置的时间约为5.2 s,具有较好的工作可靠性,研究结果为苹果多品质指标的高效检测提供参考。 相似文献
5.
牛肉质构特性的近红外光谱无损检测 总被引：3，自引：2，他引：1
为了建立基于近红外光谱技术的牛肉质构特性快速检测方法,该试验采集了202个新鲜牛肉样品在800～2500 nm波长范围内的漫反射光谱,测定了牛肉的硬度、弹性、咀嚼性和黏附性,经小波消噪后,分别采用平滑、一阶微分、二阶微分等6种方法预处理,建立了牛肉质构特性的偏最小二乘回归模型,并用最优模型进行预测。结果表明：经小波消噪后采用二阶微分预处理方法建立的牛肉硬度、弹性、咀嚼性的检测模型效果最好,其校正集相关系数 r 均在0.9以上,校正集均方根误差（root means square error of calibration,RMSEC）分别为6.247 N、0.760 mm、14.954 mJ,预测集相关系数均在0.664以上,预测集均方根误差（root means square error of prediction,RMSEP）分别为8.887 N、0.951 mm、22.117 mJ,相对预测误差（ratio of prediction to deviation,RPD）值分别为2.43、1.88、2.32,预测精度较高,能够有效地预测牛肉的硬度、咀嚼性,可以检测精度要求不高的牛肉弹性;试验所建立的牛肉黏附性检测模型的预测性能不是很理想,虽然其校正集和预测集相关系数较高（分别为0.720、0.694）,RMSEC 和 RESEP 均较小（分别为0.302、0.243 N·mm）,但其 RPD 值小于1.5,模型预测精度较差,不可以用于预测未知样品的黏附性,此方法还需进一步研究。研究结果为牛肉质构特性的快速无损评价提供了理论依据。 相似文献
6.
便携式茶鲜叶品质光谱检测装置研制 总被引：4，自引：4，他引：0
品质监测对茶鲜叶适时采摘和茶叶加工品控具有重要意义。该研究基于可见/近红外光谱技术,研发了便携式茶鲜叶品质无损检测装置。该装置分为主机和手柄2部分,主机大小约240 mm×250 mm×240 mm,包括光谱仪、光源、可充电锂电池、稳压板和散热风扇;手柄大小约130 mm×100 mm×30 mm,包括光纤探头、金属灯杯、白参考板和外触发按钮。基于该设备,采集了茶鲜叶500～900 nm范围内可见/近红外漫反射光谱,对比了归一化（Normalize,NOR）、一阶导数（First Derivative,FD）、标准正态变量变换（Standard Normal Variable Transformation,SNV）和概率商归一化（Probabilistic Quotient Normalization,PQNOR）等不同光谱预处理方法对茶叶光谱的处理结果,建立了茶鲜叶干物质含量、水浸出物含量、茶多酚含量的偏最小二乘定量预测模型。结果表明,PQNOR预处理后建立的偏最小二乘预测模型精度最好,干物质、水浸出物和茶多酚含量预测模型在验证集的相关系数分别为0.905、0.896和0.747,均方根误差分别为0.856%、0.559%和0.549%。在茶园对装置的精度进行了现场测试,单片茶鲜叶检测时间约为1 s,干物质、水浸出物和茶多酚含量预测值与测量值的均方根误差分别为0.903%、0.634%和0.551%。该装置可以实现茶鲜叶光谱原位采集和干物质含量、水浸出物、茶多酚的定量分析,对及时掌握茶树生长情况、辅助决策采茶方案和保障茶叶品质具有重要作用。 相似文献
7.
近红外光谱变量筛选提高西瓜糖度预测模型精度 总被引：3，自引：2，他引：3
水果的内部品质是水果分级、保鲜及存储的一项重要指标,利用近红外光谱技术对西瓜内部品质进行快速无损检测研究有着非常重要的意义。为了研究变量筛选方法对西瓜糖度预测模型精度的影响,该文以麒麟瓜为研究对象,利用近红外漫透射光谱技术对麒麟瓜可溶性固形物含量（SSC）进行检测,采用偏最小二乘回归（PLSR）,多元线性回归（MLR）和主成分回归（PCR）建立麒麟瓜可溶性固形物数学模型,并探讨等间隔平均光谱和等间隔抽取光谱变量筛选结合连续投影算法（SPA）对预测模型精度的影响。研究结果表明：光谱经等间隔抽取（间隔5,115个变量）经归一化预处理,结合SPA优选出6个波长建立的PLSR预测模型的相关系数（rpre）为0.828、校正均方根误差（RMSEC）为0.589、预测均方根误差（RMSEP）为0.611。该模型预测效果相对较优,建模时间短,提高了模型的预测能力和预测精度。该研究为西瓜内部品质的在线无损检测提供研究基础。 相似文献
8.
通过不同氮素水平的水稻田间试验,在分析测定了水稻叶片叶绿素、氮素等农学参数后,采用傅立叶中红外光谱仪测定了水稻孕穗期叶片干样的透射光谱,利用协同偏最小二乘算法（siPLS）分析选取了傅立叶变换红外光谱估测水稻氮素含量的敏感波段及其组合。结果表明,其最优主成分数是9个,最佳估测建模的波段组合分别为1350.89～1586.57, 1587.53～1822.40 和 3709.41～3943.72 cm-1;建立的水稻氮素预测模型的精度较高,交互验证均方根误差（RMSECV）和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.1538和0.1933,预测值与化学分析获得的叶片总氮浓度之间的交互相关系数和独立检验相关系数分别为0.9393和0.6649,高于中红外光谱指数NFS和NFSA的预测精度。说明利用傅立叶红外光谱作为水稻氮含量的诊断技术是可能的,值得进一步验证和完善。 相似文献
9.
该文研究了充分利用土壤漫反射光谱在可见-近红外波段的有效信息,研究快速准确检测土壤硝态氮含量的新方法。试验选取89个风干土壤样本,经粉碎过直径1 mm筛孔后,使用 FieldSpec 3便携式光谱仪（光谱波长范围：400～2 500 nm）,获取其漫反射光谱。检查各土样的原始光谱的有效性并进行平均,经偏最小二乘法partial least squares（PLS）聚类分析后,选取其中的63个样本构成校正集建立模型,10个样本构成预测集进行模型验证。通过一阶微分与滑动平均滤波相结合的预处理方法,用15个主成分建立的主成分+神经网络模型为最好,其校正模型的回判相关系数为0.9908,均方根误差（RMSEC）为1.4528,预测模型的相关系数为0.7179。研究结果表明,利用可见-近红外光谱技术可以准确地检测茶园土壤硝态氮含量。 相似文献
10.
为实现婴幼儿配方乳粉中低聚半乳糖（GOS）和低聚果糖（FOS）的快速检测，本研究分别采用标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）、归一化（Nor）和Savitzky-Golay平滑（SG）4种方法对获取的乳粉原始光谱进行预处理，再使用变量空间迭代收缩算法（VISSA）和竞争自适应重加权采样算法（CARS）提取具有代表性的特征波长，并建立线性偏最小二乘回归（PLSR）模型和非线性支持向量回归（SVR）模型对婴幼儿配方乳粉中的低聚半乳糖（GOS）和低聚果糖（FOS）含量进行预测。结果表明，乳粉的原始光谱经SNV预处理后，再使用VISSA算法能够有效提取GOS和FOS特征波长，建立的VISSA-SVR非线性模型能够得到较优的GOS和FOS预测结果，GOS的VISSA-SVR模型校正集相关系数为0.998 1，均方根误差为0.050 5，预测集相关系数为0.985 0，均方根误差为0.219 3;FOS的VISSA-SVR模型校正集相关系数为0.994 3，均方根误差为0.053 3，预测集相关系数为0.948 7，均方根误差为0.135 7。本研究可为实现婴幼儿配方乳粉生产过程营养成分... 相似文献
11.
为实现柑橘氮素管理的定量化，该研究以5年生‘春见’橘橙为试验材料，设置不同对照施氮处理N0、N1、N2、N3(施氮量分别为0、50、100、200 g/株)和调控施氮处理Nr1、Nr2、Nr3(分别根据N1、N2、N3进行调控)，在试验开展的第1年利用高光谱技术，分别建立柑橘果实膨大期和转色期的叶片功能性氮含量无损监测模型；第2年利用叶片功能性氮含量无损监测模型与追氮量公式计算调控施氮处理的实际追氮量，比较分析对照施氮和调控施氮对柑橘果实产量、品质及氮肥利用率的影响。结果表明，利用反向传播神经网络构建的叶片功能性氮含量模型精度较高，决定系数R2为0.78(果实膨大期)和0.77(果实转色期)。调控施氮处理Nr1和Nr3比对照施氮N1和N3分别增产5.49和4.4... 相似文献
12.
磷、钾营养对柑桔果实产量、品质和贮藏性的影响 总被引：15，自引：3，他引：15
采用田间试验以柑为材料研究了连续4年施用磷、钾肥后对柑桔果实的产量、品质和贮藏性的影响。结果表明,施用磷、钾肥,尤其磷、钾肥配施可显著提高柑桔果实的单果重和产量,以及采收时果实的可溶性固形物含量、可溶性糖含量、还原糖含量、糖/酸比和维生素C(Vc)含量,降低可滴定酸含量;并且可以有效地降低柑桔果实在贮藏过程中的失重率和烂果率,减缓糖分、酸度和Vc含量的下降。磷钾营养对于提高柑桔果实的耐贮性和维持贮藏过程中果实的风味和营养品质有一定的作用。 相似文献
13.
基于周长面积分形维数的柑橘品种机器识别 总被引：5，自引：2，他引：3
柑橘品种自动识别是有针对性的柑橘病虫害防治、肥培管理、采摘等自动化作业的重要环节。为了评价宫川温州蜜柑、脐橙朋娜和沪溪无核椪柑3个柑橘品种机器自动识别的可行性,采集3个柑橘品种花萼面和侧面数字图像,以图像中柑橘轮廓像素数和区域像素数作为柑橘周长与面积,通过周长—面积方法计算其分形维数。将周长、面积和分形维数作为品种特征值,用小波神经网络识别3个品种,正确识别率分别为95%、95%、97.5%。试验结果表明,用周长、面积和分形维数3个特征值能有效识别3个柑橘品种,并具有较高的识别精度。 相似文献
14.
生长期喷钙提高锦橙果实品质及延长贮藏期 总被引：2，自引：0，他引：2
探讨钙对柑橘果实贮藏品质及衰老的影响,为合理调控柑橘钙素营养、延长果实的贮藏保鲜期提供理论和技术支撑。通过在北碚447锦橙(Citrus sinensis Osbeck cv.Jincheng)生长的不同时期进行树体补钙,研究钙对果实贮藏品质及酶活性的影响。结果表明,在锦橙的生长期喷钙能提高果实钙含量,抑制果实贮藏过程中维生素C等物质的氧化分解,提高果实可溶性固形物含量和糖酸比,改善果实品质。不同时期喷钙均能提高果实中抗氧化酶(CAT、SOD)活性,降低细胞壁水解酶(PG、CX)、过氧化物酶(POD)活性,减轻脂质过氧化程度,果胶的分解转化速度减慢,丙二醛、可溶性果胶的含量明显降低,从而维持果皮具有一定的强度,延缓了果实的衰老,降低烂果的发生率,延长了果实的贮藏保鲜期。其中以幼果期喷钙在提高果实钙含量、延长贮藏期等方面的效果较好,其次是果实膨大期喷钙,成熟期喷钙效果最差。在幼果期和果实膨大期喷钙是提高果实品质、延长采后果实贮藏保鲜期的重要措施。 相似文献
15.
该文针对番茄独特的囊室结构及整体成熟度不均等问题,基于可见/近红外全透射光谱,研发了便携式番茄内外品质快速无损实时检测装置.该装置的硬件系统主要包括光源模块、信号采集模块、信号处理模块、电源模块、散热模块和打印模块,基于该硬件系统,采集了番茄630~1100 nm范围内可见/近红外透射光谱,选取650~1100 nm范围的光谱进行SG卷积平滑(savitzky-Golay smooth,SG-smooth)、标准正态变量变换(standard normal variable transformation,SNV)和多元散射校正(muliplication scattering correction,MSC)等预处理,建立了番茄颜色、硬度、总酸、总糖含量的偏最小二乘预测模型.基于QT开发框架编写了番茄多品质无损检测实时分析控制软件,植入番茄多品质参数预测模型,实现了番茄多品质参数检测一键式操作.为了测试该装置的检测精度和稳定性,选取与建模无关的20个同品种样品对每个样品的内外品质重复检测8次,结果表明:番茄颜色预测值与实测值相关系数为0.9528,均方根误差为2.7038,硬度预测值与实测值相关系数为0.9405,均方根误差为0.4486 kg/cm2,总酸含量的预测值与实测值相关系数为0.9537,均方根误差为0.3263%,总糖含量预测值与实测值相关系数为0.9610,均方根误差为0.1974%.番茄样品颜色、硬度、总酸和总糖重复检测最大相对误差分别为2.9%、1.9%、2.0%和1.6%.该便携式检测装置基于可见近红外全透射光谱,实现了番茄颜色、硬度、总酸、总糖含量的同时快速无损实时检测,预测精度及稳定性较好,可以满足实时评价番茄品质的市场需求. 相似文献
16.
氮磷钾肥对红壤地区幼龄柑橘生长发育和果实产量及品质的影响 总被引：27，自引：5，他引：27
利用盆栽试验研究了氮、磷、钾肥对幼龄柑橘树生长发育和果实产量及品质的影响。结果表明,施用氮、磷、钾肥明显影响柑橘树新生叶片数和叶片大小;对柑橘三梢抽梢和生长状况也产生明显影响,不施氮、磷、钾肥处理的柑橘树三梢生长量分别为OPT处理(施足各种养分)的14.5%、74.5%和91.6%。不施氮、磷、钾肥处理的柑橘树开花数分别为OPT处理的28.9%、89.8%和91.9%;成果率分别为24.3%、83.3%和93.0%。不施氮、磷、钾肥柑橘果实产量分别下降22.2%、16.8%和21.2%;柑橘果实的品质指标尤其是外观品质受到严重影响。试验结果还表明,氮肥对红壤上种植的幼龄柑橘树的营养生长的影响程度大于磷肥,钾肥对营养生长影响程度最小,然而对柑橘产量和品质,氮、钾肥的影响程度大于磷肥。3年的试验结果说明,合理施用氮、磷、钾肥能明显促进幼龄柑橘树体生长发育,同时能提高柑橘产量和改善果实品质。 相似文献
17.
为改善目前宽皮柑橘加工业中以手工去皮为主的现状,提高柑橘剥皮效率,该文根据宽皮柑橘果皮包着宽松,易与果肉分离等特点,设计了一种可以实现快速去皮的宽皮柑橘对辊式剥皮机。柑橘进入设备后,在刮板的带动下翻转向前运动,运动过程中不同形式且相向转动的剥皮辊夹持并撕扯翻起的果皮,从而将果皮从柑橘上整体剥离。该样机主要由机架、传动装置、对辊装置、拨动装置和下料装置等部件组成,具有结构紧凑,果皮分离能力强等特点。试验结果表明:样机可以很好地完成剥皮功能,宽皮柑橘果皮去净率高于97.5%,果肉损伤率低于2.68%,生产率达到202.5 kg/h,基本满足生产需求。该研究可为中国柑橘加工业中自动去皮设备研制和发展提供参考。 相似文献
18.
针对传统无损检测技术无法定量分析厚皮柑橘体积可食率的问题,为此开发了一套线阵X射线图像采集和三维重构装置,包括果实旋转升降、数据采集、辐射防护及运动控制,实现厚皮柑橘果实的体积可食率检测。以“不知火”柑橘为检测对象,利用X射线投影图的信息熵为评价依据,根据果实大小对检测参数进行优化,得到X射线源的管电压为67 kV,管电流为0.92 mA,线阵探测器的积分时间为1 ms。以旋转角度2.0°为间隔,在圆周方向采集180幅X射线投影图并生成正弦图,通过滤波反向投影（filtered back projection, FBP）算法将正弦图重构为切面图,再利用图像滤波、图像增强、阈值分割对切面图进行图像分割处理,分割出背景区域、果皮区域、果肉区域和空腔区域,然后基于区域面积比定义切面图像可食率。同时,测量了柑橘基本物理参数,计算了切面图像可食率,并建立了与柑橘体积可食率之间的相关关系。结果表明,切面图像可食率与体积可食率相关性最高,相关系数为0.93。最后,选择切面图像可食率作为数学模型的输入特征,利用线性回归模型对厚皮柑橘体积可食率进行定量分析,其预测集决定系数（coefficient of determination of prediction, Rp2）、预测集均方根误差（root mean square error of prediction, RMSEp）、相对分析误差（residual predictive deviation, RPD）分别为0.86、4.81%和2.71。综上,利用X射线三维重构技术对厚皮柑橘体积可食率进行无损检测可行,可为其他农产品内部品质无损检测提供参考。 相似文献
19.
高光谱图像技术在水果品质无损检测中的应用 总被引：9，自引：3，他引：6
传统的近红外光谱分析法和可见光图像技术应用于水果品质无损检测中存在的检测区域小、检测时间长、仅能检测表面情况等局限性。高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的。根据不同的采集设备,简介了两种获得高光谱图像的方法。综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,检测内容包括外观品质、损伤与缺陷,成熟度和坚实度,含糖量、含水率等内部品质,着重介绍了各高光谱图像的成像波段范围、分辨率、成像源,实验数据处理的方法以及实验结果等。根据综述所得提出了高光谱图像技术应用中需要解决的光谱降维、降低样品差异影响和实时检测平台搭建等问题。 相似文献