本文主要研究内容
作者章林忠,丁玲玲,蔡雪珍,宁井铭,方从兵（2019）在《基于近红外高光谱图像技术的栗果品质无损检测》一文中研究指出：提出一种基于近红外高光谱图像技术的板栗果实品质快速无损检测方法。分别选取3个不同品种栗果、1个品种的霉变栗果和1个品种的虫害栗果各30个样品,采集供试样品的近红外高光谱数据;采用偏最小二乘法(PLS)建立栗果中总糖和淀粉含量预测模型,预测值与实际值的相关系数为0.9313～0.9587,均方根误差为0.062 4～0.225 0;结合主成分分析法(PCA),建立不同品种栗果鉴别以及识别霉变、虫害、正常栗果的判别分析(DA)模型,模型的识别率分别为96.7%和98.6%。结果表明,近红外高光谱图像技术可用于栗果总糖和淀粉的定量预测,以及不同品种栗果和霉变、虫害果的快速定性识别。
Abstract
di chu yi chong ji yu jin gong wai gao guang pu tu xiang ji shu de ban li guo shi pin zhi kuai su mo sun jian ce fang fa 。fen bie shua qu 3ge bu tong pin chong li guo 、1ge pin chong de mei bian li guo he 1ge pin chong de chong hai li guo ge 30ge yang pin ,cai ji gong shi yang pin de jin gong wai gao guang pu shu ju ;cai yong pian zui xiao er cheng fa (PLS)jian li li guo zhong zong tang he dian fen han liang yu ce mo xing ,yu ce zhi yu shi ji zhi de xiang guan ji shu wei 0.9313～0.9587,jun fang gen wu cha wei 0.062 4～0.225 0;jie ge zhu cheng fen fen xi fa (PCA),jian li bu tong pin chong li guo jian bie yi ji shi bie mei bian 、chong hai 、zheng chang li guo de pan bie fen xi (DA)mo xing ,mo xing de shi bie lv fen bie wei 96.7%he 98.6%。jie guo biao ming ,jin gong wai gao guang pu tu xiang ji shu ke yong yu li guo zong tang he dian fen de ding liang yu ce ,yi ji bu tong pin chong li guo he mei bian 、chong hai guo de kuai su ding xing shi bie 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自安徽农业大学学报的章林忠,丁玲玲,蔡雪珍,宁井铭,方从兵，发表于刊物安徽农业大学学报2019年01期论文，是一篇关于板栗论文,近红外高光谱图像技术论文,无损检测论文,品质鉴定论文,化学计量学论文,安徽农业大学学报2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自安徽农业大学学报2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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