【摘 要】
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为了探索烤烟烟叶收购质量的无损检测技术,提出了一种基于近红外光谱技术快速鉴别烟叶分组(部位、颜色)的方法。分析了近红外光谱技术应用于完整烤烟烟叶质量评价的可行性,用
【机 构】
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华中农业大学理学院计算机科学系,华中农业大学资源与环境学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划(2006BAD10A1304);云南省烟草烟叶公司攻关项目(2009YN010)
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为了探索烤烟烟叶收购质量的无损检测技术,提出了一种基于近红外光谱技术快速鉴别烟叶分组(部位、颜色)的方法。分析了近红外光谱技术应用于完整烤烟烟叶质量评价的可行性,用不同波段范围、不同光谱预处理方法(多元散射校正MSC、标准正态变量变换SNV、微分光谱)和不同主成分因子数分别对烟叶部位和颜色分类结果的影响进行了对比分析,分别建立了烟叶部位和颜色的定性判别模型。结果表明:用判别分析(discrimant analysis,DA)方法在1101～2395nm范围结合原始光谱建立的DA判别模型最优,该方法对烟叶部位、烟叶颜色的校正集分类正确率均达100%,预测集分类正确率分别达到98.57%和97.14%。说明所提出的方法具有很好的分组作用,近红外光谱技术为烤烟烟叶收购质量等级评价提供了一种新方法。
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