论文部分内容阅读
粉质化是影响苹果等级的重要口感参数。采用高光谱散射图像进行了苹果粉质化的无损检测研究。利用奇异值分解方法对样本600～1 000nm共81个波长20mm范围内的散射图像进行奇异值分解,将获得的奇异值作为粉质化表征参数,结合偏微分最小二乘判别分析建立苹果粉质化分类模型。结果显示,对不同产地和不同储藏条件下的样本,其两分类模型(粉质化和非粉质化)的分类精度为76.1%～80.6%,优于平均值特征提取方法(75.3%～76.5%)。分析表明,奇异值分解可以有效地提取高光谱散射图像的特征,用此特征建立粉质化