【摘 要】
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为了实现苹果表面损伤的快速无损检测,基于高光谱成像技术结合模式识别算法建立了苹果表面损伤检测模型。首先,利用高光谱图像采集系统采集完好无损和表面损伤苹果样本的高光
【机 构】
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贵阳学院食品与制药工程学院,贵阳学院农产品无损检测工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61505036);贵州省普通高等学校工程研究中心(黔教合KY字[2016]017);贵州省科技厅基金项目(黔科合基础[2019]1010号);贵阳市科技局贵阳学院专项资金(GYU-KYZ[2018]01-08)资助项目
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为了实现苹果表面损伤的快速无损检测,基于高光谱成像技术结合模式识别算法建立了苹果表面损伤检测模型。首先,利用高光谱图像采集系统采集完好无损和表面损伤苹果样本的高光谱图像,提取正常区域和损伤区域的平均光谱反射率曲线;然后,采用标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC)分别对原始光谱数据进行预处理;最后,利用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法,建立了苹果表面损伤 SNV+PLS-DA和MSC+PLS-DA检测模型。结果表明:采用SNV和MSC光谱预处理方法可有效地消除高光谱图像中的噪声;利用SNV+P
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