国家自然科学基金(31060233)
- 作品数：21 被引量：207H指数：9
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- 相关机构：宁夏大学上海交通大学西北工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金宁夏回族自治区科技厅科技攻关项目国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学农业科学轻工技术与工程更多>>
- 基于近红外高光谱成像技术的长枣含水量无损检测被引量：33
- 2014年
- 利用近红外（NIR）高光谱（900～1700nm）成像技术对灵武长枣含水 量的无损检测进行了研究。通过900～1700nm 高 光谱成像系统采集了128个长枣图像,对原始光谱与Savitzky-Golay 平滑处理后的光谱反 射率R曲线、吸收率A曲线和Kubelka-Munk函数（KM ）等曲线的偏最小二乘回归（PLSR）模型进行对比分析；采 用PLSR的加权β系数分别提取不同光谱参数下的特征波长,建立R-PLSR、A-PLSR和KM-PLSR的长 枣 含水量预测模型。结果表明,采用原始光谱建立的PLSR模型优于Savitzky-Golay平滑的PLS R模 型；原始光谱的特征波长建立的PLSR模型优于全波段的PLSR模型,特征波长建立的KM-PLSR模型优于R- PLSR、A-PLSR模型,决定系数（R2）和预测均 方根误差（RMSEP）分别为0.793、1.828。这表明,NIR 高光谱成像技 术提取特征波长进行长枣水分检测是可行的,同时也为今后长枣品质在线检测提供了理论依据。
- 吴龙国何建国刘贵珊贺晓光王伟王松磊李丹
- 关键词：长枣含水量无损检测
- 基于高光谱成像技术的灵武长枣常见缺陷检测被引量：4
- 2015年
- 以灵武长枣为研究对象,利用高光谱成像技术结合主成分分析法(principal component analysis,PCA)和最小噪声分离法(minimum noise fraction,MNF)对长枣缺陷进行快速检测与识别,主要探讨样本背景对缺陷识别的影响。首先,采集虫眼、裂痕、正常枣的高光谱图像,利用PCA法和MNF法分别对其降维去噪,选择虫眼与正常枣的PC1和M1图像、裂痕枣的PC2和M2图像进行缺陷识别,经PCA分析后的缺陷识别率均为100%,MNF处理后的识别率分别为69.2%,56.8%,100%;随后对其高光谱图像进行掩模去背景,再对其降维去噪后检测识别,PCA后的识别率均为100%,MNF后的识别率分别为73.1%,65.9%,100%。结果表明:利用高光谱成像技术结合两种降维去噪法对长枣常见缺陷的识别是可行的,背景干扰对于PCA法的缺陷识别不影响,其识别效果优于MNF法,且去背景后的MNF法缺陷识别率较未去背景的有所提高,为后续长枣缺陷的在线检测提供理论依据。
- 王婉娇贺晓光王松磊刘贵珊吴龙国
- 关键词：主成分分析掩模长枣
- 基于可见/近红外高光谱成像技术的番茄表面农药残留无损检测被引量：20
- 2014年
- 以番茄为研究对象，应用可见／近红外高光谱成像技术对水果表面农药残留的无损检测研究。用蒸馏水将嘧霉胺农药稀释成1：20，1：100，1：5003个梯度，将不同浓度的溶液分别滴到60个洗净的番茄表面，形成3×3矩阵。放置在通风阴凉处12h后，应用高光谱系统（400～1000nm）采集光谱图像信息。利用主成分分析法获得主成分图像（PC），并根据第二主成分图像（PD2）的权重系数选取特征波长564，809，967nm。采用波段比（564nm／809nm）结合适当的图像处理方法对番茄表面的农药残留进行检测。高浓度（1：20，1：100）农药点检测率为100％，而低浓度（1：500）农药点的检测率为0。结果表明，高光谱成像技术对高浓度农药残留具有较好的检测效果。
- 张令标何建国刘贵珊王松磊贺晓光王伟
- 关键词：无损检测主成分分析农药残留
- 农产品无损检测中高光谱成像技术的应用研究被引量：12
- 2013年
- 高光谱成像技术集成了计算机成像技术和光谱技术的优势,能够在连续空间内同时获得被测物的光谱信息和图像信息,可对农产品内外部品质进行可视化研究。尽管高光谱成像技术起源于高空遥感,但近几年仍以高效快速的检测分析方法出现在农产品无损检测领域,成为该领域重要研究方向。为此,对高光谱成像技术的原理特点以及其成像技术在农产品无损检测中应用的最新研究进展进行了综述,分析总结了国内外高光谱成像技术在农产品品质无损检测发展中存在的问题以及应用前景,以期该技术在我国农产品品质无损检测领域中发挥更大的作用。
- 罗阳何建国贺晓光王松磊刘贵珊
- 关键词：农产品无损检测
- 三维图像分数阶微积分去噪增强算法被引量：6
- 2015年
- 针对三维分数阶积分去噪后,三维数据对比度较低的缺点,提出一种基于三维分数阶微积分去噪增强的重构算法,综合运用三维分数阶微分和三维分数阶积分。用三维分数阶积分去噪,利用三维分数阶微分增强对比度较低的三维数据,重构出更多的细节纹理信息。实验结果表明,该算法在去除噪声的同时可很好地保持细节纹理信息,去噪增强效果显著,应用性强,可高效重构高精度的三维图像边缘曲面。
- 马瑜赵九龙李振兴李爽
- 基于高光谱图像技术的长枣糖度无损检测被引量：21
- 2012年
- 基于高光谱图像技术对长枣含糖量进行无损检测。由长枣高光谱图像获取反射光谱进行多元散射校正处理,再采用主成分分析获得主成分数据作为BP神经网络的输入变量,建立长枣糖度预测模型。结果表明,采用BP神经网络预测长枣糖度模型优于PLS,模型的相关系数和均方根误差分别为0.927 4和1.712 5。利用高光谱图像技术对长枣糖度的无损检测是可行的。
- 徐爽何建国易东贺晓光
- 关键词：高光谱图像长枣糖度无损检测
- 高光谱图像技术在水果无损检测中的研究进展被引量：22
- 2013年
- 为保证水果质量,满足企业与消费者的需求,势必要对水果进行品质检测和分级处理。高光谱图像作为一种新型的无损检测技术,融合了图像学和光谱学的优点,可以快速、无损地获取水果的空间和光谱图像信息,从而全方位的反映水果内外部的品质信息。因此,该技术在水果品质无损检测领域具有巨大的发展前景。该文主要介绍了高光谱图像系统的基本原理、图像的采集和分析方法、国内外水果无损检测的应用以及未来的发展前景。
- 吴龙国何建国贺晓光刘贵珊王伟王松磊苏伟东罗阳思振华
- 关键词：无损检测水果品质
- 基于近红外光谱技术的马铃薯全粉蛋白质无损检测被引量：7
- 2015年
- 为了探索一种简捷、高效、快速、无损的马铃薯全粉品质的检测方法,近红外光谱技术被应用到马铃薯全粉蛋白质的无损检测研究中。以120个经过真空微波冷冻干燥技术处理的不同品种马铃薯为样品,进行光谱采集及相应的化学值测定,采用多元散射校正和SavitzkyGolay卷积平滑对1200-2400 nm波段范围内的原始光谱进行预处理,选取最优的预处理方法;运用主成分回归分析法与偏最小二乘回归系数分别选择特征波长,并根据蛋白质基团的特征光谱区间选取特征波段,建立全波段、特征波段和特征波长下的主成分回归和偏最小二乘蛋白质预测模型。结果为：经过多元散射校正处理后的光谱建模效果最好,且运用偏最小二乘回归系数选择特征波长建立的马铃薯全粉蛋白质校正和验证模型的相关系数和均方根误差分别为0.9693、0.2937和0.9779、0.3304,优于全波段和特征波段建立的模型。研究表明,采用近红外光谱技术对马铃薯全粉蛋白质的无损检测是可行的。
- 孟庆琰何建国刘贵珊贺晓光王松磊吴晨李丹吴龙国
- 关键词：近红外光谱技术马铃薯全粉蛋白质无损检测
- 高光谱图像技术在水果品质检测中的研究进展被引量：14
- 2013年
- 高光谱图像技术结合了光谱技术和图像技术两者的优点,可实现水果内外品质同时检测,是水果品质无损检测的发展趋势。本文介绍了高光谱图像技术的基本原理,高光谱图像数据处理方法,在水果内外品质无损检测方面的国内外研究现状,分析了高光谱图像技术在水果品质检测中存在的问题及未来的研究方向。
- 徐爽何建国马瑜梁慧琳刘贵珊贺晓光
- 关键词：水果品质无损检测
- 高光谱在农产品无损检测中的应用展望被引量：1
- 2013年
- 从高光谱技术的分类和特点入手,跟踪国内外利用高光谱无损检测农产品方面的最新研究成果,对高光谱成像技术在农产品表面损伤检测、内部品质检测、表面污染及外部品质检测以及在肉品质和污染检测等方面的研究进行了分类整理.对现阶段存在的高光谱采集设备、数据处理及建模、样品物理化学性质等方面存在的问题及解决对策予以讨论,并探讨了高光谱技术在农产品无损检测方面的发展趋势,以期为同行提供参考.
- 韩小珍辛世华王松磊何建国
- 关键词：农产品无损检测
