将Vis-NIR和NIR光谱成像技术与数据融合相结合,以快速,无损地检测桃番茄的多种质量
Fei Tan1,2,3, Xiaoming Mo1,4, Shiwei Ruan2
1College of Mechanical and Electrical Engineering, Shihezi University, Shihezi 832003, China.
超光谱成像 (HSI) 有效地检测桃番茄的质量. 可见/近红外 (Vis-NIR) 和近红外 (NIR) 光谱的融合改善了对度,可溶性固体含量 (SSC) 和可定位酸度 (TA) 的预测.
科学领域:
- 农业工程 农业工程
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 度,可溶性固体含量 (SSC) 和可定位酸度 (TA) 是桃番茄的关键质量指标.
- 果业实时质量评估需要准确的,非破坏性的方法.
研究的目的:
- 开发和比较超光谱成像 (HSI) 系统,以非破坏性检测桃番茄的质量属性.
- 评估单个和合并的光谱信息 (Vis-NIR和NIR) 的有效性,以预测度,SSC和TA.
- 评估各种机器学习模型与光谱数据融合一起的性能.
主要方法:
- 采用了利用可见/近红外 (Vis-NIR) 和近红外 (NIR) 光谱范围的高光谱成像 (HSI) 系统.
- 数据层融合技术与机器学习算法相结合:主要组件回归 (PCR),部分最小平方回归 (PLSR),支持向量回归 (SVR) 和反向传播神经网络 (BP).
- 模型经过训练,可以使用光谱数据预测度,SSC和TA.
主要成果:
- 与单独的NIR范围相比,Vis-NIR光谱范围在预测度,SSC和TA方面产生了更高的确定系数 (R2).
- 光谱信息融合显著提高了预测准确性,R2值超过SSC和TA的0.9,坚固度为0.85.
- 聚合的光谱数据,特别是来自联合Vis-NIR和NIR频段的数据,在非破坏性质量检测方面表现出卓越的性能.
结论:
- 超光谱成像技术是快速,非破坏性,多种质量的桃番茄检测的可行工具.
- 与单个光谱范围相比,Vis-NIR和NIR光谱的信息融合提供了更高的预测准确性.
- 开发的方法为其他水果和蔬菜的非破坏性质量评估提供了基础.
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