基于高光谱成像技术的草莓硬度预测

《基于高光谱成像技术的草莓硬度预测》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。基于高光谱成像技术的草莓硬度预测　　摘要：为对草莓硬度进行预测研究，利用高光谱成像系统获取草莓的高光谱数据，光谱数据波长为400～1000nm，采用标准正态变换、多元散射校正、卷积平滑方法以及几种方法相结合对光谱数据进行预处理，选择最优的预处理方法，进一步结合化学计量学方法建立PLS预测模型，比较不同的光谱预处理方法对预测模型的效果，以选择最优预测模型。结果表明，经标准

2、正态变换处理后建立的偏最小二乘模型效果最好，校正集和预测集的相关系数及均方根误差分别为，和，。因此，可采用高光谱成像技术对草莓硬度进行预测。　　关键词：高光谱成像技术；草莓；硬度；无损检测　　DOIDOI：/　　中图分类号：TP319　　文献标识码：A文章编号文章编号：　　英文摘要Abstract：Topredictthefirmnessofstrawberry，hyperspectraldataofstrawberrywereobtainedbyhyperspectralimagingsystem.Thespectraldatawerewav

3、elengthsof400～1wereusedtoacquirethebestpretreatmentmethodinthespectralregionthatisstandardnormaltransform，multiplescatteringcorrection，convolutionsmoothingmethodandcombinedseveralmethods.Wewillestablishthe为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、

4、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。partialleastsquaresforecastingmodelwithchemometricsandthencomparetheeffectofdifferentspectralpreprocessingmethodsonthepredictionmodeltoselecttheoptimalpredictionmo

5、del.Theresultsshowthatthepartialleastsquaresmodelestablishedbystandardnormaltransformisbest.Thecorrelationcoefficientsandrootmeansquareerrorsofthecalibrationsetandthepredictionsetare，and，，respectively.Therefore，hyperspectralimagingtechniquescanbeusedtopredictthefirmnessofstr

6、awberry.　　英文关键词KeyWords：hyperspectralimagingtechnique；strawberry；firmness；nondestructivedetection　　0引言为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉

7、系统的使用和维护。　　草莓又叫红莓、洋莓、地莓等，原产于南美，在中国各地及欧洲等地广为栽培。草莓营养价值丰富，有“水果皇后”的美誉，含丰富维生素C，有帮助消化的功效。与此同时，草莓还有巩固齿龈、清新口气、润泽喉部、保护视力等保健功效。因此，草莓成为深受广大消费者喜爱的水果之一，人们在选择时也就会更加关注草莓的内部品质。硬度是评价草莓内部品质的主要指标之一，由于草莓保存时间较短，很容易变质，检测草莓的硬度不仅有助于指导消费者，而且对于草莓的采后贮藏和加工具有重要意义。目前主要采用探头压入的方法检测草莓硬度，这种方法不仅耗时、费力，而且是一种有损检

8、测方法，不利于水果的大规模检测[15]。因此，寻找一种快速无损检测水果品质的方法很有必要。　　高光谱成像技术因其优越性，不仅在遥感领域大量应用，在水果