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1、安徽农业科学,JournalofAnhuiAgri.Sci.2012,40(10):6292-6294责任编辑熊章琴责任校对李岩基于神经网络及近红外光谱的草莓成熟度快速识别方法1,21*1闫润,王新忠,张莹莹(1.江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室,江苏镇江212013;2.江苏农林职业技术学院机电工程系,江苏句容212400)摘要[目的]探究快速检验草莓的成熟度、提高草莓采摘自动化水平的方法。[方法]采集350~2500nm波段草莓的光谱信息,提取光谱的一阶导数值并进行主成分分析,取2个主成分并
2、获得了主成分中贡献率最大的6个峰值点,将各个峰值点两侧各取5个波段点作为特征点。随机选取58个样本组成60×58的矩阵作为训练集,导入用Matlab建立的人工BP神经网络中进行训练。[结果]利用测试集进行识别模型的检验,识别正确率达到93.1%。[结论]利用近红外光谱对草莓成熟度进行识别是可行的。关键词神经网络;主成分分析;近红外光谱;成熟度识别;草莓中图分类号S-058;S668.4文献标识码A文章编号0517-6611(2012)10-06292-03FastRecognitionMethodofStrawb
3、erries’MaturityLevelBasedonNeuralNetworkandNearInfraredSpectraYANRunetal(KeyLaboratoryofModernAgriculturalEquipmentandTechnologyofMinistryofEducation,JiangsuUniversity,Zhen-jiang,Jiangsu212013)Abstract[Objective]Toexplorethemethodfortherapiddetectionofstrawbe
4、rries’maturitylevelandtheimprovementoftheautomaticstrawberrypickinglevel.[Method]Thestrawberries’spectralinformationaround350-2500nmwascollected,andthefirstderivativeofthestrawberries’spectralinformationwasdrawnforcarryingoutaprincipalcomponentsanalysis.Thesi
5、xpointswhichcontributedthelargestintheprinciplecomponentswereobtained.Thefiveadditionalfeaturepointsasideeachcrestfeaturepointswerepickedoutasmainfeaturepoints,and58strawberrieswereselectedrandomlytomadeupa60×58arrayastrainingset.ThearraywasimportedtoBPneural
6、networkwhichwasbuiltofMatlabfortraining.[Result]Totesttheneuralnetworkmodelbythestrawberriessamplesoftestset,thedistinguishingratecouldreachupto93.1%.[Conclusion]Toidentifythematuritydegreeofstrawberriesbynearinfraredspectraispracticable.KeywordsNeuralnetwork
7、;Principalcomponentsanalytic;Nearinfraredspectra;Recognitionofmaturitylevel;Strawberry草莓(Strawberry)是蔷薇科草莓属植物的泛称,20世纪FieldSpec3光谱仪采集近红外光谱,其采样间隔1.4nm(350从欧洲传入我国。草莓营养丰富,含有钙、磷、铁等矿物质及~1000nm区间)、2nm(1000~2500nm区间),光谱分辨率果糖、苹果酸、水杨酸、氨基酸、多种维生素,还含有果胶和丰为3nm(350~1000nm区间
8、)、10nm(1000~2500nm区[1]富的膳食纤维,可以帮助消化。草莓果肉柔软,没有果皮间),测定范围为350~2500nm,探头视场角为20°;光源采保护,成熟后必须及时采摘,否则极易变色变质,失去商品价用与光谱仪配套的卤素灯。分析软件采用ASDView值;成熟度不够的草莓果实着色不好,果实的风味及各种营SpecPro,UnscramblerV9.2和Matlab
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