刘天昶硕士论文(定稿)

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1、分类号：学校代码UDC:学号：基于激光与高光谱技术的水果表面污染物与农药残留检测DetectionofFecalContaminationandPesticideLeftoveronFruitsByLaserandHyperspectralImaging刘天昶指导教师：刘木华教授申请学位级别：硕士专业名称：计算机应用技术论文提交日期:2008-05论文答辩日期:2008-6-7学位授予单位和日期:独创性声明木人声明，所呈交的学位论文，是在指导教师指导下，通过我的努力取得的成果，并且是自己撰写的。尽我所知，除了文屮作了标注

2、和致谢屮已经作了答谢的地方外，论文中不包含其他人发表或撰写过的研究成果，也不包含在江西农业人学或其它教冇机构获得学位或证书而使用过的材料。与我一同对木研究做出贡献的同志，都在论文屮作了明确的说明并表示了谢意。如被杏有严重侵犯他人知识产权的行为，由木人承担应有的责任。学位论文作者亲笔签名：H期：论文使用授权的说明本人完全了解江酋农业人学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密，在—年示解密可适用木授权书。

3、口不保秘，木学位论文属于不保密。口（请在方框内打“J”）学位论文作者亲笔签名：H期：指导教师亲笔签名：日期：本课题受国家自然科学基金（编号30460059>30760101）资助。摘要研究水杲表而污染物与农药残留的无损检测方法，并进一步研制出适合生产实践的检测设备，可以提高销售水杲的食用安全性。同时，有利于提高我国水果产业的国际竞争力，有利于扩大我国高档优质水果的岀口、增加果农收入，对推进新农村建设，构建和谐社会，冇着重大的意义。首先，该文采用激光图像技术，对苹果与脐橙表面的污染物残留检测进行了研究。自行搭建激光图像采集

4、系统，并使用该系统采集水果激光散射图像。对图像进一步处理与分析，得出每一张图像的灰度曲线。将所冇苹果样本分为冇污染与无污染两类，发现其图像灰度曲线在灰度值30-71段有明显区别，构建一维线性函数判别模型判别是否存在污染，其判别准确率为90.0%o将所有脐橙样本分为有污染与无污染两类，发现其图像灰度曲线在灰度值34-80段冇明显区别，构建指数函数判别模型判别是否存在污染，其判别准确率为86.25%o其次，该文采用高光谱图像技术，对脐橙表而污染物及农药残留检测进行了研究。自行搭建高光谱图像采集系统，并使用该系统采集400nm

5、-1010nn）范围内的高光谱图像。对每一张高光谱图像去噪，选取感兴趣区域，釆用逐步判别分析，构建判别模型。研究脐橙表而污染物残留，将所有样本分为有污染与无污染两类，构建判别是否存在污染的判别模型，其判别准确率为97.5%,误判率为2.5%；将存在污染残留的样本按污染浓度10%、2%、1%分为三类，构建判别污染残留程度的判别模型，其判别准确率为88.9%,谋判率为10.1%。研究脐橙表面农药残留，将所有样本分为有农药残留与无农药残留两类，构建判别是否存在农药残留的判别模型，英判别准确率为92.2%,误判率为7.8%；将存

6、在农药残留的样木按农药浓度10%、1%分为两类，构建判别农药残留程度的判别模型，其判别准确率为91.7%,误判率为&3%。通过对以上判别结果分析得出，无论是采用激光图像技术检测水果表而污染物残留,还是采用高光谱技术检测水杲表面农药与污染物残留，其判别准确率都比较高，将这两种方法应用于实际的水果食用安全检测均是可行的。关键词：农药残留；污染物残留；无损检测；激光图像；高光谱图像AbstractResearchthenondestructivemethodsofdetectingfecalcontaminationandpe

7、sticideleftoveronfruitsurface,andfurtherdevelopedfortheproductionofpracticedetectingequipment,canimprovetheediblesecurityoffruits.Atthesametime,itisfavorabletoenhancethecountry'sfruitindustry'sinternationalcompetitiveness,toexpandChina'sexportsofhigh-gradequality

8、fruit,andtoincreaserevenueofthegrowers.Ithasagreatsignificanceforpromotingthenewruralconstruction,andbuildingaharmonioussociety.First,thisarticlestudiesthedete