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1、基于机器视觉和近红外光谱技术的杏干品质无损检测黄星奕钱媚徐富斌江苏大学食品与生物工程学院，镇江212013摘要：干果品质直接影响其市场销售。该研究以杏干为对象探讨用机器视觉和近红外光谱技术快速无损检测干果内外品质的方法。拍摄杏干4个不同位置的彩色图像，用基于区域骨架化的填充法分割杏干，提取每种角度下的面积。从100个正常杏干样本中随机挑选75个为校正集，25个为预测集，用多元线性回归对杏干的实际质量和4个面的面积建模，得到校正集和预测集相关系数分别为0.9374和0.9307，杏干质量分级的准确率为90％。提出用基于平均灰度的区域增长法提取杏干缺陷，缺陷
2、检测的准确率为84.5％。采用SNV对杏干近红外光谱进行预处理，然后分别采用偏最小二乘法(PLS)、向后区间偏最小二乘法(biPLS)及联合区间偏最小二乘法(siPLS)建立杏干糖度预测模型。结果表明，当全光谱范围被划分为22个子区间，优选出区间[17、2、3、9、20、13、7、18、15、11、6]，主因子数为10时建立的biPLS糖度模型性能最好。其校正集相关系数和校正均方根误差分别为0.8983和1.23，预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.8814和1.46。研究表明，机器视觉结合近红外光谱技术能对杏干内外品质进行综合检测，也可为其他干果的
3、品质检测提供借鉴。机器视觉;检测;近红外光谱;含糖量;biPLS;杏干10.3969/j.issn.1002-6819.2012.07.043TP391.41A1002-6819(2012)-07-0260-062011-10-102012-03-14基金项目：江苏省青蓝工程(2008)资助项目，江苏省高校优势学科建设工程资助项目作者简介：黄星奕（1963-），女，教授，主要从事农产品品质无损检测技术研究。镇江江苏大学食品与生物工程学院，212013。Email:h_xingyi@163.com图4基于区Fig.4FlawchartO买验量25u(侃明此
4、俣型良好。2)采用频域高算法的猪肉背最长肌分割技术[J].农业机械学报，2010(1):172-176.WuXueqian,LiaoYitao,FanYuxia,etal.SegmentationofporklongissimusdorsibasedonKFCMclusteringandimprovedwatershedalgorithm[J].JournalofAgriculturalMachinery,2010(1):172-176.(inChinesewithEnglishabstract)@@[11]TaoY,HeinemannPH,Varghe
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