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1、2008年5月农业机械学报第39卷第5期*脐橙糖度的高光谱图像无损检测技术郭恩有刘木华赵杰文陈全胜=摘要>提出了利用高光谱图像系统来检测脐橙糖度的方法。由脐橙反射光谱图像获取反映脐橙糖度的光谱特征波长;应用人工神经网络系统建立了脐橙糖度的预测模型。结果表明,脐橙糖度预测模型相关系数R为01831,采用高光谱图像无损检测脐橙糖度是可行的。关键词:脐橙糖度高光谱图像无损检测中图分类号:S-03;O434113;TN911173文献标识码:ANondestructiveDetectionofSugarContentonNavelOrangewithHyperspectralImaging112
2、2GuoEnyouLiuMuhuaZhaoJiewenChenQuansheng(11JiangxiAgriculturalUniversity,Nanchang,330045,China21JiangsuUniversity,Zhenjiang,212013,China)AbstractSugarcontentisanimportantqualityattribute.Thefeasibilityofusinghyperspectralimagingfornondestructivedetectionofsugarcontentofnavelorangewasinvestigated.
3、Thespectrumfeatureswavelengthforpredictingthenavelorange.ssugarcontentofthenavelorangewasobtainedviathescattingspectralimaging.Subsequently,artificialneuralnetworksystemwasusedfordevelopingapredictionmodeltopredictthesugarcontentofnavelorange.Finally,thepredictionresultswereobtainedforsugarconten
4、twiththecorrelationcoefficientofpredictionofR=01831.Theresultsshowedthathyperspectralimagingisaneffectivemethodfornondestructiveassessingthesugarcontentofnavelorange.KeywordsNavelorange,Sugarcontent,Hyperspectralimaging,Nondestructivedetection年来有关学者将该技术应用于肉类和果蔬类品质检引言[1~6]测。但是,只有少量的研究利用这种先进的技[2]糖度
5、是脐橙的重要内部品质指标,实现脐橙糖术对农产品的内部品质进行检测。本文采用高度的无损检测是脐橙内部品质快速、客观自动分级光谱图像技术对水果糖度进行无损检测研究,并通的重要组成部分。过合适的数据处理方法寻找最能准确辨别水果内部目前的研究表明利用光谱法检测水果内部品质品质的特征波长,为实现高光谱图像对水果内部品[1]是一种十分有效的方法,但光谱法通常只能提供质的在线检测提供技术依据。水果的部分点信息。而水果各部分在空间上具有不1高光谱图像基本原理一致性,这对检测结果的准确性影响很大。高光谱图像技术结合了光谱检测和图像检测各自的优点,高光谱图像是将成像技术与光谱技术相结合,可以对研究对象的内部
6、特征进行可视化分析。近几在连续光谱段上对同一地物用数十甚至数百个波段收稿日期:2007-05-14*国家自然科学基金资助项目(项目编号:30460059)郭恩有江西农业大学工学院硕士生,330045南昌市刘木华江西农业大学工学院教授博士通讯作者赵杰文江苏大学生物与环境工程学院教授博士生导师,212013镇江市陈全胜江苏大学生物与环境工程学院博士生92农业机械学报2008年成像,构成的一个按光谱顺序排列的图像数据/立方图像I转换成相对图像R,表示为体0。它结合了计算机图像与光谱技术两者的优点。I-BR=(1)W-B水果内部结构和化学成分的差异可以通过特定波长下的光谱值表现,而在特定波长下,
7、像素点的灰度值从标定后的相对图像中部选取100@100区域又与其在该波长下的光谱值之间一一对应。且在某计算光谱(400~1000nm)平均反射值,定义为光谱个特定波长下,不同糖度其光谱值存在一定差别,因反射值。此,在此波长下的图像中,它们之间的灰度也存在一313样品糖度测量定的差异,所以光谱信息能充分反映水果内部的物采用WZ-103型手持糖度计(中友光学仪器有理结构和化学成分。限公司,福建省泉州光学仪器厂)测量脐橙的糖度,该糖度计测
