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【背景】:高光谱成像技术可以快速且无损的测量食物品质。该研究调查了高光谱成像在400-1000 nm波段范围预测柑橘果实内部品质属性例如总可溶性固形物(TSS),pH,可滴定酸度(TA)和成熟度指数(TSS/TA);以及外部品质属性,例如颜色成分(L*,a*, b*)和颜色指数(CI)的可行性。【方法】:从亚马逊州(秘鲁)收集柑橘样品(甜橙,瓦伦西亚品种),共80个无不良特征(如物理破坏,病害以及污染成分)的样品。样品随机分为两组,75%为“校正集”,其余为“预测集”,用于模型的外部验证。利用Resonon Pika XC高光谱成像系统(400-1000 nm)扫描柑橘并采集图像。利用偏最小二乘法建立预测品质属性的完整模型。利用回归系数确定最优波段,通过多元线性回归建立简化模型。预测的确定系数(R2p)以及预测的标准误差(SEP)用来衡量模型的性能。【结果】:内部品质属性的完整模型性能较低(R2p ,SEP 50%)。外部品质属性的完整模型性能较高(L*:R2p = 0.898,SEP = 19%;a*:R2p = 0.952,SEP = 13%;b*:R2p = 0.922,SEP = 20%;CI:R2p = 0.972,SEP = 12%)。简化模型与外部品质属性性能相似。柑橘图像和光谱处理的主要步骤:(a)确认感兴趣区域;(b)原始平均反射光谱;(c)校正反射率柑橘的二阶导数光谱:(a)完整样品;(b)半样品预测模型的平均预测标准误差(MSEP):(a)柑橘内部品质属性;(b)柑橘外部品质属性用于预测的完整模型的回归系数:(a)柑橘内部品质属性;(b)柑橘外部品质属性外部品质属性观测值和预测值(简化模型)关系图:(a)L*参数;(b)a*参数;(c)b*参数;(d)颜色指数【结论】:高光谱成像具有以客观且无接触方式预测柑橘颜色的潜力。在...
发布时间: 2020 - 07 - 10
浏览次数:9
【背景】:高光谱成像技术可以快速且无损的测量食物品质。该研究调查了高光谱成像在400-1000 nm波段范围预测柑橘果实内部品质属性例如总可溶性固形物(TSS),pH,可滴定酸度(TA)和成熟度指数(TSS/TA);以及外部品质属性,例如颜色成分(L*,a*, b*)和颜色指数(CI)的可行性。【方法】:从亚马逊州(秘鲁)收集柑橘样品(甜橙,瓦伦西亚品种),共80个无不良特征(如物理破坏,病害以及污染成分)的样品。样品随机分为两组,75%为“校正集”,其余为“预测集”,用于模型的外部验证。利用Resonon Pika XC高光谱成像系统(400-1000 nm)扫描柑橘并采集图像。利用偏最小二乘法建立预测品质属性的完整模型。利用回归系数确定最优波段,通过多元线性回归建立简化模型。预测的确定系数(R2p)以及预测的标准误差(SEP)用来衡量模型的性能。【结果】:内部品质属性的完整模型性能较低(R2p ,SEP 50%)。外部品质属性的完整模型性能较高(L*:R2p = 0.898,SEP = 19%;a*:R2p = 0.952,SEP = 13%;b*:R2p = 0.922,SEP = 20%;CI:R2p = 0.972,SEP = 12%)。简化模型与外部品质属性性能相似。柑橘图像和光谱处理的主要步骤:(a)确认感兴趣区域;(b)原始平均反射光谱...
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