登录
首页 » Others » 基于高光谱成像的蓝莓内部品质检测 特征波长选择方法研究

基于高光谱成像的蓝莓内部品质检测 特征波长选择方法研究

于 2020-12-07 发布
0 212
下载积分: 1 下载次数: 4

代码说明:

在特征波长选取方面有一些创新,可以作为参考。在特征波长选取方面有一些创新,可以作为参考。(基于高光谱成像的蓝莓内部品质检测特征波长选择方法研究古文君1 ,田有文 1* ,张芳1 ,赖兴涛 1 ,何宽1 ,姚萍1 ,刘博林 2)586-482016620010~15mm0.8~2.3g。fone3:(InSpector V10E, Spectral InFinland)1392pix×1040pixCCDL CCD2(IGV-B141OM, IMPERX Incorporated, USA), 150W1. CCD Camera; 2.Spectrometer; 3.Shot; 4. Light source; 5. Samples(3900 Illuminatior, Illumination Tech6.Translationplatform7.Lightsourcecontroller;8.computernologies inc.,USA)、(IRCP0076-19. Translation platform controllerCOM,)、(120cm×50cmx(DELL VoStro 5560D-1528Figure 1 Schematic diagram of hyperspectral imagingcmsystem400~1000nm,4722.8nmRRGY-4(10mm)(DBR45(successive projections algorithm, SPA(stepwise multiple linear regression, SMLR)(SPA)(SMLR)SPASPASMLRSPA-SPA、SMLR_SMLR、SPA- SMLRSMLR-SPA21994-2018ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct5871.6BP(error back propagation)BP17(correlation coeffiient of calibration, Re)(root mean square error of calibration set, RMSEC)correlation coeffiient of pre-diction, Rp)(root mean square error of prediction set, RMSEP)ENVI 4.8(Research System Inc, ), MATLAB 2014a(The Math Works Inc)、TheUnscrambler9.7、 Excel2010(Ⅵ icrosoftdgle banddWcvef.BP models for soluble solidsThe selected characteristic wavelengthCurve of relative reflectanceExtract the region of interescontent and firmness prediction2figure 2 Flow chart of data processing280mm,68ms,28mm·s-。99%202.2600nm600nm2b2c)21994-2018ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct5884823(2f)BPSavitzky-Golasavitzky -golayTable 1 The effect of different spectra preprocessingCalibration setPredictioSpectrum typeRMSECRMSEPOriginal spcctrum0.933/0.9230.3510.4040.9200.9100.508/0.319MSCThe spectrum after MSC processing0.940/0.9450.56lO.3120.9190.9320.516/0.282SNThe spectrum after SNV processin0.93709340.60210.24309220.9010.6320.462Savitzky-golayThe spectrum after Savitzky-Golay processing 0.955/0.9550.3240.2410.951/0.9490.400/0.2782.5SPA-SPA SMLRSMLR SPA-SMLR SMLR-SPASPA-SPASPASavitzky-GolaySPATable 2 The results of multi-stage characteristic wavelength selection methodnmCharacteristie wavelength selection methodSPA-SPA452,455,470,482,490,785,893,912,921,942,950455,470,482,785,893.912SMLR-SMLR457,508,516,534,543,51,556,568,712,720.774,778508,534,543,712,720,774SPA-SMLR452,455,470,482,490,785,893,912,921,942,950452,470,482,490,893,912SMLR-SPA457,508,516,534,543,551,556,568,712,720,774,78534,7202.6Savilzky-gola(FS)392SPA-SPASMLR-SMLRSMLR-SMLRSMLR-SPABPBP0.001500021994-2018ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct589BPBPSPA-SPARp RMseP0.9520.391°Brix,RpRMSEP0.9530.234BrixTable 3 Detection results of soluble solid content and firmness of blueberry based on different multi-stagecharacteristic wavelength selection methodsCalibration setPrediction setCharacteristic selection method Wavelength numberRMSECRMSEP3929550.9550.324/0.2410.9510.9490.400/0.278SPA-SPA0.9590.9560.3180.1530.9520.9530.391/0.234SMLR-SMLR0.9560.9340.414/0.243912109020.559/0.349SPA SMLR0.828/0.8581.3670.58582208091.440/0.719SMLR- SPA20.958/0.9360.402/0.3359320.9280.435/0,4041387nm1229nm91.5%BPRRMSEP0.904215.163lBP3Rv0.84V0.94Rv0.83,SEV0.63。400-1000nmSavitzky-GolayBPSPA-SPASPA-SPA21994-2018ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct59048[1 KADER F,ROVEL. B Fractionation and identification of the phenolic compounds of highbush blueberries(Vaccinium corymbosumLUJ].Food Chemistry, 1996,55(1): 35-40「J,2012,33(1):340-342,2017,38(2):301-305.[4 MENDOZA F, LU R, ARIANA D,et al. Integrated spectral and image analysis of hyperspectral scattering data for prediction ofple [ruil firmness and soluble solids conlenl[J] Poslharvesl Biology and Technology, 2011, 62(2: 149-160[5 SUN M J, ZHANG D, LIU L,et al. How to predict the sugariness and hardness of melons a near-infrared [J]. Food Chemistry,2017,218(3:413-42116 SIEDLISKA A, BARANOWSKI P, MAZUREK W, ct al. Classification models of bruise and cultivar detection on the basis of hy-perspectral imaging data[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2014, 106: 66-74[7 LIU D, SUN D W, ZENG X N, el al. Recenl aDvances in wavelength seleclion lechniques for hyperspectral image processing inthe food industry[J]. Food Bioprocess Technol, 2014, 7: 307-323[8 ZHANG C, GUO C T, LIU F,et al. Hyperspectral imaging analysis for ripeness evaluation of strawberry with support vector ma-chine[j] Journal of Food Engincering, 2016, 179: 11-18[9J,2016,47(5:634-6402009,29(:1611-1615201536(12)171-17612]J,2012,32(11:3093309[13] LI B C, HOU B L, ZHANG D W,et al. Pears characteristics (soluble solids content and firmness prediction, varieties) testingInethods based on visible-near infrared hyperspecTral imaging[J]. OpLik, 2016, 127: 2624-2630[14] FAN S X, ZHANG B H,LI J B, et al. Prediction of soluble solids content of apple using the combination of spectra and textural features of hyperspectral reflectance imaging data[J. Postharvest Biology and Technology, 2016, 121: 51-61[15 RAJKUMAR P, WANG N,EIMASRY G, et al.Studies on banana fruit quality and maturity stages using hyperspectral imaging[ JIJournal of Food Engineering 2012, 108: 194-200,2015,36(16):10172015,35(8:2297-2302[18]WANG N,2007,23(2:151-155.「192008,39(5):91-9320」201536(10:70-74.[21] WU D, SUN D WAdvanced applications of hyperspectral imaging technology for food quality and safety analysis and assess-ment a review part T[J]. Innovative Food Science and Emerging Technologies, 2013, 19(4): 1-14J2014,35(8:57-61BP,2012.124」13,44(2):142-146.25],201523(6:1530-1537M011:41-48.[27,2013,24(10:1972-19762010,30(10):2729-2733?1994-2018ChinaAcadcmicJournaleLcctronicPublishingHousc.Allrightsreservedhttp://www.cnki.nct

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • DSP设计FIR带通滤波器(报告&源代码)
    代码经过调试有效,实验报告详细清晰易懂,格式正确。① 滤波器的阶数≥5,截止频率自行选定,滤波系数用MATLAB确定。② 编制C54XDSP实现FIR滤波器的汇编源程序。③ 用软件仿真器完成上述程序的模拟调试。④ 以数据文件形式自行设定滤波器输入数据,以数据文件形式输出滤波结果,并与输入数据进行比较分析。用软件仿真器有关工具显示FIR滤波器的输入输出波形,以证明滤波器滤波性能。
    2020-12-04下载
    积分:1
  • 基于Log Gabor滤波的指纹纹理匹配
    分析了Log Gabor滤波器的性能,详述了用于指纹识别的Log Gabor滤波器的构造方法,在此基础上提出了基于Log Gabor滤波器的指纹纹理匹配算法。首先采用了一种快速有效的参考点定位方法,在确定有效区域并归一化后,通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域,在频域进行log Gabor滤波,最后在滤波图像中提取特征,并与传统方法作了比较。实验结果表明,所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法,提高了指纹识别的准确率。
    2020-12-01下载
    积分:1
  • 基于单片机红外感应开关的设计
    【实例简介】基于单片机红外感应开关的设计 提供程序、原理图、参考资料等 并在自己板上调试通过
    2021-11-18 00:44:39下载
    积分:1
  • 线性分组码的MATLAB实现
    线性分组码的产生、BPSK调制解调、过高斯白噪声信道、标准阵译码,误码率曲线
    2020-12-12下载
    积分:1
  • 时域、频域特征提取
    提取数据的时域、频域指标,得到相应的时域和频域特征
    2020-11-27下载
    积分:1
  • MIMO雷达多目标参数估计
    本文档介绍了MIMO雷达多目标参数估计的方法,可以根据文档提供的内容进行仿真,对大家非常有帮助
    2021-05-07下载
    积分:1
  • 二维聚类数据集
    用于聚类方法的数据集,包括不同数目的块状聚类、月牙形、同心环形及螺旋形分布,可用于Kmeans、谱聚类等聚类方法的测试。
    2020-12-05下载
    积分:1
  • 用systemVue解决雷达测试
    用systemVue解决雷达测试方案中需要全面考虑到各种问题2010-9-10全数字式相控阵雷达H 8-Element Digital T/R ModuleH 8-Element Digital T/R ModuleFiber-optie 8-Element Digital T/R Module Hup/down linksA: Waveform andcontrol wordsKH DACUp/DownPower AmpB: Echo Data〔 m lines)ADCConverterRx protectorDigital T/R Module (Low-cost cell phonePower/ Coolingtechnolog Element Level.数字模块:包含微波电路,数字电路,时钟电路和光电路的复杂系统数字波束合成大容量高速数据传输技术高性能信号处理机:: Agilent Technologies日程安排●概述雷达信号的模拟雷达信号的分析模块级(T/R组件)测试接- Agilent Technologies2010-9-10雷达系统测试需要的激励信号基带Q波你号,∈○数字基带信号注入信号注入中频信号注入(距离和多勒放大器铝器中频放大放大二玉振LO这接收机替换信号处理饥信号类型测试应用技术要求正弦波信号替代系统本振等电路性能测试功率,频率精度,柞位噪声调制信号则试接收机或关键部件性能功率,频率精度,调制带宽,调制能力,调制精度大真信号则试接收机或关键处玨器性能号带宽,失真处理能力,信号幅度精度带信号则试模拟或数字基带电路性能模拟,数字信号输出能丿,数字接口形式,速率Agilent Technologies常用雷达信号类型及特点(1信号类型信号特点备注简单脉冲信号载波频率,重复周期和脉冲宽度固定或慢速变化雷达常用信号捷变信号脉冲重复间限脉冲间或脉冲组间)迅速变化,包用于动目标显示,脉冲多括参差,滑动和抖动笔形式。普勒等雷达频率捷变信号信号载波须率(脉冲内和脉冲间极脉沖组间)快速变用于雷达抗干扰术化率分集信号同时和接近问时发射的具有多个载波的信号用于雷达抗十扰技术极化变信弓射频徼波信号的极化方式(脉冲内,脉冲间和脉产组用户雷达抗干扰技术间)快速变化双脉冲信号在每个内有两个相邻的脉冲,脉冲隔为脉冲宽用于抗回答式干扰信号度的若干倍。双路信号具有一定相关性的两路信号同时发射。两路信号的用户反侦察秋抗干扰信号和载波频率可以相同也可个同。脉冲玉缩信号具备很大的时宽带宽积。包含线性调频,非线性频用于预警雷达和高分辨力信号,一相编码信号,多相编码信号和频率编鶴信号」雷达接- Agilent Technologies2010-9-10常用雷达信号类型及特点(2)信号类型信号特点备注脉冲编码信号|多为脉冲串形式,采用脉冲位置编码和脉冲幅度编码方用于航管,敌我识别和指令系统等。相参脉冲串信号在每个发射多个相邻的脉冲,包利均匀脉冲串信是一种大时宽信号,用于号,非均匀脉冲串信号和频率编码脉冲串信号等。搜索和跟踪雷达应用。连续波信号时间连续信号。包含单频连续波信号,多频连续波信号,用于日标测返,雷达高度调频连续波信号和二编码连续波信号。计和放撞雷达。分们频谱信号具有噪声类似柬声词制传性。时宽带宽积大。包含噪|用于目标识别和抗干扰等声突似噪声调频或调相信号超宽带冲激信号超宽带信号,无载波。用户目标识别,高分辨目标成像笭雷达:: Agilent Technologies脉冲压缩雷达信号问题:作用距离和标分辨率接- Agilent Technologies52010-9-10脉冲压缩雷达信号问题:作用距离和标分辨率R脉冲压缩雷达信号H(TransmitterSTALODETWeightingH*(w)_MANMatchedReduces sllFilterReceive△接- Agilent Technologies2010-9-10先进信号源仪表的合成信号功能E8257DPSG模拟信号源E8267DPSG矢量信号源频率范围覆盖至44GH67GH烦率覆盖/0.01Hz步进全部覆盖E8257功能及指标136cm-20dBm功率范围/08dB幅度精度唯一片微菠频段矢量调制信号源优良的相噪性能:-113dBc/H@?0 kHz offset20Gh;频率可实时合成微波段PSK,FSK,MSK,0AM信号AM,FM,FM,脉冲调制能力内部/外部Q存储器完成仟意波信号合成脉冲二:时间为:10ns.开关比:80dB160MHz/2GH洞制带宽选择步进/列表/斜坡扫描功能配合软什/分析仪表非实时合成复杂信号配合宽带仨意产生器实时合成复杂信号E品EEEg堂皇E8257D超大功率输出选件(521)Maximum output power(dBm)382570-J21 maximun uutput puweI10 to 250 MHz+7=27rp+28{-31typ-24 typ)186:020GH+24(-2e Marum wai ahle(messrS)Maximun leve ad powar sheaf ea" l12141620GHz的接- Agilent Technologies2010-9-10改善的E8257D信号源的相位噪声性能四04Hz)GHZGHz8010 GHz0⑩四1GHz-13-140-160170101001k10k100k1M10M100ML(f(dBc/Hz) vs f(Hz):: Agilent Technologies矢量信号合成系统输出接口件输出层信号数据存馅和调制。合成实际信号信号源输出信号的验证和定标宽带信号合路合成信号的验证和定标仪表下载的信号波形数据用户使用界面层用信号库文件根据测试要求对信号信号设置软件界面频率,时间标识等进行定义型号任务测试模式,:,,,控制仪表和数据下载软件数接口信号建立设汁层雷达信号模型建立息2雷达信号库建立通信信号模型建立通信信号厍建立用户采集信号库仿真信号的软件验证仿真信号实验信号采集数君雷达信亏库数字通信信号库验证工具B Agilent Technologies2010-9-10宽带信号模拟系统计算机及信号参数设置欤件LAN控制N241A多通道上丰宽带冮意波发生器宽带宽带微波微波微波微波矢量信号源矢量信号源矢量信号源矢量信号源矢量信号源信号信号信号信号合路系统曰盟系统输出宽带输出信号信号参数检测仪表:: Agilent Technologies高性能宽带任意波发生器一N8241A15Bt125G采样DAC电路Spurious Free Dynamic Range(SFDR每个仪表内置两个DAC杂波扣制性能高-65 dBcMarkerIMDb5443d8高相位噪声性能>-120dBc∥Hzat10kHzOffset at 1.25GHz低噪声>.150dBc/Hz225 MHZ275 MHZG Tones Spaced 2.5 MHz w/1.25GS/s clock接- Agilent Technologies2010-9-10宽带矢量调制信号合成会BA76 dBI RE Caded: unspecied beloy 20 MHa)平中产,叶提供宽带调制能力输出频率可选调制带宽为合成宽带基带信号软件合成雷达信号波形波形排序功能实现宽带捷变频信号建京软件欢系统系统误差诖行测试和校准系统基带时坤和本振参考与被测相参宽带矢量信号源仪表配置说明或矢量信号源频率范围为信号源输出须率范围调制情宽为:信号源外调制(标准配置宽带任意波发生器前面板频率范围为信号源输出颏※范围入调制带宽为:信号源宽带调制(选件)宽带任意波发生器率范围为信号源输出频率范调制带宽为后面板宽带输入波形计算矢量信号源宽带调制(选件宽带任意波发生器频率范围为信号源输出频率范围调制情宽为接- Agilent Technologies10
    2021-05-06下载
    积分:1
  • 山东大学2017模式识别考
    山东大学2017年模式识别的考试题,题目很简单,供复习参考
    2020-11-27下载
    积分:1
  • elsevier初次投稿模板
    在国际知名科技杂志elsevier上初次投稿模板。供大家参考!
    2020-11-30下载
    积分:1
  • 696518资源总数
  • 105540会员总数
  • 37今日下载