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              【背景】:高光譜成像技術可以快速且無損的測量食物品質。該研究調查了高光譜成像在400-1000 nm波段范圍預測柑橘果實內部品質屬性例如總可溶性固形物(TSS),pH,可滴定酸度(TA)和成熟度指數(TSS/TA);以及外部品質屬性,例如顏色成分(L*,a*, b*)和顏色指數(CI)的可行性?!痉椒ā浚簭膩嗰R遜州(秘魯)收集柑橘樣品(甜橙,瓦倫西亞品種),共80個無不良特征(如物理破壞,病害以及污染成分)的樣品。樣品隨機分為兩組,75%為“校正集”,其余為“預測集”,用于模型的外部驗證。利用Resonon Pika XC高光譜成像系統(400-1000 nm)掃描柑橘并采集圖像。利用偏最小二乘法建立預測品質屬性的完整模型。利用回歸系數確定最優波段,通過多元線性回歸建立簡化模型。預測的確定系數(R2p)以及預測的標準誤差(SEP)用來衡量模型的性能?!窘Y果】:內部品質屬性的完整模型性能較低(R2p ,SEP 50%)。外部品質屬性的完整模型性能較高(L*:R2p = 0.898,SEP = 19%;a*:R2p = 0.952,SEP = 13%;b*:R2p = 0.922,SEP = 20%;CI:R2p = 0.972,SEP = 12%)。簡化模型與外部品質屬性性能相似。柑橘圖像和光譜處理的主要步驟:(a)確認感興趣區域;(b)原始平均反射光譜;(c)校正反射率柑橘的二階導數光譜:(a)完整樣品;(b)半樣品預測模型的平均預測標準誤差(MSEP):(a)柑橘內部品質屬性;(b)柑橘外部品質屬性用于預測的完整模型的回歸系數:(a)柑橘內部品質屬性;(b)柑橘外部品質屬性外部品質屬性觀測值和預測值(簡化模型)關系圖:(a)L*參數;(b)a*參數;(c)b*參數;(d)顏色指數【結論】:高光譜成像具有以客觀且無接觸方式預測柑橘顏色的潛力。在...
              發布時間: 2020 - 07 - 10
              瀏覽次數:100
              【背景】:高光譜成像技術可以快速且無損的測量食物品質。該研究調查了高光譜成像在400-1000 nm波段范圍預測柑橘果實內部品質屬性例如總可溶性固形物(TSS),pH,可滴定酸度(TA)和成熟度指數(TSS/TA);以及外部品質屬性,例如顏色成分(L*,a*, b*)和顏色指數(CI)的可行性?!痉椒ā浚簭膩嗰R遜州(秘魯)收集柑橘樣品(甜橙,瓦倫西亞品種),共80個無不良特征(如物理破壞,病害以及污染成分)的樣品。樣品隨機分為兩組,75%為“校正集”,其余為“預測集”,用于模型的外部驗證。利用Resonon Pika XC高光譜成像系統(400-1000 nm)掃描柑橘并采集圖像。利用偏最小二乘法建立預測品質屬性的完整模型。利用回歸系數確定最優波段,通過多元線性回歸建立簡化模型。預測的確定系數(R2p)以及預測的標準誤差(SEP)用來衡量模型的性能?!窘Y果】:內部品質屬性的完整模型性能較低(R2p ,SEP 50%)。外部品質屬性的完整模型性能較高(L*:R2p = 0.898,SEP = 19%;a*:R2p = 0.952,SEP = 13%;b*:R2p = 0.922,SEP = 20%;CI:R2p = 0.972,SEP = 12%)。簡化模型與外部品質屬性性能相似。柑橘圖像和光譜處理的主要步驟:(a)確認感興趣區域;(b)原始平均反射光譜...
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