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基于高光谱成像技术的小黄瓜水分无损检测

李丹,  何建国,  刘贵珊,  贺晓光,  王松磊,  吴龙国

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李丹, 何建国, 刘贵珊, 贺晓光, 王松磊, 吴龙国. 基于高光谱成像技术的小黄瓜水分无损检测[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2393-2397.
引用本文: 李丹, 何建国, 刘贵珊, 贺晓光, 王松磊, 吴龙国. 基于高光谱成像技术的小黄瓜水分无损检测[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2393-2397.
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Li Dan, He Jianguo, Liu Guishan, He Xiaoguang, Wang Songlei, Wu Longguo. Non-destructive detection of moisture content in gherkin using hyperspectral imaging[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(7): 2393-2397.
Citation: Li Dan, He Jianguo, Liu Guishan, He Xiaoguang, Wang Songlei, Wu Longguo. Non-destructive detection of moisture content in gherkin using hyperspectral imaging[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(7): 2393-2397.
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基于高光谱成像技术的小黄瓜水分无损检测

  • 1.

    宁夏大学农学院,宁夏银川 750021

基金项目: 

国家自然科学基金（31060233）;国家科技支撑计划（2012BAF07B06）;2011 年度宁夏回族自治区科技攻关计划项目

详细信息
    作者简介:

    李丹（1990-），女，硕士生，主要从事农产品无损检测方面的研究工作。Email：627275669@qq.com

    通讯作者: 何建国（1960-），男，教授，博士生导师，主要从事农产品无损检测和食品物性学方面的研究工作。Email：hejg@nxu.edu.cn

  • 中图分类号: TP274

Non-destructive detection of moisture content in gherkin using hyperspectral imaging

  • 1.

    School of Agriculture,Ningxia University,Yinchuan 750021,China

  • 摘要: 利用近红外高光谱成像技术对小黄瓜的水分进行无损检测研究。采用多元散射校正和 Savitzky-Golay 卷积平滑对900~1700 nm波段范围内的原始光谱进行预处理，选取最优的预处理方法；运用偏最小二乘回归系数选择特征波长，建立全波段和特征波长下的偏最小二乘水分预测模型。结果表明，经过Savitzky-Golay卷积平滑处理后的光谱建模效果最好，且利用特征波长建立的小黄瓜水分校正和验证模型的相关系数和均方根误差分别为0.86，0.90 和0.111，0.156，优于全波段建立的模型。研究表明，采用高光谱成像技术对小黄瓜水分的无损检测是可行的。
    Abstract: near-infrared hyperspectral imaging technique was investigated for non-destructive determination of moisture content in gherkin. Multiplicative scatter correction and Savitzky-Golay smoothing were used to acquire the best pretreatment method in the spectral region between 900 nm and 1 700 nm. Optimal wavelengths were selected by regression coefficients of partial least-squares models. Prediction models were developed based on partial least squares method in the full wavelengths and optimal wavelengths. The results show that the best predictions are obtained with Savitzky-Golay smoothing spectral. Models of optimal wavelengths are better than models of full wavelengths for predicting the moisture content in gherkin, and the correlation coefficient and root mean square error of calibration and validation models are 0.86, 0.90 and 0.111, 0.156, respectively. Therefore, it's feasible to determinate the moisture content of gherkin using hyperspectral imaging technique.
  • [1]
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-11-12
  • 修回日期:  2013-12-22
  • 刊出日期:  2014-07-25

基于高光谱成像技术的小黄瓜水分无损检测

  • 1. 宁夏大学农学院,宁夏银川 750021
    • 作者简介:

    李丹（1990-），女，硕士生，主要从事农产品无损检测方面的研究工作。Email：627275669@qq.com

    通讯作者: 何建国（1960-），男，教授，博士生导师，主要从事农产品无损检测和食品物性学方面的研究工作。Email：hejg@nxu.edu.cn
  • 收稿日期: 2013-11-12
  • 修回日期: 2013-12-22
  • 刊出日期: 2014-07-25
基金项目:

国家自然科学基金（31060233）;国家科技支撑计划（2012BAF07B06）;2011 年度宁夏回族自治区科技攻关计划项目

  • 中图分类号: TP274

摘要: 利用近红外高光谱成像技术对小黄瓜的水分进行无损检测研究。采用多元散射校正和 Savitzky-Golay 卷积平滑对900~1700 nm波段范围内的原始光谱进行预处理，选取最优的预处理方法；运用偏最小二乘回归系数选择特征波长，建立全波段和特征波长下的偏最小二乘水分预测模型。结果表明，经过Savitzky-Golay卷积平滑处理后的光谱建模效果最好，且利用特征波长建立的小黄瓜水分校正和验证模型的相关系数和均方根误差分别为0.86，0.90 和0.111，0.156，优于全波段建立的模型。研究表明，采用高光谱成像技术对小黄瓜水分的无损检测是可行的。

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