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高光谱图像感兴趣区域对苹果糖度模型的影响

文献类型： 中文期刊

作者： 郭志明 1 ; 黄文倩 2 ; 彭彦昆 2 ; 王秀 2 ; 李江波 2 ;

作者机构： 1.中国农业大学工学院

2.中国农业大学工学院;国家农业信息化工程技术研究中心

关键词： 高光谱成像技术;感兴趣区域;偏最小二乘法;苹果;糖度

期刊名称： 现代食品科技

ISSN： 1673-9078

年卷期： 2014 年 08 期

页码： 66-70+82

收录情况： 北大核心

摘要： 高光谱图像技术作为一种强有力的新兴技术,已应用于食品农产品品质与安全检测研究,然而高光谱图像中感兴趣区域形状大小的选择直接影响着检测的精度和稳定性。首先采集苹果330~1100 nm的高光谱图像,分别提取不同大小的圆形感兴趣区域和方形感兴趣区域的平均光谱,经光谱预处理以消除噪声及无关信息的影响,然后采用偏最小二乘法分别建立苹果的糖度定量分析模型,并以独立样本的预测集进行验证,分析感兴趣区域形状大小对高光谱图像建模精度的影响。结果表明,提取直径为150像素的圆形感兴趣区域建立的苹果糖度模型精度最高,预测能力最强,校正集相关系数Rc为0.9305,校正均方根误差RMSEC为0.4331,预测集相关系数Rp为0.9232,预测均方根误差RMSEP为0.4568。研究表明,针对研究对象选择合适形状和大小的感兴趣区域,对提高模型精度、发挥高光谱图像的技术优势具有重要意义。

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