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《山西农业大学》 2019年
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基于近红外光谱的鸡蛋分选技术研究

杨晓亮  
【摘要】:鸡蛋是世界各地餐桌上重要的高蛋白食物,鸡蛋因为价格实惠、口感好、吃法多而受到人们的喜爱。但由于鸡蛋的产量很大,并且容易受到损伤,所以,对于鸡蛋的大规模无损分选是当前鸡蛋产业发展中十分迫切的要求。运用近红外光谱无损检测技术,可以进行对鸡蛋开展无损的种类分选。主要研究内容与研究成果如下:1.建立了正常鸡蛋与破损鸡蛋、笼养鸡蛋与散养鸡蛋、白色鸡蛋与褐色鸡蛋的鉴别与分选模型。在相同的光谱信息采集环境下,收集鸡蛋的近红外光谱数据,分析不同种类的鸡蛋在光谱数据上的差别。通过四种不同的预处理方式(平滑、一阶导数、二阶导数、多元散射校正),筛选出代表不同鸡蛋种类的特征波段。2.将筛选出的代表鸡蛋种类的特征波段分别输入BP神经网络和RBF神经网络,通过相关系数~2、均方误差MSE和预测均方差RMSEP判别模型的鉴别能力。研究表明,BP神经网络模型的鉴别的效果优于RBF神经网络模型。将原始数据经过平滑与多元散射校正后的鉴别效果最佳,相关性~2=0.999,均方误差MSE与预测均方差RMSEP均趋近于0,能够实现对于鸡蛋种类的分选。
【学位授予单位】:山西农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:O657.33;F323.7

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