收藏本站
《浙江大学》 2008年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

水果内部品质可见/近红外光谱无损检测方法的实验研究

傅霞萍  
【摘要】: 水果是人类饮食结构的基本组成部分,为人体提供了丰富的营养物质。我国是水果生产大国,但并不是水果生产强国,产后加工和处理水平低是导致我国水果品质差、国际市场竞争力弱的主要原因之一,因而实现水果外观和内部品质的快速无损检测及分级已经成为我国水果产业化的必要前提。本研究是对本课题组前期研究(基于机器视觉技术的水果外观品质检测和基于近红外(near infrared, NIR)光谱技术的水果糖、酸度检测)的进一步深入和拓展,目的是为实现水果品质的多指标综合评价。 本课题以梨和猕猴桃为研究对象,利用可见/近红外光谱分析技术、光纤传感技术和化学计量学分析方法,结合理化分析、水果生理和病理知识,开展水果内部品质主要包括坚实度、维生素C含量的检测研究,并在此基础上建立各品质指标的近红外光谱定量预测模型。本文还利用可见/近红外光谱分析技术结合模式识别方法,对水果内部缺陷、水果品种进行鉴别研究,并建立相应的定性判别或分类模型。 本研究的主要内容、结果和结论为: (1)探索了光谱采集参数对分析结果的影响。解释了Nexus智能型傅立叶变换(Fourier transform, FT)光谱仪在光谱采集时增益、动镜速度和光圈大小等参数的设定依据,并分析了扫描次数和分辨率对光谱和建模结果的影响,结果显示:模型性能随分辨率增加而提高,但扫描时间也随之增加,而扫描次数为64次的时候模型的性能相对较好;分析了用USB4000便携式微型光纤光谱仪采集光谱时积分时间和平均次数等参数的设置依据; (2)分析了原始光谱及经预处理后的光谱(包括微分光谱和平滑光谱)的谱线特征,结果显示水果的漫反射原始光谱特征吸收主要在970 nm.1190 nm.1450 nm.1790 nm和1940 nm附近,与O-H和C-H基团的振动和倍频吸收相关;水果的原始透射光谱在680-690 nm.790-800 nm附近的透过率变化比较显著,具有内部褐变缺陷的梨在柄-蒂垂直放置采集的光谱低于750 nm时比完好的梨具有更强的吸收,而在高于750 nm时吸收变弱;在柄-蒂水平放置采集的光谱的特性与柄-蒂垂直放置时的光谱的特性基本一致,只是这一分界点移到了720 nm左右。对平滑光谱的平均吸光度和均方根噪声的方差分析结果显示:不同点数平滑处理对两台光谱仪器所采集的光谱的特征信息的影响不显著。 (3)分析了水果不同检测部位的光谱信息的差异,对同一水果三个纬度和三个经度的光谱平均吸光度和均方根噪声的方差分析结果显示:水果不同纬度上的光谱差异较大而不同经度上的差异较小。 (4)基于Chauvenet检验方法对各组样本中的光谱异常样本进行分析,在剔除光谱异常样本后进行梨内部缺陷判别和梨品种分类的定性建模分析;基于杠杆值和学生残差T检验方法对各组样本中的浓度异常样本进行分析,将杠杆值和学生残差值较大的样本暂定为异常样本,通过比较逐一回收后的模型性能确定最终剔除的浓度异常样本,定量分析所用样本同时基于光谱异样本剔除结果和浓度异常样本剔除结果。 (5)研究了梨内部缺陷的定性判别分析:比较不同仪器和检测方式的判别结果显示,用USB4000微型光纤光谱仪采集的透射光谱建立的模型的判别正确率要高于用FT-NIR光谱仪采集的漫反射光谱建立的模型,由此可以认为用透射光谱进行梨内部缺陷判别的效果要优于漫反射光谱;比较判别分析(Discriminant analysis, DA)、簇类的独立软模式分类法(Soft independent modeling of class analogy, SIMCA)、判别偏最小二乘法(Discriminant partial least squares, DPLS)及概率神经网络(Probobilistic neural network, PNN)四种判别方法对梨内部缺陷的判别结果显示,DPLS模型和PNN模型不适合用于梨内部缺陷的判别分析,SIMCA模型的判别结果略优于DA模型;对两种水果放置方式(柄-蒂垂直和柄-蒂水平)的比较结果显示,在水果柄-蒂水平放置时所采集的透射光谱对缺陷的判别效果更优;比较多种光谱预处理方法和不同建模波段对梨内部缺陷判别结果的影响显示,对储藏期的雪青梨,较优的模型是基于水果水平放置时获得的450-1000 nm经平滑处理后的透射光谱所建的SIMCA模型,校正集和预测集的判别正确率分别为92.68%和78.57%;对储藏期的翠冠梨,较优的模型是基于水果水平放置时获得的450-1000 nm经多元散射校正(Multiplicative scatter correction, MSC)处理后的透射光谱所建的SIMCA模型,校正集和预测集的判别正确率分别为96.15%和88.24%。 (6)研究了不同品种梨的定性分类分析:比较不同仪器和检测方式的分类结果显示,漫反射光谱的分类效果要优于透射光谱,由USB4000光纤光谱仪获得的漫反射光谱的校正模型的分类效果要优于由傅立叶变换光谱仪获得的漫反射光谱的校正模型,但其预测效果不如InGaAs检测器所获得的漫反射光谱模型的预测效果,综合考虑校正集和预测集的分类正确率,用InGaAs检测器获得的800-2500 nm的近红外漫反射光谱的分类效果最优;比较DA、SIMCA、DPLS及PNN四种方法对不同品种梨的分类结果显示,DA和SIMCA两者的分类结果比较接近的,且明显优于DPLS模型分类结果,PNN校正模型的分类效果与DA或SIMCA分类模型的分类效果相近,但PNN预测模型的预测性能不及DA和SIMCA模型的预测性能,综合考虑校正集和预测集的分类正确率,DA模型的性能最优;比较多种光谱预处理方法和不同建模波段对不同品种梨分类结果的影响显示,基于1100-2500 nm的漫反射光谱经25点平滑后所建立的DA综合模型的分类效果最好,校正集和预测集的分类正确率分别为99.43%和99%。 (7)研究了梨坚实度的定量分析:比较偏最小二乘回归(Partial least squares regression, PLSR)、主成分回归(Principal components regression, PCR)、多元线性回归(Multi linear regression, MLR)及最小二乘支持向量机(Least square support vector machine, LS-SVM)四种定量校正方法对梨坚实度的检测结果显示,PCR模型和MLR模型的性能总体上不如PLSR模型;基于PCA的LS-SVM模型在包含10个主成分时的模型性能与PSLR原始光谱全波段模型性能相近,05年西子绿梨的LS-SVM模型的校正集和预测集相关系数分别为0.870、0.849, SEC和SEP分别为2.85 N、2.78 N,05年翠冠梨的LS-SVM模型的校正集和预测集相关系数分别为0.943.0.731, SEC和SEP分别为1.15 N、1.98 N,05年雪青梨的LS-SVM模型的校正集和预测集相关系数分别为0.898、0.774, SEC和SEP分别为1.78 N、2.41N;比较多种光谱预处理方法和不同建模波段对梨坚实度检测结果的影响显示,05年西子绿梨的光谱经15点平滑处理后在800-1880 nm和2190-2220 nm所建PLSR模型的性能较优,校正和交互验证的相关系数分别为0.916和0.746, SEC、SEP和SECV分别为2.25 N、3.26 N和3.77 N;05年翠冠梨的光谱经SNV校正处理后在1374-1565 nm、1814-1894 nm和2017-2217 nm所建PLSR模型的性能较优,校正和交互验证的相关系数分别为0.922和0.731, SEC、SEP分别为SECV和1.22 N、2.02 N年雪青梨的光谱2.18 N; 05经15点平滑处理后在所建800-2500 nm模型的性能较优,校正和交互验证的PLSR相关系数分别为0.893和和0.808, SEC、SEP分别为SECV和2.31 N。1.75 N、2.32 N(8)研究了梨坚实度的定量模型修正:用斜率/截距法对05年采收期梨坚实度 模型的修正结果显示,对于无预处理模型和经平滑、微分和散射校正处理后的模型,经修正后的模型预测结果均有明显改善,预测误差SEP比未修正之前明显减小,修正后坚实度实际值与预测值的差值分布比修正前更接近于零线。 (9)研究了猕猴桃维生素C含量的定量分析:比较PLSR、PCR、MLR及LS-SVM四种定量校正方法以及多种光谱预处理方法和不同建模波段对猕猴桃维生素C含量的检测结果显示,用猕猴桃原始光谱在全波段范围建立的PLSR模型对维生素C含量的预测性能较优,校正集和预测集的相关系数分别为0.932、0.616,SEC、SEP和SECV分别为7.95 mg/100g.15.8 mg/lOOg和17.5 mg/100g; PCR模型的性能总体上不如PLSR模型;用11个波长的光谱信息建立MLR模型的校正集相关系数达到0.9以上,基本接近PLSR模型的校正性能,交互验证的性能则明显优于PLSR模型,不过预测性能比较差;基于PCA的LS-SVM模型随着所含主成分数的增加,性能不断地改善,但总体性能不如PLSR模型;用PLS因子权重替代主成分建立的LS-SVM模型的性能也随着模型所含因子数的增加而不断地改善,与PLSR较优模型使用相同因子数时,校正集和预测集的相关系数分别为0.926和0.907,SEC和SEP分别为8.44mg/100g和8.78mg/100g,虽然校正性能略微变差,但预测性能明显提高。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:B
【学位授予年份】:2008
【分类号】:S66

免费申请
【引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 牛晓颖;赵志磊;张晓瑜;;LS-SVM和BP-ANN在草莓糖度NIR检测中的应用[J];农机化研究;2013年05期
2 熊欢;徐惠荣;周万怀;姚洋;陈华瑞;;蛋壳品质的近红外光谱检测分析[J];农业工程学报;2013年S1期
3 牛晓颖;周玉宏;邵利敏;;基于LS-SVM的草莓固酸比和可滴定酸近红外光谱定量模型[J];农业工程学报;2013年S1期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 胡栋;空间频域成像技术测量单双层农产品组织光学特性的研究[D];浙江大学;2018年
2 姜水;基于电子鼻技术的山核桃内部品质快速无损检测方法的研究[D];浙江大学;2018年
3 高菲;基于脂质特异性的不同动物源性饲料光谱鉴别方法与模型[D];中国农业大学;2017年
4 姜微;高光谱技术在马铃薯品种鉴别及品质无损检测中的应用研究[D];东北农业大学;2017年
5 董泳江;光谱和光谱成像技术在食品检测中的应用研究[D];浙江大学;2017年
6 王爱臣;空间分辨高光谱成像技术测量单/双层农产品组织光学特性的研究[D];浙江大学;2017年
7 黄锋华;基于高光谱成像技术的油桃品质检测及品种判别研究[D];山西农业大学;2016年
8 刘东莉;不同链/支比玉米淀粉颗粒结构原位表征与分析[D];浙江大学;2014年
9 宦克为;小麦内在品质近红外光谱无损检测技术研究[D];长春理工大学;2014年
10 张若宇;番茄可溶性固形物和硬度的高光谱成像检测[D];浙江大学;2014年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 马奎荣;水果可溶性固形物在线检测通用模型建立与升级方法研究[D];华东交通大学;2018年
2 杨盛杰;机载式谷物水分近红外光谱检测系统原理样机开发与试验研究[D];浙江大学;2018年
3 吴明明;易损果缺陷和糖度在线检测方法研究[D];华东交通大学;2017年
4 张猛;基于红外光谱的苹果糖度检测设计与实现[D];黑龙江大学;2017年
5 任梦佳;冷鲜猪肉新鲜度的三维荧光光谱无损检测方法[D];浙江大学;2017年
6 李轶凡;水果缺陷和内部品质同时在线检测方法研究[D];华东交通大学;2016年
7 郭亚;一种便携式苹果糖度无损检测仪的设计[D];深圳大学;2016年
8 石舒宁;水果组织的光学描述与光传输规律研究[D];华中农业大学;2016年
9 李铎;硫熏中药材快速检测装置设计研究[D];河北大学;2016年
10 杨一;鲜枣可溶性固形物的可见/近红外光谱检测模型研究[D];山西农业大学;2016年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李艳肖;邹小波;董英;;用遗传区间偏最小二乘法建立苹果糖度近红外光谱模型[J];光谱学与光谱分析;2007年10期
2 陆辉山;傅霞萍;谢丽娟;应义斌;;可见/近红外光估测完整柑橘水果可溶性固形物含量的研究[J];光谱学与光谱分析;2007年09期
3 刘汉成;易法海;;中国水果出口特征及国际竞争力分析[J];农业现代化研究;2007年04期
4 王加华;孙旭东;潘璐;孙谦;韩东海;;苹果贮藏中水心消失速率的研究[J];农业工程技术(农产品加工);2007年07期
5 田海清;应义斌;陆辉山;徐惠荣;谢丽娟;傅霞萍;于海燕;;可见/近红外光谱漫透射技术检测西瓜坚实度的研究[J];光谱学与光谱分析;2007年06期
6 马广;傅霞萍;周莹;应义斌;徐惠荣;谢丽娟;林涛;;大白桃糖度的近红外漫反射光谱无损检测试验研究[J];光谱学与光谱分析;2007年05期
7 赵杰文;呼怀平;邹小波;;支持向量机在苹果分类的近红外光谱模型中的应用[J];农业工程学报;2007年04期
8 苏高利;秦钟;于强;;基于最小二乘支持向量机的农田水汽通量建模[J];生物数学学报;2007年01期
9 邹小波;赵杰文;;独立分量分析预处理法提高苹果糖度模型预测精度研究[J];分析化学;2006年09期
10 李建平;傅霞萍;周莹;应义斌;谢丽娟;牛晓颖;闫战科;于海燕;;近红外光谱定量分析技术在枇杷可溶性固形物无损检测中的应用[J];光谱学与光谱分析;2006年09期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 于海燕;黄酒品质和酒龄的近红外光谱分析方法研究[D];浙江大学;2007年
2 饶秀勤;基于机器视觉的水果品质实时检测与分级生产线的关键技术研究[D];浙江大学;2007年
3 刘燕德;水果糖度和酸度的近红外光谱无损检测研究[D];浙江大学;2006年
4 何乃波;山东果业发展与结构优化研究[D];山东农业大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 章万锋;基于PCA与LDA的说话人识别研究[D];浙江大学;2004年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王冬;王世芳;罗娜;朱业伟;韩平;卢娜;;基于数字光处理技术的梨可溶性固形物含量的无损速测研究[J];食品安全质量检测学报;2018年11期
2 马敏娟;李磊;赵娟;张海辉;李豪;陈山;;融合不同成熟度的苹果可溶性固形物预测模型研究[J];食品安全质量检测学报;2018年11期
3 张丽娜;高志远;刘现印;董志成;;烟台市水果产业可持续发展对策初探[J];鲁东大学学报(自然科学版);2018年02期
4 郭成;梁梦醒;江明珠;贾俊强;吴琼英;颜辉;;在线检测无花果中可溶性固形物的近红外漫透射技术研究[J];江苏科技大学学报(自然科学版);2018年02期
5 秦海容;徐丹;刘琴;;壳聚糖复合涂膜的微观形貌变化及其对红桔的保鲜效果[J];食品与发酵工业;2018年02期
6 王琼;初丽君;寇莉萍;;近红外光谱快速检测石榴果皮多酚与黄酮含量[J];食品工业科技;2017年20期
7 冯迪;纪建伟;张莉;刘思伽;田有文;;苹果品质高光谱成像检测技术研究进展[J];食品工业科技;2017年10期
8 房艳萍;刘逸云;唐辉;钱琳媛;;基于图像分析的水果成熟度检测[J];饮食科学;2017年06期
9 吕文刚;王卫芳;胡学难;奚国华;于璇;张永瑜;;进境东盟水果病害疫情分析及检疫监管对策[J];植物检疫;2017年02期
10 李卫华;田士玉;唐玉朝;黄显怀;刘绍根;杨引浩;;近红外光谱结合区间偏最小二乘法快速分析污泥中蛋白质含量[J];环境工程学报;2017年03期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 项森伟;高温单晶硅液位和直径视觉检测关键技术及应用研究[D];浙江大学;2018年
2 石甜;基于2D/3D复合机器视觉的三维钢轨表面缺陷检测技术研究[D];武汉科技大学;2017年
3 张东;分数阶微分在土壤盐渍化遥感监测中的应用研究[D];新疆大学;2017年
4 容典;脐橙表面缺陷的机器视觉快速检测研究及嵌入式系统应用[D];浙江大学;2017年
5 张剑一;动态称重数据处理算法及其在禽蛋和类球形水果分选中的应用研究[D];浙江大学;2017年
6 刘子豪;基于机器视觉技术的南美白对虾分类算法研究与在线实现[D];浙江大学;2017年
7 熊传武;基于多光谱成像技术的茶叶和龙虾无损检测应用研究[D];合肥工业大学;2016年
8 于新洋;线性渐变滤光片型近红外水果品质分析仪及应用研究[D];中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;2016年
9 曾松伟;香榧加工关键技术研究[D];南京农业大学;2016年
10 薛俊杰;玉米、小麦秸秆原料、热解过程及固体产物特性NIRS快速分析研究[D];中国农业大学;2016年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 青春;基于支持向量机的供水管道泄漏检测算法研究[D];内蒙古大学;2018年
2 陈超奇;基于Intel Real sense 3D实感技术的三维脚型参数测量与重构[D];安徽大学;2018年
3 李涛;基于深度神经网络的语音信号特征学习研究[D];陕西师范大学;2018年
4 陈龙;基于PCA与SVM的滚动轴承性能退化评估方法研究[D];青岛理工大学;2018年
5 嵇港;基于电子鼻系统的食醋分类研究[D];江苏大学;2017年
6 刘金肖;基于图像方法的轴承套圈磁粉探伤技术研究[D];东南大学;2017年
7 单燕;数据流降维算法研究[D];南京邮电大学;2016年
8 谢小娟;说话人识别中特征组合方法的研究[D];湘潭大学;2016年
9 乔娜娜;基于生物光子学小麦隐蔽性害虫检测机理及分类研究[D];河南工业大学;2016年
10 王广军;音频事件检测中的特征提取研究[D];北京邮电大学;2016年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 金叶;杨凯;吴永江;刘雪松;陈勇;;基于粒子群算法的最小二乘支持向量机在红花提取液近红外定量分析中的应用[J];分析化学;2012年06期
2 张瑜;吴迪;何勇;谈黎虹;蒋璐璐;;基于可见-近红外光谱技术的润滑油酸值无损检测方法研究[J];红外;2011年12期
3 赵荣军;霍小梅;上官蔚蔚;王玉荣;;近红外光谱法预测粗皮桉木材气干密度的影响因素分析[J];光谱学与光谱分析;2011年11期
4 王东卫;王瑛;杨玉峰;何建;;蛋壳的超微结构和组成与蛋壳质量关系的研究进展[J];中国家禽;2011年17期
5 王晓旭;黄安民;杨忠;杨瑶;;近红外光谱用于杉木木材强度分等的研究[J];光谱学与光谱分析;2011年04期
6 邹小波;陈正伟;石吉勇;王开亮;蒋培;黄晓纬;;基于支持向量机的食醋总酸近红外光谱建模[J];中国酿造;2011年03期
7 李先锋;朱伟兴;纪滨;刘波;;基于特征优化和LS-SVM的棉田杂草识别[J];农业机械学报;2010年11期
8 蔡艳华;王连君;王雨娟;李春辉;;不同配方酵素菌肥对草莓产量和品质的影响[J];安徽农业科学;2010年26期
9 艾施荣;刘木华;;遗传算法结合区间偏最小二乘法在草莓酸度近红外光谱检测的研究[J];江西农业大学学报;2010年03期
10 周光玉;章世元;张杰;全丽萍;薛永峰;徐春燕;丁丽;;新扬州鸡蛋壳真壳层蛋白质测定方法的研究[J];上海畜牧兽医通讯;2010年02期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 商强;基于机器学习的交通状态判别与预测方法研究[D];吉林大学;2017年
2 王爱臣;空间分辨高光谱成像技术测量单/双层农产品组织光学特性的研究[D];浙江大学;2017年
3 杨小玲;高光谱图像技术检测玉米种子品质研究[D];浙江大学;2016年
4 成军虎;基于高光谱成像鱼肉新鲜度无损快速检测方法研究[D];华南理工大学;2016年
5 樊书祥;基于可见/近红外光谱及成像技术的苹果可溶性固形物检测研究[D];西北农林科技大学;2016年
6 刘善梅;基于高光谱成像技术的冷鲜猪肉品质无损检测方法研究[D];华中农业大学;2015年
7 温珍才;基于分子光谱技术的茶树籽油掺杂检测方法研究[D];江苏大学;2015年
8 章海亮;基于光谱和高光谱成像技术的土壤养分及类型检测与仪器开发[D];浙江大学;2015年
9 汪成龙;基于多源信息融合的马铃薯分级无损检测方法研究[D];华中农业大学;2014年
10 朱逢乐;基于光谱和高光谱成像技术的海水鱼品质快速无损检测[D];浙江大学;2014年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李青青;梨糖度可见/近红外光谱实时检测样品非相关因素影响及模型优化研究[D];浙江大学;2017年
2 刘晓;小籽粒谷物散体力学性质研究及应用[D];山西农业大学;2015年
3 方振欢;用于水果组织光传输特性检测的单积分球系统研制及应用[D];浙江大学;2015年
4 张卢锐;皇冠梨糖度可见/近红外光谱在线无损检测若干问题研究[D];浙江大学;2015年
5 谢小强;水果糖度近红外动态在线检测模型建立及优化[D];华东交通大学;2014年
6 刘宇飞;基于微型光纤光谱仪的便携式熏硫中药鉴别装置研究[D];河北大学;2014年
7 赵政;猪肉新鲜度光谱模型的建立及传递方法研究[D];华中农业大学;2013年
8 吴文强;水果糖度可见/近红外光谱在线无损检测研究[D];江西农业大学;2013年
9 尹丽华;基于高光谱成像技术的鲜枣分级技术的研究[D];山西农业大学;2013年
10 司红伟;近红外线分析技术在水果品质无损检测的应用研究[D];南昌航空大学;2013年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 邱晓红;熊凯凡;陈雅婷;郑路敏;王浩清;;胡瓜钝绥螨防治二斑叶螨的效果和对草莓品质的影响[J];中国植保导刊;2018年08期
2 单瑞峰;孙小银;王萧;甄书仙;;应用近红外光谱快速分析生物炭性质[J];生态与农村环境学报;2018年03期
3 迟金和;成少华;刘永;李晴;倪卫东;;不同配方水溶肥对草莓产量和品质的影响[J];现代农村科技;2017年10期
4 卢磊;唐金;尚振江;陈淑英;王瑾;丛桂芝;;‘红盖露’苹果果实品质及营养成分分析[J];经济林研究;2016年02期
5 田有文;张巍;郑鹏辉;;浆果品质光学无损检测技术的研究进展[J];食品工业;2016年02期
6 全沁果;杨明;林菲;贺永桓;卢嘉;王淼;范蓓;;响应面法优化鸡蛋壳柠檬酸钙的制备工艺[J];核农学报;2016年01期
7 周成河;;探究近红外反射光谱分析在土壤肥料学的应用及发展方向[J];农学学报;2015年11期
8 孙宏伟;彭彦昆;林琬;;便携式生鲜猪肉多品质参数同时检测装置研发[J];农业工程学报;2015年20期
9 孙力;蔡健荣;李雅琪;袁雷明;许登程;;禽蛋蛋壳品质无损检测方法研究进展[J];中国农业科技导报;2015年05期
10 胡晓男;彭云发;罗华平;罗雪宁;詹映;代希君;;无信息变量消除法在筛选南疆红枣总酸近红外特征波长中的应用[J];食品工业;2015年05期
中国博士学位论文全文数据库 前8条
1 胡栋;空间频域成像技术测量单双层农产品组织光学特性的研究[D];浙江大学;2018年
2 洪静;脉冲电场协同淀粉酯化的改性研究[D];华南理工大学;2017年
3 冯迪;基于高光谱成像苹果外观与内部多指标检测研究[D];沈阳农业大学;2017年
4 黄焕焕;蔗糖/ABA响应因子ZmEREB156和ZmEREB17调控玉米胚乳淀粉合成的机理研究[D];四川农业大学;2016年
5 薛建新;基于光谱及成像技术的鲜枣品质检测研究[D];山西农业大学;2016年
6 杨小玲;高光谱图像技术检测玉米种子品质研究[D];浙江大学;2016年
7 张志伟;猕猴桃中氯吡脲及其转变产物解析、检测与安全评价[D];西北农林科技大学;2015年
8 郭辉;基于机器视觉的蜜柚品质检测方法研究[D];中国农业大学;2015年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 何鑫伟;基于DPDW的组织仿体光学参数测量系统的研究[D];天津工业大学;2018年
2 刘佳星;便携式硫熏中药材快速检测仪优化设计[D];河北大学;2017年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 尹桂豪;秦春秀;;热带水果农药残留限量对比分析[J];热带农业科学;2006年05期
2 章程辉;徐志;韩东海;;红毛丹组织X射线衰减系数与其密度的相关性[J];热带作物学报;2006年03期
3 刘燕德;应义斌;;傅里叶近红外光谱的雪青梨酸度偏最小二乘法定量分析[J];光谱学与光谱分析;2006年08期
4 芦永军;曲艳玲;曹志强;宋敏;;人参总糖的近红外光谱定量分析[J];光谱学与光谱分析;2006年08期
5 何勇;李晓丽;邵咏妮;;基于主成分分析和神经网络的近红外光谱苹果品种鉴别方法研究[J];光谱学与光谱分析;2006年05期
6 陈小帆;王志元;陈文锐;孙海滨;何日荣;阮乐秋;荣晓东;谭强;;广东口岸部分进口水果农药残留研究[J];华南农业大学学报;2006年02期
7 章程辉;刘木华;韩东海;;红毛丹外形尺寸的图像处理技术研究[J];江西农业大学学报;2006年02期
8 应义斌;刘燕德;傅霞萍;;基于小波变换的水果糖度近红外光谱检测研究[J];光谱学与光谱分析;2006年01期
9 刘燕德,应义斌,傅霞萍;近红外漫反射用于检测苹果糖度及有效酸度的研究[J];光谱学与光谱分析;2005年11期
10 赵杰文,张海东,刘木华;利用近红外漫反射光谱技术进行苹果糖度无损检测的研究[J];农业工程学报;2005年03期
中国博士学位论文全文数据库 前6条
1 陆辉山;水果内部品质可见/近红外光谱实时无损检测关键技术研究[D];浙江大学;2006年
2 刘燕德;水果糖度和酸度的近红外光谱无损检测研究[D];浙江大学;2006年
3 陈登文;中国果品竞争力分析与黄土高原果业发展研究[D];西北农林科技大学;2003年
4 李庆波;近红外光谱分析中若干关键技术的研究[D];天津大学;2003年
5 冯斌;计算机视觉信息处理方法与水果分级检测技术研究[D];中国农业大学;2002年
6 李庆中;苹果自动分级中计算机视觉信息快速获取与处理技术的研究[D];中国农业大学;2000年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 熊昭春;;介绍一种光谱分析用光栏[J];理化检验.化学分册;1984年03期
2 刘爱心;宋利霞;;光谱检查在锅炉压力容器监督检验中的应用[J];技术与市场;2013年09期
3 王桦;唐芳;;光谱控样的制取、定值和选用探讨[J];金属材料与冶金工程;2011年02期
4 陶汝霖;;发射光譜分析在机械工厂中的应用[J];理化检验通讯;1963年05期
5 高瞻;何东健;乔永亮;;基于多光谱的土壤水分测定方法研究[J];农机化研究;2013年10期
6 朱帅伟;马立威;李涛;陈小松;马海涛;徐政;陈哲;赵岩;;基于近红外光谱技术对豆粉掺假的研究[J];科技创新导报;2017年25期
7 张军;陈凯明;;基于集合枚举树的最小预测集挖掘算法[J];计算机工程;2008年09期
8 王智宏;刘杰;孙玉洋;滕飞;林君;;近红外等效光谱测量方法研究[J];光谱学与光谱分析;2013年04期
9 范雷雷;光谱检查在锅炉压力容器监督检验中的应用[J];电力设备;2005年10期
10 姜涛,王恒煜;光谱分析中的理论问题[J];咸宁师专学报;1990年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 涂彩;袁心强;;激光诱导离解光谱的光谱分析软件研究[A];第十五届全国分子光谱学术报告会论文集[C];2008年
2 唐平瀛;戴晶怡;谈效华;向伟;石磊;;离子源研究中的光谱诊断[A];2004全国荷电粒子源、粒子束学术会议论文集[C];2004年
3 赵明新;孙文泰;张江红;张玉星;;不同生草处理对雪青梨光合特性的影响[A];梨科研与生产进展(五)[C];2011年
4 刘恒;张柏诚;兰韬;董朝;任吉存;;空间分辨散射相关光谱[A];中国化学会第28届学术年会第9分会场摘要集[C];2012年
5 胡鑫尧;孙素琴;卢为琴;;时间分辨光谱和三维光谱[A];分子光谱学进展(Ⅸ)[C];1996年
6 陈佳圭;;微弱光谱的检测[A];中国物理学会光散射专业委员会成立十周年暨第六届学术会议论文集(上)[C];1991年
7 徐超;高淑梅;刘诚;;基于小波变换的光谱去噪研究[A];豫赣黑苏鲁五省光学(激光)学会联合学术2012年会论文摘要集[C];2012年
8 李长林;林桦;赵炜;应礼士;余爱水;穆国融;;激光光热光谱的最新结果[A];全国第六届分子振动光谱学术报告会文集[C];1990年
9 黄良平;;核磁共振零点光谱之发展与应用[A];第七届全国波谱学学术会议论文摘要集[C];1992年
10 唐晋力;曹丽;;有机溶液近红外光谱定量分析的温度校正方法[A];中国仪器仪表学会第十三届青年学术会议论文集[C];2011年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 广安区记者站 何晟成 见习记者 倪阔;雪青梨儿甜蜜蜜[N];广安日报;2010年
2 记者 万红;“海洋光谱号”明年首航来华[N];天津日报;2018年
3 孙绍振;中年世界的精神光谱[N];文艺报;2008年
4 江苏 柳叶吹风;用Flash实现光谱效果[N];电脑报;2002年
5 记者 张守敏;汤爱军会见英国光谱集团总裁[N];呼和浩特日报(汉);2007年
6 黄永明;一个人和一本书的科学主义光谱[N];中华读书报;2006年
7 本报记者 吴佳珅 高博;光谱大数据来自耿耿星河[N];科技日报;2015年
8 杨 喆  罗时龙;检疫证书实现光谱快速鉴别[N];中国国门时报;2006年
9 徐俐敏;千树万树梨花开[N];闽北日报;2017年
10 本报见习记者 聂姝敏;程家坊的“幸福梨”[N];新余日报;2017年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 傅霞萍;水果内部品质可见/近红外光谱无损检测方法的实验研究[D];浙江大学;2008年
2 陈华舟;光谱分析的化学计量学研究及其在土壤近红外分析中的应用[D];上海大学;2011年
3 孙通;梨可溶性固形物和酸度的可见/近红外光谱静态和在线检测研究[D];浙江大学;2011年
4 姜训鹏;基于光谱/空间信息的肉骨粉近红外显微成像分析方法研究[D];中国农业大学;2014年
5 叶树彬;傅里叶变换红外光谱定性识别分析方法研究[D];中国科学技术大学;2017年
6 马振鹤;光谱光学相干层析成像理论与实验研究[D];天津大学;2007年
7 宋扬;光谱发射率在线测量技术研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
8 王新全;静态光谱偏振成像技术研究[D];中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所);2011年
9 刘强;基于光谱的颜色喷墨再现关键问题研究[D];武汉大学;2013年
10 李晟;基于局部策略的光谱异常检测与石油产品定性分析[D];浙江大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李静;雪青梨采后生理及保鲜技术研究[D];河北农业大学;2011年
2 许开品;铜、钢和铁的光谱发射率的研究[D];河南师范大学;2016年
3 汪爽;基于光谱光学相干层析成像的流速测量研究[D];东北大学;2012年
4 许俊龙;基于光谱的分色算法研究[D];杭州电子科技大学;2015年
5 卓建英;岩石矿物热红外光谱特性与光谱解混实验研究[D];东北大学;2011年
6 张俊祺;材料光谱发射率测量装置的研究[D];天津大学;2007年
7 朱培;基于光谱分辨的单帧式绝对程差测量[D];浙江大学;2012年
8 焦志伟;多光谱告警技术及其在重要目标防空中的应用研究[D];国防科学技术大学;2006年
9 葛为帅;烷烃光谱预测模型及其在测量中的应用[D];中国石油大学;2011年
10 张凯华;基于光栅单色仪的光谱发射率测量装置[D];河南师范大学;2015年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026