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脐橙糖度光谱图像检测技术研究 总被引:3,自引:1,他引:2
对采集到的不同波长的光谱图像灰度分布进行洛伦茨分布(LD)、高斯分布(GD)、指数分布(ED)函数拟合,通过比较发现洛伦茨分布为最优灰度分布拟合函数.将脐橙的糖度与洛伦茨分布函数拟合所得参数分别进行多元线性回归,建立最佳单波长、最佳双波长组合、最佳三波长组合和最佳四波长组合的校正方程.结果表明:利用光谱图像技术无损检测脐橙糖度是可行性的. 相似文献
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农产品重金属污染问题越来越严峻,急需发展一种快速检测新方法。激光诱导击穿光谱(LIBS)是近年来兴起的物质成分快速无污染的分析方法。但由于农产品成分复杂,受到含水量、有机质元素等复杂基体的影响,导致LIBS在农产品检测方面的研究还缺乏系统的分析。本工作以实验室配置的含铅(Pb)污染的土豆样品为例,通过LIBS技术对不同含水量土豆中的Pb元素进行了检测,探讨了含水量对土豆中铅元素灵敏度的影响。试验结果表明含水量对LIBS信号有明显的干扰,样品越干燥,灵敏度越高。对完全干燥的土豆样品进行了LIBS光谱采集和Pb含量原子吸收光谱(AAS)真实浓度检测,建立了Pb元素真实浓度与其LIBS强度关系模型,定标结果显示模型具有较好的相关系数。研究说明LIBS对Pb污染严重的土豆样品具有一定的检测可行性,对于低浓度的样品,检测能力仍有很大的提升空间。 相似文献
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基于近红外光谱法无损检测芦柑表面多种农药残留研究 总被引:2,自引:0,他引:2
以表面喷施不同浓度梯度的乙酰甲胺磷和毒死蜱混合农药的芦柑为研究对象。把两种农药以1:1比例混合,然后用自来水配置成1:100、1:300、1:500三种浓度农药溶液,分别喷施在192个芦柑表面上。采集近红外光谱数据后,应用NY/T761―2008方法 ,通过SP―6890气象色谱仪检测芦柑表面两种农药的残留量。对所得数据分别采用多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)两种光谱预处理方法 ,并结合联合区间偏最小二乘法(SiPLS)建立农药残留预测模型。结果表明:采用MSC的光谱预处理方法时建立的乙酰甲胺磷预测模型较优,其预测集相关系数R为0.8199;而采用SNV的光谱预处理时建立的SiPLS毒死蜱预测模型较优,其预测集相关系数为0.8434。可见,应用近红外光谱技术定量检测芦柑表面多种农药残留是可行的。 相似文献
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脐橙表面农药残留的计算机视觉检测方法研究 总被引:4,自引:2,他引:4
经不同种类农药处理后,采集脐橙激光散射图像,通过对表面是否喷洒农药,以及表面喷洒不同种类农药的水果图像进行处理,用一元非线性方程拟合脐橙图像灰度值分布曲线。结果表明,脐橙图像灰度值在10~100范围内的灰度曲线拟合模型与农药残留是密切相关的,能用于区分脐橙表面是否存在农药残留。 相似文献
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基于激光诱导荧光高光谱技术无损检测脐橙表面敌敌畏残留 总被引:1,自引:0,他引:1
常规化学方法检测农药残留不仅对样品具有破坏性,而且费时费力。本文以激光诱导荧光结合高光谱图像技术为手段,对脐橙表面的敌敌畏农药残留进行光谱无损检测;实验方法是在脐橙表面,喷施用自来水配制的不同浓度的敌敌畏农药溶液,在实验室条件下风干后,采集激光诱导荧光高光谱图像,再用气相色谱法检测脐橙表面的农药残留量,应用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)方法建立农药残留的预测模型,并找出最佳光谱区间,然后应用支持向量机(Support vectormachine,SVM)方法在最佳光谱区间的基础上建立农药残留的预测模型;所建模型结果其预测集样品的农药残留量实测值(0.4862~10.3791mg/kg)和预测值之间的相关系数为0.8101;实验结果说明,以激光诱导荧光结合高光谱技术为手段的无损检测技术,在检测脐橙农药残留方面是有可行性的。 相似文献
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针对机械收割碾压再生稻导致稻茬损伤倒伏,抑制再生季腋芽萌发和降低产量的问题,设计一种再生稻机收碾压稻茬扶正装置.首先,开展齿爪式扶正器运动分析,构建运动过程速度方程,明确影响扶正性能的关键因素;其次,以装置前进速度、扶正速比和齿爪入茬角度为试验因素,扶正成功率为评价指标,开展全因素台架性能试验.试验结果表明:装置前进速... 相似文献