基于高光谱图像技术的油菜籽品种鉴别方法研究

提出了一种采用高光谱图像技术结合人工神经网络对油菜籽品种进行鉴别的方法.采集多个品种油菜籽400～1 000 nm范围的高光谱图像数据,通过主成分分析法(PCA)获得主成分图像,确定特征波长;采用基于灰度直方图和灰度共生矩阵联合的统计方法从特征图像中提取纹理特征参数,应用人工神经网络建立油菜籽品种鉴别模型.结果表明,模型训练时品种判别率为93.75%,预测的判别率为91.67%.说明高光谱图像技术对油菜籽品种具有较好的分类和鉴别作用.     

基于光谱与图像信息的杏鲍菇多糖含量检测

【目的】利用高光谱成像技术实现杏鲍菇Pleurotus eryngii多糖含量的快速无损检测。【方法】利用高光谱图像采集系统获取350～1 021 nm波长范围内的杏鲍菇高光谱图像,同时利用苯酚–硫酸法测定对应样本的多糖含量。通过波段运算和阈值分割构建掩膜图像,使样本与背景相分离。采用主成分分析(PCA)处理原始高光谱图像,获得代表原始图像99%信息的2个主成分图像(PC1、PC2),然后利用连续投影算法(SPA)选出554.4、772.8、811.4、819.1、855.6、986.3和1 019.5 nm 7个特征波长及对应的光谱特征,分别提取7个特征波长图像和2个主成分图像的纹理与颜色特征,最后利用偏最小二乘回归(PLSR)建立杏鲍菇样本基于不同图像特征与多糖含量之间的关系模型。【结果】从校正集决定系数(Rc2)来看,基于特征光谱+特征波长图像特征+主成分图像特征的模型效果最好,Rc2=0.954,RMSEc=0.341;从预测集决定系数Rp2来看,基于特征光谱+特征波长图像特征的模型效果最好,Rp2=0.868,RMSEP=0.539。【结论】该研究结果可为杏鲍菇多糖含量的快速、无损检测提供一定的参考。     

基于高光谱成像技术生长发育后期苹果糖度的无损检测

【目的】研究应用高光谱成像技术无损检测生长发育后期苹果糖度的可行性。【方法】以生长发育后期的"富士"苹果为对象,基于采集到的波长900~1 700nm高光谱数据,建立预测苹果糖度的偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)模型,并比较主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)2种数据压缩或特征波提取方法对预测模型精度的影响。【结果】采用PCA方法可将全光谱压缩至9个主成分,采用SPA从全光谱的230个波长中提取出了13个特征波长,两者相比,SPA能更有效地提高模型预测能力。预测生长发育后期苹果糖度的最佳模型为基于SPA的PLS模型,其预测集相关系数为0.945,均方根误差为0.628°Brix。【结论】高光谱图像技术可以用于生长发育后期苹果糖度的无损检测,该技术的应用将有助于指导苹果的种植和适时采收。     

基于高光谱成像的鲜桃虫害检测特征向量的选取

本文采用阈值分割和主成分分析方法对高光谱图像进行处理,以得到虫害区域分割结果。然后选取2个特征波长作为光谱特征,提取4个纹理参数作为纹理特征,并将其优化组合成4组特征向量。利用BP神经网络进行鲜桃虫害检测。结果表明,667nm和746nm波段的光谱反射值的光谱特征和270°方向的能量、对比度、熵、相关性的纹理特征的组合为鲜桃虫害检测的最优特征向量,果实识别正确率为100%。     

基于高光谱技术融合图像信息的杏鲍菇干燥过程中含水率检测

为了应用高光谱成像技术结合图像处理技术研究杏鲍菇含水率的快速无损检测以及含水率分布可视化,采集不同干燥时期共240个杏鲍菇样品在358～1 021 nm波段范围内的高光谱图像。利用阈值分割方法将图像中杏鲍菇区域与背景分离,提取杏鲍菇的平均光谱数据。采用连续投影算法(SPA)和稳定性竞争自适应重加权采样法(SCARS)分别筛选出5个和10个特征波长;采用主成分分析方法获得杏鲍菇的前2个主成分图像PC1、PC2,基于灰度共生矩阵(GLCM)提取主成分图像PC1、PC2共16个纹理特征。利用偏最小二乘(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)分别建立光谱特征、纹理特征以及光谱与纹理特征融合的含水率预测模型。结果表明:与光谱特征相比,纹理特征与含水率的相关性较差;光谱特征模型SCARS-LS-SVM预测效果最好,其预测集决定系数(R■)=0.975,均方根误差(RMSEP)=3.712,相对分析误差(RPD)=3.211。基于SCARS-LS-SVM模型,将杏鲍菇样品含水率分布用不同颜色直观显示,实现了含水率分布可视化。     

基于高光谱成像技术的富士苹果轻微机械损伤检测研究

为降低苹果损伤造成的商业损失,延长苹果的储存期,利用高光谱成像技术实现了基于特征波段的苹果表面轻微机械损伤的快速、无损检测。以120个富士苹果为研究对象,首先利用波段范围在400～1 000nm的高光谱成像光谱仪获取完好和轻微损伤0、2、4 h的富士苹果的高光谱图像,并提取感兴趣区域的平均光谱数据,然后通过两次连续投影法进行分析,去除光谱波段间的冗余信息,找到共线性最小的波段组合(821 nm和940 nm);其次,对特征波段图像进行主成分分析,选择完好与损伤区域差异明显的第二主成分(PC2)作为检测损伤的有效图像;最后,对有效图像进行固定阈值分割和形态学处理,得到苹果表面机械损伤的检测结果。利用该方法对验证组40个正常和轻微损伤不同时间段的苹果进行测试,总体正确率达到94. 4%。     

基于高光谱成像技术的茄子叶片灰霉病早期检测

为建立基于高光谱成像技术的茄子叶片灰霉病早期检测方法,利用高光谱成像系统获取120个茄子叶片在380~1031nm范围的高光谱图像数据,通过主成分分析(PCA)对高光谱数据进行降维,并从中优选出3个特征波段下的特征图像,截取200×150的感兴趣区域图像(ROI),并从每幅特征图像中分别提取均值、方差、同质性、对比度、差异性、熵、二阶矩和相关性等8个基于灰度共生矩阵的纹理特征变量,通过连续投影算法(SPA)提取13个特征变量, 利用最小二乘支持向量机(LS‐SVM)构建茄子叶片灰霉病早期鉴别模型,模型判别准确率为97.5%.说明高光谱成像技术可以用于茄子叶片灰霉病的早期检测.     

基于NIR高光谱成像技术的番茄叶片叶绿素含量检测

利用近红外高光谱成像技术对番茄叶片叶绿素含量的无损检测进行初步探讨。通过高光谱成像系统(900～1 700 nm)采集了192个番茄叶片图像,基于偏最小二乘回归模型(PLSR)对光谱进行样本集划分,对原始光谱与Kubelka-Munk函数曲线及多种光谱预处理的偏最小二乘回归模型进行对比分析,优选出多元散射校正(MSC)为预处理方法。采用5种方法提取特征波长,并根据特征波长建立偏最小二乘回归、多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)3种模型的叶片叶绿素含量预测模型。结果表明,建立无信息变量消除法(UVE)挑选特征波长的偏最小二乘回归模型最优,其预测集的相关系数(R_P)为0.8495,均方根误差(RMSEP)为4.3375。因此,利用近红外高光谱成像技术提取特征波长进行叶绿素含量检测是可行的,同时也为今后番茄品质在线检测提供了理论依据。     

基于光谱和Gabor纹理信息融合的油桃品种识别

为实现油桃品种的快速且无损鉴别,对油桃高光谱图像中的光谱和图像信息进行分析。在光谱信息提取中,采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,简称PLSR)从全波段光谱数据提取9个特征波长。在图像信息获取中,采用主成分分析(principal component analysis,简称PCA)获得主成分图像,并提取主成分图像的Gabor纹理特征。分别建立基于特征波长光谱特征、主成分图像纹理特征和光谱纹理特征融合的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,简称LS-SVM)和极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)油桃品种判别模型。结果表明,基于融合特征的LS-SVM和ELM模型识别率分别为94.7%、92.1%,较单独采用光谱信息和纹理信息的识别率都高,说明采用光谱信息和Gabor纹理信息融合的方法可以实现油桃品种判别,为农产品无损检测提供参考价值。     

基于时序高光谱的翠冠梨机械损伤的早期无损检测研究

以翠冠梨表面的机械碰压损伤为研究对象,分别采集良好样本和机械损伤后1~7 d、11 d和14 d的翠冠梨的高光谱图像,并提取其表面损伤区域的光谱信息,光谱范围为500~900 nm。采用中心化方法对采集的光谱进行光谱预处理,分别通过竞争性自适应重加权算法和连续投影算法提取特征波长,利用线性判别式分析结合通过偏最小二乘法确定的最优主成分个数分别建立全谱和特征波长检测模型,识别翠冠梨碰压伤。通过检测结果分析,基于全谱检测模型和选定的特征波长检测模型,其完好果和机械碰压果的识别率均在90%以上,最优可达97.78%,说明选定的特征波长可有效的代表全谱关键信息。研究结果表明,高光谱成像技术可应用于翠冠梨外观品质的检测,为翠冠梨品质高光谱在线检测系统提供理论基础。     

浅谈饲料中有效能的测定技术

饲料中有效能是供动物生长发育的基础.不同动物所用的有效能体系不同,目前大多数动物采用消化能、代谢能体系,但随着研究的发展与深入,发现最能反映饲料有效能的是净能体系.无论哪种体系,采用合理的测定技术准确测定饲料中的有效能值显得尤其重要,通过对饲料有效能值的准确测定可以实现动物所需能量的精确供给,减少养殖成本,使经济效益最大化.文章综述了几种有效能评价体系的测定技术.     

《河北农业大学学报》创刊年代考

清光绪二十八年(1902)河北农业大学前身—直隶农务学堂诞生,经几易其名,于1958年更名为河北农业大学至今。清光绪三十一年(1905)直隶高等农业学堂时期创办了《北直农话报》,清光绪三十四年(1908)更名为《直隶农务官报》,中华民国七年(1918)改出《农学月刊》,中华民国十七年(1928)易名为《河大农刊》,中华民国二十三年(1934)更名为《河北通俗农刊》,中华民国二十四年(1935)易名为《河北农林学刊》,1948年更名为《河北农学院研究专刊》,1959年更名为《河北农业大学学报》至今。《河北农业大学学报》前身诸刊都与现时的《河北农业大学学报》有着一脉相承的历史渊源,各刊之间联系紧密,连续性、继承性强。因此,《河北农业大学学报》的创刊时间应追溯至1905年创办的《北直农话报》。     

高校贫困生认定工作面面观

国家贫困生资助政策实施以来,对贫困生帮助很大,同时在实际运行中还存在着一些问题。本文提出贫困生认定工作仍需要进一步采取各种相关配套措施,以推动和保障贫困生资助工作更好地开展。     

生态旅游潜在客源市场特征的调查研究--以湖南永州金洞森林旅游开发为例

为探明客源市场生态旅游消费的潜在特征,采用问卷调查的形式,就长沙市居民对湖南金洞生态旅游开发的意向等问题进行抽样调查．结果显示,生态旅游符合人们“回归自然”的旅游新时尚,有着极大的开发空间,指出生态旅游的开发要注重环境保护和可持续发展．开发的产品要以休闲度假类的大众产品为主,开发生态旅游都市客源市场还要多种渠道并用,尤其是要注重媒体的宣传．     

动物疫苗接种异常反应的处理

动物疫病是畜牧业生产的大敌,要发展畜牧业生产就要防治动物疫病。但在疫苗接种时,经常出现正常反应外的其他不利于机体的反应,如废食、皮疹、休克、死亡等,正确处理或避开这些问题,对推行动物疫病的计划免疫,实施强制免疫,保护人畜安全具有十分重要的现实意义和作用。     

探究板栗的科学贮藏方法

板栗属壳斗科栗属(Castanea mollisima Blume),其种子属于顽拗型种子,不耐贮藏。基于近年来板栗贮藏保鲜技术研究成果,从合理采收、贮前处理、贮藏方法等方面进行论述。     

厚胶合板弹性模量预测模型

为了预测厚胶合板弹性模量,通过简化层合板理论,该文建立了胶合板弹性模量预测模型,并以单板条、经过涂胶热压处理的单板条和相同工艺条件下的单板层积材的弹性模量,采用4种不同铺层方式的19层桉树胶合板对模型进行了验证。结果表明:3种预测值与实测值的趋势一致,相关系数R2顺纹在0.86以上,横纹在0.88以上,但是精度不同。采用单板条弹性模量预测的胶合板弹性模量比实测值偏低;采用经过涂胶热压处理后的单板条弹性模量预测的胶合板弹性模量比实测值偏高;采用相同工艺条件下的单板层积材弹性模量预测的胶合板弹性模量与实测值偏差较小,顺纹平均误差为4.64%,横纹平均误差10.94%。因此,采用相同工艺条件下的单板层积材的弹性模量来预测胶合板的弹性模量是可行的。      

增强我国水果业出口竞争力的思考

分析了入世4年来,我国水果出口在量上实现了突破,但并没有实现质变的主要原因,指出我国水果业存在的问题。论述了引进外资对发展我国水果业的意义,并提出了具体可行的对策与建议。     

黑豆不同部分馏油的体外抗氧化性比较

[目的]通过体外抗氧化体系比较黑豆不同部分馏油抗氧化性活性。[方法]通过正交试验优化索氏提取黑豆馏油的最佳工艺,提取黑豆不同部分馏油;研究黑豆不同部分馏油对羟基自由基(·OH)、DPPH自由基(DPPH·)的清除能力。[结果]在样品浓度为1.0 mg/mL时,黑豆不同部分馏油对·OH的清除率分别为全豆馏油83.9%、豆黄(黑豆去皮部分)馏油64.8%、豆皮馏油17.3%,对DPPH·的清除率分别为全豆馏油41.3%、豆黄馏油33.2%、豆皮馏油77.9%。[结论]黑豆不同部分馏油均具有较好的抗氧化性,是良好的天然抗氧化剂。黑豆不同部分馏油对·OH的清除能力从大到小依次为全豆馏油、豆黄馏油、豆皮馏油,对DPPH·的清除能力从大到小依次为豆皮馏油、全豆馏油、豆黄馏油。     

水牛梭形住肉孢子虫包囊抗原的纯化技术

应用萄聚糖凝胶柱层析对水牛梭形住肉孢子虫包囊包溶性抗原进行了纯化。结果表明：纯化水牛梭形住肉孢子虫包囊抗原的最适条件为：选用萄聚糖凝胶Ｇ—１００柱层析系统；洗脱液为０３ＭＰＢＳ（ｐＨ７２），床体积为１０ｃｍ×１６５ｃｍ，上样体积为５００ＨＬ；流速为１２ｍＬ／ｈ。纯化抗原可使琼脂凝胶双扩散试验的阳性检出率提高３０％。