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基于高光谱成像的柑橘黄龙病无损检测 总被引:4,自引:0,他引:4
采用高光谱成像技术,结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)2种方法,探索柑橘黄龙病快速无损检测的可行性。在380~1 080 nm光谱范围内,采集正常、轻度黄龙病、中度黄龙病、重度黄龙病和缺素5种柑橘叶片的高光谱图像。采用方差分析方法,分析了正常、轻度黄龙病、中度黄龙病、重度黄龙病和缺素5种叶片的叶绿素、淀粉和可溶性糖含量间的差异,表明3指标可作为判别黄龙病的指示性指标。采用偏最小二乘法,建立了叶绿素、可溶性糖及淀粉3指标含量的定量分析数学模型,模型预测均方根误差分别为7.46、5.51、5.88,提供了柑橘黄龙病高光谱成像快速检测依据。提取高光谱图像感兴趣区域的平均光谱,通过分析正常、轻度黄龙病、中度黄龙病、重度黄龙病和缺素5种叶片的代表性光谱,在750 nm处吸光度存在差异。采用2阶导数处理样品光谱,消除了450~650 nm和800~1 000 nm波段的基线漂移,放大了有效光谱信息。采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)筛选柑橘黄龙病LS-SVM定性判别模型的输入变量,建立了LS-SVM定性判别模型,同时与PLS-DA进行对比。采用未参与建模的预测集样品评价模型性能,结果表明PLS-DA模型判别柑橘黄龙病的准确率更高,模型误判率为5.6%。实验结果表明,高光谱成像技术结合偏最小二乘判别分析方法可实现柑橘黄龙病快速无损检测与黄龙病病情等级判别。 相似文献
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机器视觉在农产品检测与分级中的应用与展望 总被引:1,自引:0,他引:1
计算机技术的发展与计算机速度的提高和硬件成本的下降,使得机器视觉技术在农产品检测领域中的应用越来越广泛,论述了国内外机器视觉技术在农产品检测中的应用研究和发展情况,同时指出了进一步研究的方向。 相似文献
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该文探讨了近红外光谱技术结合发光二极管(LED)组合光源探头在线检测水晶梨的可溶性固形物和大小的可行性。试验中采用850、880和940 nm 3盏LED组成组合光源探头,每个水晶梨在均匀成单列的输送线上以每秒5个梨的速度运动,采用漫反射方式采集水晶梨的漫反射光谱。应用偏最小二乘(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建立了可溶性固形物和大小2个理化参数的校正模型,同时对不同光谱预处理方法(平滑、一阶微分、二阶微分)建立的模型的预测性能进行了对比分析,并通过外部验证来检验模型预测的准确性。利用平 相似文献
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为提高山地果园双轨运输车在弯曲起伏轨道上的平稳性和安全性,在设计双轨道运输机行走机构结构的基础上,研究了行走机构与轨道在转弯过程中的位置关系,计算出轨道及行走机构的关键参数,最后测试了运输机的运行效果。测试结果表明,运输机在轨道直线段和弯道行走平稳,说明行走轮与防翻轮轮距、前后行走轮轮距、左右行走轮端面距离设计值分别为95、800、612 mm时能够满足运输车在水平和垂直方向最小转弯半径为5、8 m的设计要求,该行走机构可适用于山地果园农资及柑橘类水果运输装备,也可用于搭载喷药机或采摘机械等作业平台。 相似文献
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[目的]建立赣南脐橙颜色指标定量数学模型,探索用颜色进行水果分级的新方法。[方法]采用色差计来测量50个赣南脐橙样本的表面颜色,用近红外漫反射光谱并结合多元校正算法偏最小二乘法(PLS),建立了赣南脐橙颜色指标L、a、b的定量模型。[结果]在全波段范围内,原始光谱所建模型最佳,其颜色指标L所建校正模型相关系数(r)为0.933,预测均方根偏差(RMSEP)为1.330,完全交互验证相关系数(rcross)达0.926;颜色指标a所建校正模型相关系数为0.970,预测均方根偏差为1.524,完全交互验证的相关系数达0.967;颜色指标b所建校正模型相关系数为0.893,预测均方根偏差为2.676,完全交互验证的相关系数达0.875。[结论]原始光谱所建模型最好,但其模型的校正均方根偏差和完全交互验证均方根偏差都偏高。 相似文献
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土壤重金属光谱检测技术的研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
随着光学和电子技术的迅猛发展,基于光与物质相互作用而建立的分析测试方法愈来愈广泛地应用于物理、化学和生物等各个学科领域,特别是在物质组成和结构的研究、基团的识别、几何结构的确定以及表面分析等方面,具有很大的优越性。文章主要介绍了土壤重金属光谱检测中几种典型的方法,总结了各种光谱检测技术的优缺点,并概述了国内外土壤重金属光谱检测的研究现状,提出了土壤重金属光谱检测的进一步研究方向。 相似文献
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