文献类型：期刊文章

作　　者：洪添胜[1] 乔军[2] Ning Wang[3] Michael O. Ngadi[3] 赵祚喜[1] 李震[1]

机构地区：[1]华南农业大学工程学院,广州510642 [2]中国农业大学网络中心,北京100083 [3]Department of Bioresource Engineering of McGill University, Ste-Anne-de-Bellevue H9X 3V9, Quebec, Canada

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：国家留学基金(2003844044);广东省科技计划(2006B50106002)

年　　份：2007

卷　　号：23

期　　号：2

起止页码：151-155

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20071510545129)、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为探讨基于高光谱图像技术对雪花梨品质进行无损检测的可行性,研究了利用高光谱图像系统提取雪花梨中糖和水的光谱响应和形态特征参数,获取样品含糖量和含水率的敏感水分吸收光谱带,利用人工神经网络建立雪花梨含糖量和含水率预测模型及利用投影图像面积预测雪花梨鲜重。结果表明,基于高光谱图像技术对雪花梨品质进行无损检测是可行的。雪花梨含糖量预测值和实际值间相关系数R为0.996,误差平均值为0.5°Brix;含水率预测值和实际值间相关系数R为0.94,相对误差平均值为0.62%;鲜重预测值和实际值间相关系数R为0.93。

关 键 词：高光谱图像 雪花梨 无损检测 人工神经网络 水果品质

分 类 号：S126] TP183]