基于紫外/可见光谱技术的李子硬度无损检测

尚静; 孟庆龙; 张艳

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基于紫外/可见光谱技术的李子硬度无损检测

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目的探究采用紫外/可见光谱技术结合化学计量学预测李子硬度的可行性。方法以“红”李子和“青”李子为研究对象,采用光谱采集系统获取李子样本的平均光谱;采用标准正态变换对原始光谱数据进行预处理,并利用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)从全光谱的1024个波长中分别提取2个(513.04 nm和636.72 nm)和10个(230.01,244.67,274.71,287.66,290.90,300.59,311.78,423.08,515.39,631.31 nm)特征波长;分别建立基于全光谱和提取的特征波长预测李子硬度的误差反向传播(BP)网络模型。结果将采用SPA和CARS特征波长选择方法提取的特征变量作为BP网络输入,明显提升了BP网络模型的运行效率,且SPA-BP网络模型具有相对较好的李子硬度预测能力(rp=0.695,预测样本集均方根误差为1.610 kg/cm2)。结论采用紫外/可见光谱技术结合特征波长提取方法可实现李子硬度的快速无损检测。

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来源
《包装工程》 |2020年第3期|51-56|共6页
作者
尚静; 孟庆龙; 张艳;
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作者单位

贵阳学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类包装技术检测;
关键词
李子; 硬度; 光谱技术; 连续投影算法; 竞争性自适应重加权算法; 无损检测;

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