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题名基于高光谱成像技术的包衣甘蓝种子色度检测
被引量：1
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作者
吴龙国
马玲
张瑶
田雨
朱彦哲
张祎洋
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机构
宁夏大学葡萄酒与园艺学院
宁夏现代设施园艺工程技术研究中心
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出处
《分析测试学报》
北大核心
2025年第3期454-463,共10页
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基金
国家重点研发计划子课题专项(2021YFD1600302-3)。
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文摘
采用高光谱成像技术对包衣过程中4个不同品种的包衣甘蓝种子,3个不同浓度包衣剂处理的包衣甘蓝种子的包衣颜色均匀性以及包衣颜色深浅进行分析。提取出240个种子样本的平均光谱反射率,通过4种预处理方法对原始光谱进行预处理和优化,然后用竞争自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、无信息变量消除变换法(UVE)、遗传偏最小二乘法(GAPLS)4种方法提取特征波长。基于优选的特征波长建立了偏最小二乘回归(PLSR)、多元线性回归(MLR)以及主成分回归(PCR)模型。结果表明:羽衣甘蓝种子的包衣效果最明显,佳香口感型甘蓝次之,中甘15和紫甘蓝的包衣效果接近;优选Baseline法对色度值L*进行预处理,Normalize法对色度值a进行预处理,SNV法对色度值b进行预处理;GAPLS法提取的特征波长用于建立L^(*)、b的定量预测模型,UVE法提取的特征波长用于建立色度a值的定量预测模型。PLSR建立的L*模型效果最优(R_(C)=0.814,Rp=0.640;RMSEC=1.150,RMSEP=1.852);MLR建立的色度a值模型效果更优(R_(c)=0.981,Rp=0.964;RMSEC=2.563,RMSEP=3.243);PCR建立的色度b值模型效果最优(R_(C)=0.917,Rp=0.913;RMSEC=2.552,RMSEP=2.589)。研究结果可为种子色度的在线监测提供技术支撑。
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关键词
高光谱成像
包衣甘蓝种子
色度
检测
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Keywords
hyperspectral imaging
coated cabbage seeds
color
detection
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分类号
O657.3
[理学—分析化学]
S482.2
[农业科学—农药学]
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