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高光谱图像技术在水果品质无损检测中的应用
被引量：
50
1
作者
洪添胜
李震
+3 位作者
吴春胤
刘敏娟
乔军
Wang Ning
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第11期280-285,共6页
传统的近红外光谱分析法和可见光图像技术应用于水果品质无损检测中存在的检测区域小、检测时间长、仅能检测表面情况等局限性。高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像...
传统的近红外光谱分析法和可见光图像技术应用于水果品质无损检测中存在的检测区域小、检测时间长、仅能检测表面情况等局限性。高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的。根据不同的采集设备,简介了两种获得高光谱图像的方法。综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,检测内容包括外观品质、损伤与缺陷,成熟度和坚实度,含糖量、含水率等内部品质,着重介绍了各高光谱图像的成像波段范围、分辨率、成像源,实验数据处理的方法以及实验结果等。根据综述所得提出了高光谱图像技术应用中需要解决的光谱降维、降低样品差异影响和实时检测平台搭建等问题。
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关键词
高光谱图像技术
水果品质
无损检测
机器视觉
水果分级
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职称材料
基于神经网络预测的无线传感器网络田间射频信号路径损耗
被引量：
11
2
作者
李震
洪添胜
+3 位作者
Ning Wang
洪涯
文韬
李加念
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期178-181,共4页
为解决应用无线传感器网络技术监测农田信息时无法快速预测射频信号路径损耗的问题,基于神经网络理论研究了田间路径损耗与其影响因素间的关系。试验中选取915和2470MHz2个载波频率,在冬小麦的不同生长阶段测量射频信号在田间各影响因...
为解决应用无线传感器网络技术监测农田信息时无法快速预测射频信号路径损耗的问题,基于神经网络理论研究了田间路径损耗与其影响因素间的关系。试验中选取915和2470MHz2个载波频率,在冬小麦的不同生长阶段测量射频信号在田间各影响因素作用下的路径损耗,建立和验证基于神经网络的射频信号田间路径损耗预测模型。所建立模型模拟值与实测值的相关系数为0.92,应用建立的神经网络预测田间射频信号路径损耗并与实测值对比,最大预测误差绝对值为4.186dB,最大预测标准差为2.759dB,预测准确度为94.2%。所建立的BP网络可以对田间射频信号路径损耗进行预测。
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关键词
无线传感器网络
神经网络
损耗
射频信号
精细农业
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职称材料
题名
高光谱图像技术在水果品质无损检测中的应用
被引量：
50
1
作者
洪添胜
李震
吴春胤
刘敏娟
乔军
Wang Ning
机构
华南农业大学工程学院“南方农业机械与装备关键技术”省部共建教育部重点实验室
中国
农业
大学
网络中心
Department of Biosystems and Agricultural Engineering
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第11期280-285,共6页
基金
广东省科技计划(国际合作项目)(2006B50106002)资助
文摘
传统的近红外光谱分析法和可见光图像技术应用于水果品质无损检测中存在的检测区域小、检测时间长、仅能检测表面情况等局限性。高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的。根据不同的采集设备,简介了两种获得高光谱图像的方法。综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,检测内容包括外观品质、损伤与缺陷,成熟度和坚实度,含糖量、含水率等内部品质,着重介绍了各高光谱图像的成像波段范围、分辨率、成像源,实验数据处理的方法以及实验结果等。根据综述所得提出了高光谱图像技术应用中需要解决的光谱降维、降低样品差异影响和实时检测平台搭建等问题。
关键词
高光谱图像技术
水果品质
无损检测
机器视觉
水果分级
Keywords
hyperspectral image
fruit quality
non-destructive inspection
machine vision
fruit grading
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于神经网络预测的无线传感器网络田间射频信号路径损耗
被引量：
11
2
作者
李震
洪添胜
Ning Wang
洪涯
文韬
李加念
机构
华南农业大学工程学院“南方农业机械与装备关键技术”省部共建教育部重点实验室
Department of Biosystems and Agricultural Engineering
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期178-181,共4页
基金
国家自然科学基金项目(30871450)
文摘
为解决应用无线传感器网络技术监测农田信息时无法快速预测射频信号路径损耗的问题,基于神经网络理论研究了田间路径损耗与其影响因素间的关系。试验中选取915和2470MHz2个载波频率,在冬小麦的不同生长阶段测量射频信号在田间各影响因素作用下的路径损耗,建立和验证基于神经网络的射频信号田间路径损耗预测模型。所建立模型模拟值与实测值的相关系数为0.92,应用建立的神经网络预测田间射频信号路径损耗并与实测值对比,最大预测误差绝对值为4.186dB,最大预测标准差为2.759dB,预测准确度为94.2%。所建立的BP网络可以对田间射频信号路径损耗进行预测。
关键词
无线传感器网络
神经网络
损耗
射频信号
精细农业
Keywords
sensors wireless networks
neural networks
losses
radio frequency signal
precision agriculture
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高光谱图像技术在水果品质无损检测中的应用
洪添胜
李震
吴春胤
刘敏娟
乔军
Wang Ning
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
50
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于神经网络预测的无线传感器网络田间射频信号路径损耗
李震
洪添胜
Ning Wang
洪涯
文韬
李加念
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
11
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
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