苹果糖度含量光谱检测的表征波长研究.学位论文的主要创新点一、研究中采用了一种反问隔偏最小二乘组合逐步回归的方法,根据350~1200hm全波段各波长对苹果糖分含量预测的准确度的贡献,提取出了5个用于苹果糖分定量检测的最佳表征波长,分别为:461nm...
苹果糖度和硬度检测的研究现状.doc,苹果糖度和硬度检测的研究现状【摘要】本文介绍和分析了目前为止绝大多数对苹果糖度和硬度的检测的研究,这些研究主要是从苹果的无损检测入手,利用高光谱图像技术,采用傅里叶变换,CCD,MATLAB语言,光纤传感,遗传算法,混合线性分析方法对苹果…
苹果糖度无损检测模型研究.PDF,ChinaAgriculturalInformaticsVolNoAug第30卷第4期2018年8月2018,30(4):101-108.30,.4,2018.专题报告苹果糖度无损检测模型研究11,21,211※王风云,沈宇,张琛,刘炳福,郑纪业...
基于红外光谱的苹果糖度检测设计与实现.【摘要】:因为苹果的糖度是其品质的决定因素,所以消费者、果农、苹果商和质监部门等都希望知道苹果的糖度。.而传统的苹果检测方法损坏苹果、检测费时且复杂,不符合人们的需求。.近红外无损检测技术是检测...
选取30个苹果,用漫反射方式获取苹果的光谱曲线,用WAY-2S数字阿贝折射仪测量苹果的糖度,对光谱曲线进行平滑和消除噪声预处理后,用偏最小二乘法(PLS)对糖度建立相应的光谱预测模型。
一种便携式苹果糖度无损检测仪的设计.郭亚.【摘要】:随着国民经济的不断发展和生活水平不断提高,人们对于水果品质提出了更高的要求。.开发便携式苹果糖度无损检测仪是为了快速准确的得到苹果的糖度含量信息,提高苹果的商品化处理水平。.同时,其...
三星新专利:手机扫描能测水果含糖量.随着技术的发展,手机能够为用户做到的事情已经从原始的打电话发短信发展到了现在涉及生活方方面面的程度。.而智能手机的功能更是大大增加。.例如,从简单的计步器到心率传感器,手机中越来越多的出现这种健康...
水果糖度无损检测仪的检测方法:水果糖度无损检测仪利用近红外光谱分析技术无损检测水果的糖度、酸度检测时间:3秒数据存储量:6000(可分组存储,并可将数据导出)测定对象:苹果、梨、葡萄、哈密瓜、西瓜、柑橘、水、蕃茄、草莓、芒果、木瓜、龙眼等(可按需要建模)
图2(a)为漫反射测量搭建形式并使用Flame-NIR(950-1650nm)光谱仪和卤钨灯光源采集76个姜黄色苹果红外反射光谱。使用的苹果包括成熟的和未成熟的,同时他们的波美度已经在实验室通过其他测量方法确定了。采集每个苹果上中轴线附近5个位置的光谱(图
采集了每个苹果去皮前、后最大横径上四个点的近红外平均光谱和整个苹果的糖度值。采用主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS)对试验数据进行了多元统计分析。结果表明:在1300~2100nm波长范围内无损检测(即带皮检测)苹果的糖度是可靠的,并且PLS模型的
苹果糖度含量光谱检测的表征波长研究.学位论文的主要创新点一、研究中采用了一种反问隔偏最小二乘组合逐步回归的方法,根据350~1200hm全波段各波长对苹果糖分含量预测的准确度的贡献,提取出了5个用于苹果糖分定量检测的最佳表征波长,分别为:461nm...
苹果糖度和硬度检测的研究现状.doc,苹果糖度和硬度检测的研究现状【摘要】本文介绍和分析了目前为止绝大多数对苹果糖度和硬度的检测的研究,这些研究主要是从苹果的无损检测入手,利用高光谱图像技术,采用傅里叶变换,CCD,MATLAB语言,光纤传感,遗传算法,混合线性分析方法对苹果…
苹果糖度无损检测模型研究.PDF,ChinaAgriculturalInformaticsVolNoAug第30卷第4期2018年8月2018,30(4):101-108.30,.4,2018.专题报告苹果糖度无损检测模型研究11,21,211※王风云,沈宇,张琛,刘炳福,郑纪业...
基于红外光谱的苹果糖度检测设计与实现.【摘要】:因为苹果的糖度是其品质的决定因素,所以消费者、果农、苹果商和质监部门等都希望知道苹果的糖度。.而传统的苹果检测方法损坏苹果、检测费时且复杂,不符合人们的需求。.近红外无损检测技术是检测...
选取30个苹果,用漫反射方式获取苹果的光谱曲线,用WAY-2S数字阿贝折射仪测量苹果的糖度,对光谱曲线进行平滑和消除噪声预处理后,用偏最小二乘法(PLS)对糖度建立相应的光谱预测模型。
一种便携式苹果糖度无损检测仪的设计.郭亚.【摘要】:随着国民经济的不断发展和生活水平不断提高,人们对于水果品质提出了更高的要求。.开发便携式苹果糖度无损检测仪是为了快速准确的得到苹果的糖度含量信息,提高苹果的商品化处理水平。.同时,其...
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水果糖度无损检测仪的检测方法:水果糖度无损检测仪利用近红外光谱分析技术无损检测水果的糖度、酸度检测时间:3秒数据存储量:6000(可分组存储,并可将数据导出)测定对象:苹果、梨、葡萄、哈密瓜、西瓜、柑橘、水、蕃茄、草莓、芒果、木瓜、龙眼等(可按需要建模)
图2(a)为漫反射测量搭建形式并使用Flame-NIR(950-1650nm)光谱仪和卤钨灯光源采集76个姜黄色苹果红外反射光谱。使用的苹果包括成熟的和未成熟的,同时他们的波美度已经在实验室通过其他测量方法确定了。采集每个苹果上中轴线附近5个位置的光谱(图
采集了每个苹果去皮前、后最大横径上四个点的近红外平均光谱和整个苹果的糖度值。采用主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS)对试验数据进行了多元统计分析。结果表明:在1300~2100nm波长范围内无损检测(即带皮检测)苹果的糖度是可靠的,并且PLS模型的