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近紅外光譜可識(shí)別帶殼霉變板栗

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2013-01-24  來(lái)源:中國(guó)化工儀器網(wǎng)
核心提示:近紅外光譜可識(shí)別帶殼霉變板栗
 
霉變是板栗綜合品質(zhì)評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)。我國(guó)板栗年總產(chǎn)量達(dá)46.98萬(wàn)噸,居世界第1位。但采后損失達(dá)總產(chǎn)量的35%~50%,重要原因之一是板栗發(fā)生霉變。現(xiàn)有的霉變板栗分選主要采用人工分選或鹽水浮選,分選效率低,不僅給貯藏加工、銷售帶來(lái)困難,也造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。研究一種快速、準(zhǔn)確、無(wú)損的霉變板栗分選方法,對(duì)于保證板栗品質(zhì),促進(jìn)板栗深加工產(chǎn)業(yè)和農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易,提高產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效率具有重要的意義。
 
近紅外光譜技術(shù)可利用全譜或部分波段的光譜數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè),該研究組的前期工作表明,近紅外光譜技術(shù)結(jié)合模式識(shí)別方法對(duì)于帶殼霉變板栗進(jìn)行檢測(cè)是可行的。然而,利用近紅外光譜識(shí)別霉變板栗,一方面栗殼增加了識(shí)別的難度,需要合適有效的光譜預(yù)處理方法,另一方面近紅外光譜變量較多,為了提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和快速性,需要選擇較優(yōu)的特征變量和建模方法。用近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)霉變板栗,發(fā)現(xiàn)合格板栗和霉變板栗的近紅外光譜存在差異,但考慮到栗殼的影響,僅通過(guò)光譜預(yù)處理方法建立的霉變板栗識(shí)別模型效果不佳。為克服板栗近紅外光譜變量多、共線性強(qiáng)等缺點(diǎn),對(duì)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換預(yù)處理的板栗近紅外光譜進(jìn)行傅里葉變換,光譜變量從2048個(gè)降低為50個(gè)。然后采用遺傳算法,該算法中染色體編碼由近紅外光譜傅里葉變換后的50點(diǎn)傅里葉系數(shù)、最小二乘支持向量機(jī)分類器的正則化參數(shù)γ和核函數(shù)參數(shù)σ2共同組成,使得建立的霉變板栗識(shí)別模型所用的傅里葉系數(shù)減少為13點(diǎn),并對(duì)合格板栗、表面霉變板栗和內(nèi)部霉變板栗的平均識(shí)別正確率分別為95.89%、100%和98.25%,總體平均識(shí)別正確率提高到97.54%。與未優(yōu)選傅里葉系數(shù)建立的模型相比,不僅建模所需傅里葉系數(shù)減少,而且對(duì)測(cè)試集中合格板栗、內(nèi)部霉變板栗的識(shí)別率分別提高了5.48%、8.78%,識(shí)別時(shí)間也相應(yīng)減少。
 
近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用近紅外光譜技術(shù)開(kāi)展了各種農(nóng)產(chǎn)品的檢測(cè)方法研究,然而鮮有對(duì)帶殼堅(jiān)果類物料的近紅外光譜鑒別的研究,更無(wú)應(yīng)用近紅外光譜進(jìn)行帶殼霉變板栗識(shí)別方法的研究。該研究提出采用近紅外光譜技術(shù)識(shí)別帶殼霉變板栗,在采用光譜預(yù)處理降低栗殼影響的情況下,還同時(shí)考慮了板栗光譜特征以及分類器參數(shù)對(duì)識(shí)別模型的影響,這一方法的研究填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)外同類研究的空白。研究結(jié)果表明,近紅外光譜技術(shù)可以快速、無(wú)損進(jìn)行帶殼板栗的品質(zhì)檢測(cè)和分選,為板栗的實(shí)時(shí)檢測(cè)和分選提供了理論依據(jù)和技術(shù)參數(shù),同時(shí)也為其他帶殼堅(jiān)果物料的研究提供了新方法。
 
編輯:songjiajie2010

 
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關(guān)鍵詞: 近紅外光譜 霉變 板栗
 

 
 
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