| 光谱技术对“贵长”猕猴桃表皮颜色的无损检测 |
| |
| 引用本文： | 尚静,孟庆龙,黄人帅,易继荣,田驰,张艳. 光谱技术对“贵长”猕猴桃表皮颜色的无损检测[J]. 包装工程, 2022, 43(5): 76-82. DOI: 10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.05.011 |
| |
| 作者姓名： | 尚静 孟庆龙 黄人帅 易继荣 田驰 张艳 |
| |
| 作者单位： | 贵阳学院食品与制药工程学院,贵阳 550005;贵阳学院农产品无损检测工程研究中心,贵阳 550005,贵阳学院食品与制药工程学院,贵阳 550005,贵阳市花溪区市场监督管理局,贵阳 550005,贵阳学院农产品无损检测工程研究中心,贵阳 550005 |
| |
| 基金项目： | 贵州省基础研究计划(科学技术基金)(黔科合基础[2020]1Y270);贵州省科技计划(黔科合基础[2019]1010号);贵州省普通高等学校工程研究中心(黔教合KY字[2016]017);贵阳市科技局贵阳学院专项资金(GYU-KY-〔2021〕);大学生创新创业训练计划(S202010976057) |
| |
| 摘 要： | 目的 水果表皮颜色是判别其品质的主要指标之一，为实现“贵长”猕猴桃表皮颜色（L*,a*,b*）的快速无损检测。方法 利用光纤光谱仪获得不同成熟阶段“贵长”猕猴桃的光谱反射率；分别运用竞争性自适应重加权算法（CARS）和连续投影算法（SPA）对标准正态变换（SNV）预处理后的全光谱进行降维，进而基于提取的特征变量和测得的表皮颜色值构建猕猴桃表皮颜色多元线性回归（MLR）无损检测模型。结果 对于预测猕猴桃表皮颜色（L*、a*、b*），采用CARS从1024个全光谱中分别提取了48、48和26个特征变量；相对于构建的SPA-MLR模型，CARS-MLR无损检测模型具有相对较好的校正性能（L*,RC=0.91,RMESC=0.96;a*,RC=0.94,RMESC=0.44;b*,RC=0.92,RMESC=1.08）和预测性能（L<...
|
| 关 键 词： | 光谱技术 " 贵长" 猕猴桃 多元线性回归 无损检测 |
| 收稿时间： | 2021-08-08 |
Nondestructive Detection for Color of "Guichang"Kiwifruits by Spectroscopy Technology |
| |
| SHANG Jing,MENG Qing-long,HUANG Ren-shuai,YI Ji-rong,TIAN Chi,ZHANG Yan. Nondestructive Detection for Color of "Guichang"Kiwifruits by Spectroscopy Technology[J]. Packaging Engineering, 2022, 43(5): 76-82. DOI: 10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.05.011 |
| |
| Authors: | SHANG Jing MENG Qing-long HUANG Ren-shuai YI Ji-rong TIAN Chi ZHANG Yan |
| |
| Affiliation: | Food and Pharmaceutical Engineering Institute;Research Center of Nondestructive Testing for Agricultural Products, Guiyang University, Guiyang 550005, China;Market Supervision Bureau of Huaxi District, Guiyang 550005, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《包装工程》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《包装工程》下载全文 |
|
