典型文献
光谱技术对"贵长"猕猴桃表皮颜色的无损检测
文献摘要：
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*,RP=0.88,RMESP=1.13;a*,RP=0.90,RMESP=0.57;b*,RP=0.90,RMESP=1.15).结论 基于光谱技术结合多元线性回归预测"贵长"猕猴桃表皮颜色可行.
文献关键词：
光谱技术;"贵长"猕猴桃;多元线性回归;无损检测
中图分类号：
作者姓名：
尚静;孟庆龙;黄人帅;易继荣;田驰;张艳
作者机构：
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;贵阳市花溪区市场监督管理局,贵阳 550005
文献出处：
引用格式：
[1]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(05):76-82
A类：
RMESC,RMESP
B类：
光谱技术,猕猴桃,水果,快速无损检测,利用光,光纤光谱仪,成熟阶段,光谱反射率,竞争性自适应重加权算法,CARS,连续投影算法,SPA,正态变换,SNV,全光谱,特征变量,颜色值,MLR,无损检测模型,正性,RC,预测性能,RP,技术结合,多元线性回归预测
AB值：
0.248838
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
