典型文献
猕猴桃挤压损伤高光谱快速检测研究
文献摘要：
目的 探究猕猴桃挤压损伤较优的快速无损判别方法.方法 利用高光谱成像系统获得所有猕猴桃的高光谱图像,并提取猕猴桃损伤区域以及完好无损区域的光谱反射率;运用多元散射校正方法对原始反射光谱进行预处理,并运用主成分分析对光谱数据降维;比较并分析Fisher判别分析方法以及简化的K最近邻(Simplified K Nearest Neighbor,SKNN)模式识别方法对猕猴桃挤压损伤的判别效果.结果 在710～850 nm和960～1030 nm这2个波段内,猕猴桃损伤区域的平均光谱反射率与完好无损区域的平均光谱反射率存在较明显差异;采用主成分分析从256个全波段中筛选了前5个主成分作为新变量,识别模型的检测效率得到了提升;构建的SKNN和Fisher模型对预测集中样本的正确识别率均为93.3％,从SKNN识别模型的混淆矩阵中得出,预测集中仅有2个样本出现误判,并且SKNN模型对校正集中样本的正确识别率高于Fisher模型.结论 在判别猕猴桃挤压损伤时,SKNN识别模型具有相对较好的判别效果.
文献关键词：
猕猴桃;挤压损伤;高光谱成像;主成分分析;快速检测
中图分类号：
作者姓名：
孟庆龙;冯树南;谭涛;满婷;尚静
作者机构：
贵阳学院 食品与制药工程学院,贵阳 550005
文献出处：
引用格式：
[1]孟庆龙;冯树南;谭涛;满婷;尚静-.猕猴桃挤压损伤高光谱快速检测研究)[J].包装工程,2022(15):114-119
A类：
SKNN
B类：
猕猴桃,挤压损伤,快速检测,快速无损,判别方法,高光谱成像,光谱成像系统,高光谱图像,损伤区,完好无损,光谱反射率,多元散射校正,校正方法,反射光谱,光谱数据降维,Fisher,判别分析,最近邻,Simplified,Nearest,Neighbor,模式识别,全波段,分作,新变量,识别模型,检测效率,混淆矩阵,误判,识别率高
AB值：
0.242737
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