典型文献
基于高光谱技术的花椰菜农药残留检测
文献摘要：
目的 为了快速、无损地检测花椰菜上的农药残留,采用高光谱成像技术分别对花椰菜上是否含有苏云金杆菌、高效氯氰菊酯和虫螨茚虫威等3种农药进行无损检测研究,并且跟踪研究检测效果最好的农药安全间隔期.方法 对含有农药和不含农药的花椰菜样本进行高光谱成像处理,提取感兴趣区域的光谱数据.剔除前后20个波段的原始光谱数据,以降低噪声的影响,针对剩余216个波段(950～1666 nm)的数据分别采用卷积平滑(S–G)、多元散射校正(MSC)和变量标准化(SNV)等3种算法对光谱数据进行优化.为了提高判别运行速率,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)提取3种农药光谱数据的特征波长,并建立偏最小二乘法(PLS)判别模型.结果 基于SNV优化后的PLS模型对花椰菜上3种农药的识别准确率相对最高,其中虫螨茚虫威农药样本的测试效果相对最好,识别率为100％,随后对该农药进行了连续7 d的检测,其结果符合农药的消散规律.结论 将高光谱图像技术应用于花椰菜的农药残留检测具有很好的应用前景.
文献关键词：
花椰菜;高光谱技术;农药残留;数据模型
中图分类号：
作者姓名：
沈兵兵;姚星伟;王怀文
作者机构：
天津商业大学 机械工程学院,天津 300134;天津市农业科学院蔬菜研究所,天津 300384
文献出处：
引用格式：
[1]沈兵兵;姚星伟;王怀文-.基于高光谱技术的花椰菜农药残留检测)[J].包装工程,2022(19):173-179
A类：
B类：
高光谱技术,花椰菜,菜农,农药残留检测,高光谱成像技术,苏云金杆菌,高效氯氰菊酯,茚虫威,无损检测,跟踪研究,检测效果,安全间隔,间隔期,成像处理,感兴趣区域,光谱数据,波段,低噪声,多元散射校正,MSC,SNV,行速,竞争性自适应重加权算法,CARS,特征波长,偏最小二乘法,PLS,判别模型,识别准确率,测试效果,识别率,消散,高光谱图像技术,数据模型
AB值：
0.259765
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。
