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基于暗室系统特征灰度系列苹果糖度预测
文献摘要：
目的:实现苹果糖度的无损检测.方法:以苹果吸收峰值波长670 nm的激光作为照明光源从积分球的照明端口入射,苹果样品放置于积分球的样品端口,在积分球测量端口获得苹果样品的反射光斑.通过手机采集图像,研究此波长照射下苹果产生的反射光斑图像灰度信息,并利用偏最小二乘(PLS)算法对训练集3个苹果种类共90个样品,以反射光斑图像的外环区域中灰度值处于90～110的像素频数(即特征灰度系列)为糖度相关成分进行建模和糖度预测.结果:训练集中3个种类苹果的预测相关系数分别为0.89,0.84,0.94,验证集中3个种类苹果糖度的预测相关系数分别可达0.70,0.73,0.76.结论:基于暗室系统苹果反射光斑图像特征灰度系列无损预测苹果糖度的方法可以作为苹果糖度预测的依据.
文献关键词：
反射光谱;偏最小二乘法;苹果;糖度预测
中图分类号：
作者姓名：
马晟童;黎俊汶;欧阳浩艺;谭穗妍;杨初平
作者机构：
华南农业大学电子工程学院〔人工智能学院〕,广东 广州 510642
文献出处：
引用格式：
[1]马晟童;黎俊汶;欧阳浩艺;谭穗妍;杨初平-.基于暗室系统特征灰度系列苹果糖度预测)[J].食品与机械,2022(07):21-24,36
A类：
B类：
暗室,系统特征,苹果糖度,糖度预测,无损检测,吸收峰,照明光源,积分球,端口,入射,测量端,过手,机采,采集图像,射下,光斑图像,PLS,训练集,环区,灰度值,像素,频数,验证集,图像特征,反射光谱,偏最小二乘法
AB值：
0.244425
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