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摘要
针对传统理化分析的青梅酸度检测方法破坏性大、耗时长、无法实现在线检测的不足,对基于高光谱成像技术的青梅酸度快速无损检测方法进行研究。采集了487个青梅样本在5501 000 nm波段内的高光谱图像,经过光谱相对反射率校正和6种不同滤波后,分别利用连续投影算法(SPA)、遗传算法(GA)以及连续投影结合遗传算法(SPA+GA)3种光谱降维方法,提取了反映青梅内部酸度信息的特征波长,并建立波长与青梅p H值的偏最小二乘(PLS)预测模型,研究不同滤波和不同降维方法下的预测精度。研究结果表明:同一预测模型,Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波预测精度最高;相比SPA或GA单一算法降维,经5点S-G平滑滤波后SPA+GA光谱降维的方法,可显著降低模型复杂度,提高模型预测精度,预测集的均方根误差为0.070 6,相关系数为0.792 5。
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单位电子工程学院; 南京林业大学
