食品工业科技2021,Vol.42Issue(10) :267-274.DOI:10.13386/j.issn1002-0306.2020080271

高光谱成像技术预测香葱贮藏品质

Storage Quality Prediction of Green Onions by Hyperspectral Imaging

任怡 王成全 Bonah Ernest Joshua Harrington Aheto 王锋 黄星奕
食品工业科技2021,Vol.42Issue(10) :267-274.DOI:10.13386/j.issn1002-0306.2020080271

高光谱成像技术预测香葱贮藏品质

Storage Quality Prediction of Green Onions by Hyperspectral Imaging

任怡 1王成全 2Bonah Ernest 3Joshua Harrington Aheto 2王锋 4黄星奕2
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作者信息

  • 1. 江苏大学食品与生物工程学院,江苏镇江 212013;苏州农业职业技术学院,江苏苏州 215008
  • 2. 江苏大学食品与生物工程学院,江苏镇江 212013
  • 3. 江苏大学食品与生物工程学院,江苏镇江 212013;食品药品监督管理局检验部,加纳阿克拉 00233
  • 4. 苏州农业职业技术学院,江苏苏州 215008
  • 折叠

摘要

香葱是一种保质期很短的重要调味食品,水分与叶绿素是评估香葱采后品质的重要指标.本文旨在使用无损检测技术获取香葱在采后不同存储条件下的水分及叶绿素分布情况.实验采用高光谱成像技术获取431~962 nm波段的香葱反射光谱数据,通过卷积平滑(SG)、多元散射校正(MSC)、标准正态变异(SNV)三种预处理方法对原始光谱进行相应转换,并分别建立水分和叶绿素含量预测模型,比较模型预测精度后,选用降噪效果最好的MSC作为光谱预处理方法.随后使用竞争自适应加权采样算法分别选出11个和20个特征波段用于水分与叶绿素含量的预测.基于优选特征波段,利用偏最小二乘回归算法和支持向量机回归算法建立水分和叶绿素含量的预测模型.所建水分与叶绿素含量预测模型的最高预测决定系数分别达到0.9046和0.9143.最后根据所建模型取得不同存储条件下香葱水分及叶绿素含量分布图.综上,高光谱成像技术可用于快速无损检测香葱水分及叶绿素分布情况.本研究为后续便携式果蔬水分及叶绿素分布检测仪器的开发提供了理论依据.

关键词

香葱/储藏/可视化/无损检测/高光谱成像

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基金项目

国家重点研发计划项目(2017YFD0400102)

江苏大学基金(19JDG025)

江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX19_1631)

青年教师科研能力提升计划资助项目(SNQ201806)

出版年

2021
食品工业科技
北京一轻研究院

食品工业科技

CSTPCD北大核心
影响因子:0.842
ISSN:1002-0306
被引量4
参考文献量3
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