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高光譜相機(jī)影像預(yù)測鮮桃可溶性固形物含量模型

來源:賽斯拜克 發(fā)表時間:2023-10-11 瀏覽量:842 作者:awei

鮮桃的可溶性固形物含量是影響其口感和品質(zhì)的重要因素。利用高光譜相機(jī)技術(shù),可以無損、快速地預(yù)測鮮桃的可溶性固形物含量,為桃子的品質(zhì)檢測和分級提供科學(xué)依據(jù)。

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模型建立步驟

  1. 樣本收集:選擇不同品種、成熟度和可溶性固形物含量的鮮桃樣本。確保樣本具有代表性和多樣性。

  2. 高光譜數(shù)據(jù)獲取:使用高光譜相機(jī)獲取每個鮮桃樣本的高光譜影像。確保在相同的光照和環(huán)境條件下進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

  3. 數(shù)據(jù)預(yù)處理:對獲取的高光譜影像進(jìn)行預(yù)處理,包括噪聲去除、光譜校準(zhǔn)、背景去除等,以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

  4. 特征提取:分析鮮桃高光譜數(shù)據(jù),提取與可溶性固形物含量相關(guān)的光譜特征。這些特征可能包括特定波長范圍內(nèi)的平均反射率、吸收峰深度、光譜斜率等。

  5. 建模與驗證:利用化學(xué)計量學(xué)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如偏最小二乘回歸、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等),建立可溶性固形物含量與提取的光譜特征之間的定量模型。將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和驗證集,通過訓(xùn)練集建立模型,并用驗證集評估模型的預(yù)測性能。

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模型應(yīng)用

一旦模型建立并驗證完成,可以使用該模型對未知的鮮桃樣本進(jìn)行可溶性固形物含量的預(yù)測。通過獲取未知樣本的高光譜影像,提取相應(yīng)的光譜特征,并將其輸入到建立的模型中,即可得到可溶性固形物含量的預(yù)測值。

需要注意的是,模型的準(zhǔn)確性和可靠性取決于多個因素,包括樣本的代表性、光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量、特征提取的方法和建模算法的選擇。因此,在建立模型時,應(yīng)對這些因素進(jìn)行仔細(xì)考慮和優(yōu)化,以提高模型的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。

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