本文關(guān)鍵詞：基于光學(xué)特性的水果損傷敏感性預(yù)測(cè)評(píng)估

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【摘要】：水果的損傷是影響其質(zhì)量的重要因素,其不但帶來(lái)外觀的缺陷,更會(huì)帶來(lái)營(yíng)養(yǎng)成分流失和病菌感染等更深層次的缺陷。損傷不但降低了水果的質(zhì)量,影響消費(fèi)者的購(gòu)買欲望,也會(huì)給果農(nóng)或經(jīng)銷商帶來(lái)較大的經(jīng)濟(jì)損失。水果的損傷發(fā)生在水果的生產(chǎn)、采摘、包裝、運(yùn)輸、儲(chǔ)存等環(huán)節(jié)。事先了解水果在各個(gè)加工處理環(huán)節(jié)的損傷特點(diǎn)和可能性,為采取合適的操作、防護(hù)等措施提供信息,對(duì)于減少水果損傷具有重要的價(jià)值。損傷敏感性被定義為單位碰撞或吸收能量下的損傷體積,由于其能夠評(píng)價(jià)水果抵抗外力所導(dǎo)致的損傷潛力,被廣泛的研究。以往對(duì)損傷敏感性的研究大多是基于少量樣本的破壞性試驗(yàn),很難滿足水果產(chǎn)業(yè)對(duì)大量樣本快速檢測(cè)分級(jí)的需求,為了克服這一缺陷,本文旨在利用可見及短波近紅外光譜和高光譜散射圖像兩種光譜分析技術(shù),發(fā)展出一種快速無(wú)損非接觸的水果損傷敏感性預(yù)測(cè)評(píng)估方法。論文主要研究如下:1.研究了基于可見/短波近紅外(Vis/SWNIR)光譜分析技術(shù)的蘋果損傷敏感性檢測(cè)方法,并應(yīng)用于“Golden Delicious”蘋果的損傷敏感性檢測(cè)。論文采集了“Golden Delicious”蘋果在400-1,100nm波段范圍內(nèi)的可見/近紅外光譜;利用連續(xù)投影算法(SPA)選擇重要波段,并基于這些重要波段和隨機(jī)添加的擾動(dòng)波段,構(gòu)建偏最小二乘回歸子模型;最終基于選擇性集成學(xué)習(xí)方法建立蘋果損傷敏感性預(yù)測(cè)的集成模型。結(jié)果顯示Vis/SWNIR可以用來(lái)預(yù)測(cè)蘋果的損傷敏感性,相比于單一的偏最小二乘回歸模型,集成學(xué)習(xí)方法可顯著提高蘋果損傷敏感性的預(yù)測(cè)精度,具有更強(qiáng)的穩(wěn)健性和泛化能力。2.將高光譜散射圖像(HSI)技術(shù)應(yīng)用到蘋果的損傷敏感性檢測(cè)中。論文針對(duì)高光譜散射圖像信息量巨大的特點(diǎn),比較了包括光學(xué)特性參數(shù)(U_a和U_s')、修正洛倫茲參數(shù)(MLD)、廣義高斯分布參數(shù)(GGD)和均值光譜(MS)參數(shù)等多種特征提取方法對(duì)水果損傷敏感性預(yù)測(cè)的性能。結(jié)果發(fā)現(xiàn)均值光譜對(duì)損傷敏感性的預(yù)測(cè)精度較高,其預(yù)測(cè)精度較可見/短波近紅外光譜分析技術(shù)有著較大的提高。3.為了進(jìn)一步提高水果損傷敏感性的預(yù)測(cè)精度,論文研究了基于短波/近紅外光譜分析技術(shù)和高光譜散射圖像融合的水果損傷敏感性檢測(cè)方法。結(jié)果顯示多傳感器信息融合模型較單一傳感器模型的預(yù)測(cè)精度顯著性提高,這表明多傳感器信息融合技術(shù)能有效提高模型的預(yù)測(cè)能力。本文的研究結(jié)果對(duì)于促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展,特別是水果損傷敏感性檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展提供了一種有效途徑。
【關(guān)鍵詞】：蘋果 損傷敏感性 可見及短波近紅外 高光譜圖像 預(yù)測(cè)評(píng)估
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S66;O657.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 近紅外光譜技術(shù)9-10
• 1.2.2 高光譜圖像技術(shù)10-12
• 1.3 光譜檢測(cè)技術(shù)在水果品質(zhì)屬性評(píng)估的前景12-13
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容13-15
• 第二章 光譜圖像技術(shù)基本原理及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)15-24
• 2.1 引言15
• 2.2 光在生物組織中傳輸?shù)幕驹?/span>15-17
• 2.3 樣本及光譜采集17-19
• 2.3.1 試驗(yàn)樣本17
• 2.3.2 近紅外光譜采集17-18
• 2.3.3 高光譜散射圖像采集18-19
• 2.4 損傷實(shí)驗(yàn)及敏感性測(cè)量19-23
• 2.4.1 損傷實(shí)驗(yàn)20-21
• 2.4.2 損傷體積計(jì)算模型21-22
• 2.4.3 損傷敏感性22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第三章 基于近紅外光譜集成學(xué)習(xí)的蘋果損傷敏感性預(yù)測(cè)24-37
• 3.1 引言24
• 3.2 近紅外光譜的預(yù)處理24-25
• 3.3 損傷敏感性的預(yù)測(cè)模型構(gòu)建25-31
• 3.3.1 偏最小二乘建模26-28
• 3.3.2 集成學(xué)習(xí)及模型構(gòu)建28-31
• 3.4 模型評(píng)價(jià)31-32
• 3.5 損傷結(jié)果分析32-33
• 3.6 建模及結(jié)果分析33-36
• 3.6.1 樣本劃分33
• 3.6.2 結(jié)果分析33-36
• 3.7 本章小結(jié)36-37
• 第四章 基于高光譜散射圖像的蘋果損傷敏感性預(yù)測(cè)評(píng)估37-52
• 4.1 引言37
• 4.2 特征提取方法37-44
• 4.2.1 光學(xué)特性參數(shù)38-40
• 4.2.2 洛倫茲參數(shù)40-41
• 4.2.3 廣義高斯分布參數(shù)41-43
• 4.2.4 均值光譜參數(shù)43-44
• 4.3 建模評(píng)估方法44-46
• 4.4 光譜分析及建模46-51
• 4.4.1 光譜分析46-47
• 4.4.2 樣本劃分與建模47
• 4.4.3 結(jié)果分析47-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第五章 基于光譜信息融合技術(shù)的蘋果損傷敏感性預(yù)測(cè)52-58
• 5.1 引言52
• 5.2 信息融合原理52-53
• 5.3 矩變換方法及建模方法53-54
• 5.3.1 矩變換方法53-54
• 5.3.2 建模方法54
• 5.4 結(jié)果分析54-57
• 5.5 本章小結(jié)57-58
• 主要結(jié)論與展望58-61
• 主要結(jié)論58-59
• 展望59-61
• 致謝61-62
• 參考文獻(xiàn)62-67
• 附錄: 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文67

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本文編號(hào)：1136099