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基于高光谱成像技术的稻谷中霉菌定量检测及模型建立 被引量：1
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作者 刘纪伟 张婉婷 +6 位作者 丁焱薇 任秋涵 Firew Tafesse Mamo 周曰春 胡秋辉 丁超 刘强 《粮食科技与经济》 2021年第5期82-88,共7页
采用可见/近红外高光谱成像技术,并结合主成分分析(principal component analysis,PCA),利用偏最小二乘回归PLSR算法,构建稻谷储藏过程中典型霉菌(黄曲霉、黑曲霉与杂色曲霉)污染的无损检测方法。结果表明:稻谷分别接种3种霉菌后,黄曲... 采用可见/近红外高光谱成像技术,并结合主成分分析(principal component analysis,PCA),利用偏最小二乘回归PLSR算法,构建稻谷储藏过程中典型霉菌(黄曲霉、黑曲霉与杂色曲霉)污染的无损检测方法。结果表明:稻谷分别接种3种霉菌后,黄曲霉菌繁殖速率最快,对比霉变过程下稻谷在400~1000 nm波段信号发现,光谱反射率随霉变时间延长关联下降,其中黑曲霉对应的光谱信号变化幅度最为明显;结合PCA结果,不同霉变阶段性下稻谷光谱信号存在差异;霉变稻谷中黄曲霉、黑曲霉与杂色曲霉含量预测模型的相关系数分别为0.77、0.76和0.81,均方根误差分别为1.15、1.19和0.95 lg(CFU/g),能够做到对3种霉菌的准确预测。该结果可以为稻谷霉变的无损预测提供技术支持和理论依据。 展开更多
关键词 高光谱 稻谷 霉变 无损检测 预测模型
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