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基于荧光高光谱图像检测鸭肉嫩度的初步研究: 嫩度是肉类内部品质的重要指标之一.本文采用激光诱导荧光高光谱成像技术对鸭肉的嫩度值进行定量分析.利用405 nm 的二极管激光器作为激发光,先将该激光照射到鸭肉样品上,后用高光谱图像采集系统收集诱导出的荧光散射图像,对所...; 罗春生薛龙刘木华黎静; 关键词：偏最小二乘法激光诱导; 文献传递

基于光谱技术识别不同农药污染脐橙的研究被引量：8: 2010年; 用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)搜寻可识别被不同农药污染脐橙的可见/近红外光谱的最佳特征光谱区间及波长,并建立了支持向量机(Support Vector Machines,SVM)定性分析模型。实验供试农药为灭多威、氰戊菊酯和氧乐果3种。通过GA来搜寻整个波段范围(460～1800nm),将得到的9个最佳特征光谱区间所包含的波长(共318个)作为SVM建模的输入变量,对识别被3种农药污染脐橙的准确率为100%。并继续应用GA优化,得到71个特征波长,此时建立的SVM模型的识别准确率为99.57%。虽然识别的准确率有所下降,但是模型的复杂程度得到了很大的优化,其输入变量减少到71个。实验结果表明利用可见/近红外光谱技术结合SVM方法可以有效识别被不同农药污染的脐橙。; 黎静薛龙刘木华王晓罗春生; 关键词：农药污染脐橙无损检测支持向量机遗传算法

基于遗传算法的脐橙可溶性固形物的可见/近红外光谱无损检测被引量：18: 2010年; 应用可见/近红外光谱结合遗传偏最小二乘法(GA-PLS),建立了柑桔类水果可溶性固形物(SSC)的快速无损检测模型。应用光纤光谱仪采集脐橙的可见/近红外光谱,其光谱范围为350～1800nm。把脐橙的可见/近红外光谱划分成15个光谱区间,通过GA-PLS方法,选出5个光谱区间(包含波段446个,对应波长范围为554～643nm,1000～1088nm,1089～1177nm,1445～1533nm和1623～1711nm)建立了预测脐橙可溶性固形物的模型。验证组的最佳预测结果为相关系数和均方根误差分别为0.9132和1.2579。实验结果表明,应用GA-PLS方法选出的可见/近红外特征光谱区域,不仅提高了脐橙可溶性固形物模型的预测精度,而且使模型更加简洁。; 薛龙黎静刘木华王晓罗春生; 关键词：光谱学遗传算法偏最小二乘法可溶性固形物脐橙

基于可见-近红外光谱识别氧乐果污染的脐橙被引量：17: 2010年; 该文对喷施过不同浓度氧乐果农药的脐橙样品采集可见-近红外光谱进行识别。采用多元散射校正(MSC)、标准正交变量变换(SNV)、一阶导数(FD)和二阶导数(SD)4种不同光谱预处理方法时,分别选取430～1000、1000～1800和430～1800nm3种波谱范围建立偏最小二乘法(PLS)农药污染预测模型。比较实验结果表明:波谱范围取430～1000nm,采用一阶导数的预处理方法时应用建立的PLS预测模型最优,其验证组脐橙表面氧乐果污染程度的实际类别与预测类别的相关系数Rpred为0.9817,预测样本均方根误差RMSEP是0.1564。; 黎静薛龙刘木华王晓罗春生; 关键词：光谱无损检测污染氧乐果脐橙

荧光光谱检测脐橙表面敌敌畏残留试验研究被引量：8: 2011年; 果蔬农药残留严重危害人类健康。实验使用农药为敌敌畏,用自来水分别配制不同浓度的农药溶液。将400个喷施不同浓度农药的脐橙样品风干后采集其荧光光谱,光谱范围是350～1 800 nm,然后用气相色谱法检测脐橙表皮的农药残留量。把采集的光谱数据分成30个光谱区间,通过间隔偏最小二乘法对数据进行分析计算得出5个最佳的特征光谱区间。基于5个特征光谱区间建立农药残留的偏最小二乘法预测模型,其校正组和预测组的相关系数r分别为0.860 7和0.837 5。试验结果表明应用荧光光谱方法检测脐橙表皮敌敌畏农药残留的方法是可行的,而且通过特征光谱区间的选择还能有效地简化模型的复杂程度,为今后农药残留的快速无损检测提供理论基础。; 薛龙黎静刘木华王晓罗春生; 关键词：荧光光谱无损检测偏最小二乘法脐橙

基于荧光高光谱图像检测鸭肉嫩度的初步研究: 嫩度是肉类内部品质的重要指标之一。本文采用激光诱导荧光高光谱成像技术对鸭肉的嫩度值进行定量分析。利用405nm的二极管激光器作为激发光,先将该激光照射到鸭肉样品上,后用高光谱图像采集系统收集诱导出的荧光散射图像,对所采集...; 罗春生薛龙刘木华黎静; 关键词：嫩度偏最小二乘法鸭肉; 文献传递

近红外光谱法无损检测柑橘表面多种农药残留的研究: 近年来,食品质量安全问题已成为全社会关注的热点问题,这主要是由于我国人民生活已由温饱型食物结构,转向营养健康型食物结构,人民的饮食消费观念的巨大改变,对食品卫生质量标准的要求更高了。我国的柑橘种植面积和产量都位居世界前列...; 罗春生; 关键词：近红外光谱柑橘无损检测; 文献传递

基于近红外光谱法无损检测芦柑表面多种农药残留研究被引量：6: 2012年; 以表面喷施不同浓度梯度的乙酰甲胺磷和毒死蜱混合农药的芦柑为研究对象。把两种农药以1:1比例混合,然后用自来水配置成1:100、1:300、1:500三种浓度农药溶液,分别喷施在192个芦柑表面上。采集近红外光谱数据后,应用NY/T761―2008方法 ,通过SP―6890气象色谱仪检测芦柑表面两种农药的残留量。对所得数据分别采用多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)两种光谱预处理方法 ,并结合联合区间偏最小二乘法(SiPLS)建立农药残留预测模型。结果表明:采用MSC的光谱预处理方法时建立的乙酰甲胺磷预测模型较优,其预测集相关系数R为0.8199;而采用SNV的光谱预处理时建立的SiPLS毒死蜱预测模型较优,其预测集相关系数为0.8434。可见,应用近红外光谱技术定量检测芦柑表面多种农药残留是可行的。; 罗春生薛龙刘木华严霖元; 关键词：近红外光谱无损检测农药残留气相色谱法芦柑

基于激光诱导荧光高光谱技术无损检测脐橙表面敌敌畏残留被引量：10: 2012年; 常规化学方法检测农药残留不仅对样品具有破坏性,而且费时费力。本文以激光诱导荧光结合高光谱图像技术为手段,对脐橙表面的敌敌畏农药残留进行光谱无损检测;实验方法是在脐橙表面,喷施用自来水配制的不同浓度的敌敌畏农药溶液,在实验室条件下风干后,采集激光诱导荧光高光谱图像,再用气相色谱法检测脐橙表面的农药残留量,应用偏最小二乘（Partial least squares,PLS）方法建立农药残留的预测模型,并找出最佳光谱区间,然后应用支持向量机（Support vectormachine,SVM）方法在最佳光谱区间的基础上建立农药残留的预测模型;所建模型结果其预测集样品的农药残留量实测值（0.4862~10.3791mg/kg）和预测值之间的相关系数为0.8101;实验结果说明,以激光诱导荧光结合高光谱技术为手段的无损检测技术,在检测脐橙农药残留方面是有可行性的。; 薛龙庄宏黎静刘木华王晓罗春生; 关键词：无损检测激光诱导荧光高光谱图像脐橙

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罗春生