国家自然科学基金(60802038)
- 作品数：5 被引量：84H指数：4
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- 相关机构：浙江大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学轻工技术与工程自动化与计算机技术更多>>
- 近红外光谱技术在奶酪品质评价中的应用被引量：4
- 2011年
- 近红外光谱技术是一种快速、无损的分析方法,国外将该技术应用于奶酪品质的检测已有多年,国内在这方面的研究较少。通过本文介绍了近红外光谱技术分析奶酪成分和在奶酪的加工生产、缩水收缩控制、成熟过程、货架期、组成成分和品牌分类鉴别等几个方面的应用,表明近红外光谱技术在奶酪品质分析中应用潜力巨大,促进近红外光谱技术的应用和我国奶酪行业的发展是一项紧迫的任务。
- 邹强方慧张维何勇
- 关键词：奶酪近红外光谱技术
- 植物三维信息采集方法研究被引量：28
- 2012年
- 精确的植物三维形态结构模型可用来研究与植物空间结构相关的性质,是虚拟植物、植物建模等相关研究的一个重要方面。该文主要研究了采用基于结构光技术的三维信息采集系统,结合必要的旋转装置,快速无损地获取植物点云数据,从而获取植物三维形态结构的方法。为解决这种三维信息采集时点云数据无法良好配准的问题,该文提出了一种基于改进的外部附加结构的配准技术,使得配准精度、稳定性及处理速度都有显著提高。该研究结果可为深入研究植物虚拟生长建模技术奠定良好的基础。
- 方慧胡令潮何任涛何勇
- 关键词：信息技术点云数据配准植物
- 基于高光谱图像技术的油菜籽品种鉴别方法研究被引量：23
- 2011年
- 提出了一种采用高光谱图像技术结合人工神经网络对油菜籽品种进行鉴别的方法．采集多个品种油菜籽400～1000cm范围的高光谱图像数据，通过主成分分析法（PCA）获得主成分图像，确定特征波长；采用基于灰度直方图和灰度共生矩阵联合的统计方法从特征图像中提取纹理特征参数，应用人工神经网络建立油菜籽品种鉴别模型．结果表明，模型训练时品种判别率为93．75％，预测的判别率为91．67％．说明高光谱图像技术对油菜籽品种具有较好的分类和鉴别作用．
- 邹伟方慧刘飞周康韵鲍一丹何勇
- 关键词：图像处理高光谱图像主成分分析油菜籽
- 基于高光谱的番茄叶片过氧化物酶活力测定被引量：14
- 2012年
- 用高光谱图像技术结合化学计量学方法,实现了番茄叶片中过氧化物酶(POD)活性的快速检测。利用高光谱图像的光谱特征建立预测模型步骤为:采集高光谱图像数据、获取光谱曲线、光谱数据预处理、提取特征波段、建立POD酶活性预测模型。与预处理方法(SG,SNV,MSC,1-Der和2-Der)相比,DOSC预处理对POD酶活性预测效果最好。研究表明:以443,464,413,410,401,402,426和926nm这八个特征波段的光谱数据建立的DOSC-SPA-PLS模型对POD酶活性预测结果为Rp=0.935 3,RMSEP=37.80U.g-1。这说明高光谱图像技术测定番茄叶片POD活性具有可行性,且预测结果令人满意,这为抗氧化酶活性和番茄植株生长状况的动态检测提供了新的方法。
- 方慧邹强何勇李晓丽
- 关键词：番茄连续投影算法偏最小二乘法过氧化物酶
- 稻叶瘟染病程度的可见-近红外光谱检测方法被引量：15
- 2011年
- 基于可见-近红外光谱技术,并采用偏最小二乘算法对不同水稻稻叶瘟染病程度的叶片进行化学计量学分析,分别建立基于全波段、特征波段和特征波长的稻叶瘟染病程度定量检测模型.结果表明：全波段建模的叶瘟病染病程度检测正确率达到96.7%;通过偏最小二乘算法的回归系数选择5个特征波段,分别为552-558、672-682、719-726、756-768和990-998 nm,基于特征波段的模型正确率也达到了90%,说明该5个特征波段与叶瘟病染病程度有很好的相关性;基于特征波段结果,选择5个特征波长,对叶瘟病染病程度的检测正确率为80%.说明基于可见-近红外光谱技术方法具有较好的预测能力,为稻叶瘟染病程度的快速鉴别提供了一种新方法.
- 程术希邵咏妮吴迪何勇
- 关键词：水稻
