赵松玮
- 作品数：19 被引量：70H指数：4
- 供职机构：中国农业大学更多>>
- 发文基金：公益性行业(农业)科研专项国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程自动化与计算机技术农业科学理学更多>>
- 肉品挥发性盐基氮的高光谱无损快速检测被引量：11
- 2012年
- 目的 建立利用高光谱成像技术对生鲜猪肉的挥发性盐基氮含量进行快速无损伤检测的方法.方法 利用400～1100 nm光谱范围的高光谱成像系统,获取猪肉表面的高光谱图像信息,通过洛伦兹函数对其表面的扩散信息进行拟合,结合偏最小二乘回归和多元线性回归两种方法,分别建立预测猪肉TVB-N含量的预测模型.结果 利用洛伦兹三参数组合[abc]结合MLR方法建立预测猪肉TVB-N含量的模型效果优于PLSR模型,预测相关系数达到0.90,标准差为4.67.结论 高光谱成像技术可以快速无损伤检测肉品挥发性盐基氮.
- 张雷蕾彭彦昆陶斐斐赵松玮宋育霖
- 关键词：挥发性盐基氮偏最小二乘回归多元线性回归无损检测
- 基于近红外光谱的生鲜猪肉新鲜度实时评估被引量：7
- 2012年
- 目的 运用近红外光谱对生鲜猪肉新鲜度进行实时评估.方法 利用多通道可见近红外光谱系统,获取了猪肉表面380～1080 nm波长范围内的漫反射光谱数据,采用多元散射校正(MSC)和变量标准化(SNV)的预处理方法,然后使用偏最小二乘回归建立猪肉新鲜度的预测模型,进而对猪肉新鲜度进行评价.结果 采用变量标准化处理后的偏最小二乘回归模型相对比较稳定,建模效果比较好.对挥发性盐基氮(TVB-N)的验证集的相关系数达到0.91,对pH值的验证集的相关系数达到0.93.最后利用该模型对猪肉新鲜度进行评定,评定准确率达92.9％.结论 实验中运用多点的测量方式提高了近红外检测的精度和稳定性,对于实时检测评估生鲜猪肉的新鲜度有很大的潜力.
- 赵松玮彭彦昆王伟张海云宋育霖赵娟
- 关键词：近红外光谱新鲜度挥发性盐基氮PH值
- 猪肉瘦肉率和背膘厚度在线检测系统的研究被引量：1
- 2012年
- 目的建立猪肉瘦肉率和背膘厚度在线检测系统。方法利用图像处理技术设计屠宰线上猪胴体无损等级评定系统,实现对猪肉品质的在线分级。结果针对猪肉的瘦肉率检测提出了一种依据直方图的检测方法,针对猪肉胴体背膘厚度肋骨位置的检测提出了三种确定方法:按照比例来确定,按照轮廓拐点来确定,直接数取肋骨的数量来确定。结论本研究设计的猪胴体无损等级评定系统对于实时检测评估猪肉品质具有很大的潜力。
- 赵松玮彭彦昆王伟张海云宋育霖赵娟
- 关键词：在线检测系统图像处理瘦肉率背膘厚度
- 基于可见/近红外图像的猪肉质量等级无损伤评价研究
- 本研究利用高光谱扫描成像技术无损伤评价猪肉质量等级。组建了高光谱线扫描成像系统，采集猪肉表面380-1100nm范围的高光谱反射图像。通过猪肉脂肪和瘦肉在各个波段处反射值比值和差值的最大值确定535nm为特征波段，选取该...
- 刘巧巧王伟彭彦昆赵松玮张海云欧阳文孙云云
- 关键词：在线检测系统
- 水果外观缺陷实时在线检测系统及检测方法
- 本发明涉及农产品无损检测技术领域，尤其涉及一种水果外观缺陷实时在线检测系统及检测方法。该检测系统包括输送单元，该输送单元用于将待检测水果滚动并水平移动通过图像采集位置；图像采集单元，该图像采集单元包括设置在输送单元上并位...
- 彭彦昆赵娟赵松玮
- 文献传递
- 基于可见/近红外图像的猪肉质量等级无损伤评价研究
- 本研究利用高光谱扫描成像技术无损伤评价猪肉质量等级。组建了高光谱线扫描成像系统,采集猪肉表面380-1100nm范围的高光谱反射图像。通过猪肉脂肪和瘦肉在各个波段处反射值比值和差值的最大值确定535nm为特征波段,选取该...
- 刘巧巧王伟彭彦昆赵松玮张海云欧阳文孙云云
- 关键词：高光谱成像图像处理在线检测
- 文献传递
- 水果外观缺陷实时在线检测系统及检测方法
- 本发明涉及农产品无损检测技术领域，尤其涉及一种水果外观缺陷实时在线检测系统及检测方法。该检测系统包括输送单元，该输送单元用于将待检测水果滚动并水平移动通过图像采集位置；图像采集单元，该图像采集单元包括设置在输送单元上并位...
- 彭彦昆赵娟赵松玮
- 文献传递
- 基于光谱技术和支持向量机的生鲜猪肉水分含量快速无损检测被引量：28
- 2012年
- 为实现生鲜肉水分含量的快速无损检测,在波长350～1 700nm范围内采集生鲜猪肉98个样本的可见近红外反射光谱。经中值平滑滤波、多元散射校正和一阶微分复合预处理方法对原始光谱进行降噪处理。将样本数据随机分为训练集和测试集,以训练集交叉验证网格搜索法确定最佳惩罚参数,利用径向基核函数的支持向量机算法建立了支持向量机预测模型,并与偏最小二乘回归建模法进行比较。用径向基核函数的支持向量机算法所建模型对生鲜肉水分含量进行预测的结果为:训练集的预测相关系数Rc为0.96、标准差SEC为0.32,测试集的预测相关系数Rv为0.87、标准差SEV为0.67。实验结果证实用支持向量机所建模型适合于生鲜猪肉水分含量的无损快速检测。
- 张海云彭彦昆王伟赵松玮刘巧巧
- 关键词：支持向量机水分含量无损检测
- 基于可见/近红外图像的猪肉质量等级无损伤评价研究
- 本研究利用高光谱扫描成像技术无损伤评价猪肉质量等级。组建了高光谱线扫描成像系统，采集猪肉表面 380-1100nm 范围的高光谱反射图像。通过猪肉脂肪和瘦肉在各个波段处反射值比值和差值的最大值确定535nm 为特征波段，...
- 刘巧巧王伟彭彦昆赵松玮张海云欧阳文孙云云
- 关键词：机器视觉图像处理猪肉
- 猪肉质量等级无损检测系统
- 本发明公开了一种猪肉质量等级无损检测系统，包括：到位检测及托起模块，包括检测单元和托起单元，分别设置在被测猪肉生产线一侧，检测单元用于检测被测猪肉胴体是否到达指定位置，托起单元用于托起处于运动状态的被测猪肉胴体并利用被拖...
- 王伟彭彦昆刘巧巧赵松玮张海云
- 文献传递
