王伟
- 作品数：4 被引量：84H指数：4
- 供职机构：宁夏大学物理电气信息学院更多>>
- 发文基金：宁夏回族自治区科技厅科技攻关项目国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术农业科学轻工技术与工程更多>>
- 基于近红外高光谱成像技术的长枣含水量无损检测被引量：33
- 2014年
- 利用近红外（NIR）高光谱（900～1700nm）成像技术对灵武长枣含水 量的无损检测进行了研究。通过900～1700nm 高 光谱成像系统采集了128个长枣图像,对原始光谱与Savitzky-Golay 平滑处理后的光谱反 射率R曲线、吸收率A曲线和Kubelka-Munk函数（KM ）等曲线的偏最小二乘回归（PLSR）模型进行对比分析；采 用PLSR的加权β系数分别提取不同光谱参数下的特征波长,建立R-PLSR、A-PLSR和KM-PLSR的长 枣 含水量预测模型。结果表明,采用原始光谱建立的PLSR模型优于Savitzky-Golay平滑的PLS R模 型；原始光谱的特征波长建立的PLSR模型优于全波段的PLSR模型,特征波长建立的KM-PLSR模型优于R- PLSR、A-PLSR模型,决定系数（R2）和预测均 方根误差（RMSEP）分别为0.793、1.828。这表明,NIR 高光谱成像技 术提取特征波长进行长枣水分检测是可行的,同时也为今后长枣品质在线检测提供了理论依据。
- 吴龙国何建国刘贵珊贺晓光王伟王松磊李丹
- 关键词：长枣含水量无损检测
- 高光谱图像技术在水果无损检测中的研究进展被引量：22
- 2013年
- 为保证水果质量,满足企业与消费者的需求,势必要对水果进行品质检测和分级处理。高光谱图像作为一种新型的无损检测技术,融合了图像学和光谱学的优点,可以快速、无损地获取水果的空间和光谱图像信息,从而全方位的反映水果内外部的品质信息。因此,该技术在水果品质无损检测领域具有巨大的发展前景。该文主要介绍了高光谱图像系统的基本原理、图像的采集和分析方法、国内外水果无损检测的应用以及未来的发展前景。
- 吴龙国何建国贺晓光刘贵珊王伟王松磊苏伟东罗阳思振华
- 关键词：无损检测水果品质
- 基于NIR高光谱成像技术的长枣虫眼无损检测被引量：15
- 2013年
- 为了研究快速识别虫眼枣与正常枣的有效方法,利用特征波长主成分分析法结合波段比算法进行虫眼枣识别。首先,利用NIR高光谱成像系统采集130个长枣(50个正常、80个虫眼枣)图像,提取并分析不同类型长枣特征区域的平均光谱曲线,对970~1 670 nm范围内的光谱数据进行主成分分析,确定7个特征波长(990,1 028,1 109,1 160,1 231,1 285,1 464 nm)。然后,对长枣图像做主成分分析,选择PC2图像进行虫眼识别,虫眼与正常枣的识别率分别为67.5%、100%。为了进一步提高虫眼枣的识别率,采用波段比(R1231/R1109)对未识别的虫眼枣进行再次识别,识别率提高到90%。结果表明,基于NIR高光谱成像技术的检测方法对虫眼枣识别是可行的,同时也为多光谱成像技术应用于在线检测长枣品质提供了理论依据。
- 吴龙国何建国刘贵珊贺晓光王伟王松磊李丹
- 关键词：高光谱成像无损检测长枣
- 基于可见/近红外高光谱成像技术的番茄表面农药残留无损检测被引量：20
- 2014年
- 以番茄为研究对象，应用可见／近红外高光谱成像技术对水果表面农药残留的无损检测研究。用蒸馏水将嘧霉胺农药稀释成1：20，1：100，1：5003个梯度，将不同浓度的溶液分别滴到60个洗净的番茄表面，形成3×3矩阵。放置在通风阴凉处12h后，应用高光谱系统（400～1000nm）采集光谱图像信息。利用主成分分析法获得主成分图像（PC），并根据第二主成分图像（PD2）的权重系数选取特征波长564，809，967nm。采用波段比（564nm／809nm）结合适当的图像处理方法对番茄表面的农药残留进行检测。高浓度（1：20，1：100）农药点检测率为100％，而低浓度（1：500）农药点的检测率为0。结果表明，高光谱成像技术对高浓度农药残留具有较好的检测效果。
- 张令标何建国刘贵珊王松磊贺晓光王伟
- 关键词：无损检测主成分分析农药残留
