領(lǐng)學術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
為實現(xiàn)白蘿卜異常品質(zhì)糠心的無損檢測，構(gòu)建高光譜圖像技術(shù)檢測白蘿卜糠心的檢測系統(tǒng)。獲取了光源透射、反射和半透射模式下白蘿卜的高光譜圖像信息，結(jié)合偏最小二乘分析（partial least squares discriminantanalysis，PLS-DA）、支持向量機（support vector machine，SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡（artificial neural network，ANN）3 種算法分別建立白蘿卜糠心的識別模型。結(jié)果表明：3 種檢測模式中，基于透射模式的高光譜圖像系統(tǒng)檢測準確率最高；3 種預測模型中，ANN模型優(yōu)于PLS-DA和SVM模型。其中，基于透射模式的ANN模型，高光譜圖像對蘿卜糠心的檢測總體準確率達94.3%，效果最好。因此，采用透射模式的高光譜圖像技術(shù)對白蘿卜糠心的檢測是可行的。
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