(Shao et al., 2024)采用可見(jiàn)-近紅外(Vis-NIR)高光譜成像技術(shù),探索了不同成熟階段冬棗的可溶性固形物含量(SSC)監(jiān)測(cè)與貯藏期分析方法。通過(guò)支持向量回歸(SVR)和偏最小二乘回歸(PLSR)模型,研究了中熟與熟透冬棗的SSC與光譜數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,結(jié)果表明SVR模型在篩選的有效波長(zhǎng)下表現(xiàn)出最佳的預(yù)測(cè)性能,外部驗(yàn)證集的決定系數(shù)(R2)和殘差預(yù)測(cè)偏差(RPD)分別為0.837和2.47(中熟)及0.806和2.28(熟透)。 閱讀全文 ∨
隨著精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的興起,高光譜成像技術(shù)在紅棗等農(nóng)產(chǎn)品的應(yīng)用前景廣闊。通過(guò)實(shí)時(shí)、無(wú)損的檢測(cè),不僅可以提高紅棗的生產(chǎn)效率,減少人工檢查的誤差,還能確保產(chǎn)品質(zhì)量的一致性,推動(dòng)紅棗產(chǎn)業(yè)向標(biāo)準(zhǔn)化、智能化方向發(fā)展。高光譜成像技術(shù)在紅棗品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用閱讀全文 ∨
高光譜成像技術(shù)在魚(yú)類新鮮度檢測(cè)中的應(yīng)用,在魚(yú)類摻假檢測(cè)中的應(yīng)用,魚(yú)類加工過(guò)程檢測(cè)中的應(yīng)用。閱讀全文 ∨
傳統(tǒng)的獼猴桃果實(shí)品質(zhì)檢測(cè)方法主要是化學(xué)分析方法、質(zhì)構(gòu)剖面分析、穿刺等測(cè)試方法,這些有損檢測(cè)方法在實(shí)際應(yīng)用中存在成本高、破壞性強(qiáng)等局限性。為滿足快速、無(wú)損的果品品質(zhì)監(jiān)測(cè)需求,核磁共振、光譜分析和電子鼻等技術(shù),已被廣泛研究并應(yīng)用于檢測(cè)水果的內(nèi)部品質(zhì)。其中,高光譜成像技術(shù)作為新興的光學(xué)檢測(cè)方法,可同時(shí)獲取待測(cè)對(duì)象的內(nèi)外部品質(zhì)信息,即二維空間和一維光譜信息。二維空間信息用于直接提取待測(cè)對(duì)象的外部品質(zhì)特征(如大小、形狀);將一維光譜信息與對(duì)象特定成分及含量等特征進(jìn)行耦合分析,可以實(shí)現(xiàn)果品內(nèi)部品質(zhì)預(yù)測(cè)評(píng)估。閱讀全文 ∨
在該研究中,高光譜成像技術(shù)(HSI)主要應(yīng)用于三文魚(yú)地理來(lái)源溯源及真實(shí)性檢測(cè)。通過(guò)分析光譜和紋理數(shù)據(jù),結(jié)合深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)融合策略,HSI成功實(shí)現(xiàn)了不同產(chǎn)地三文魚(yú)的精準(zhǔn)分類,并有效檢測(cè)出摻假現(xiàn)象,為水產(chǎn)品真實(shí)性鑒定提供了快速、無(wú)損且高效的解決方案。此外,研究開(kāi)發(fā)了一種基于HSI數(shù)據(jù)的智能云平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)分類,展示了該技術(shù)在食品溯源中的實(shí)際應(yīng)用潛力和擴(kuò)展性。這些成果凸顯了HSI在食品質(zhì)量檢測(cè)與多維數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的廣泛前景。閱讀全文 ∨
高光譜成像技術(shù)憑借其強(qiáng)大的空間和光譜信息獲取能力,已成為植物產(chǎn)品地理來(lái)源識(shí)別與質(zhì)量控制的前沿工具。根據(jù)研究,高光譜技術(shù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型,可以實(shí)現(xiàn)枸杞的地理來(lái)源精準(zhǔn)分類,準(zhǔn)確率高達(dá)95.63%。通過(guò)特征波長(zhǎng)提取,不僅顯著提高了分析效率,還增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的科學(xué)解釋性。此外,高光譜與化學(xué)分析(如NMR)的結(jié)合,能夠進(jìn)一步揭示樣品化學(xué)成分與光譜特征的關(guān)聯(lián),為復(fù)雜樣品的快速、非破壞性檢測(cè)提供創(chuàng)新解決方案。閱讀全文 ∨
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