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| 1 | 基于轻量卷积网络的马铃薯外部缺陷无损分级显示文摘目前马铃薯外部缺陷检测方法主要依靠人工提取特征,且检测精度不高,为了更好地对马铃薯外部缺陷进行快速、准确在线分级,本实验提出一种基于轻量卷积网络的在线分级方法。首先,利用ImageNet数据集训练Xception网络模型,建立马铃薯预训练网络模型;然后,重新构建5类缺陷全连接层,并通过迁移学习在预训练网络模型上训练马铃薯缺陷数据集;最后,基于外部缺陷识别模型分别测试5类缺陷的分级性能。结果表明,学习率为0.000 01时,网络模型整体性能最优,训练准确率为98.88%,损失值为0.034 9;在相同样本条件下,与9种不同深度的网络进行对比,本实验构建的轻量级网络模型识别效果最好,平均识别准确率达到96.04%,且运行时间比识别效果较好的ResNet152网络更短,本实验网络模型的识别速率为6.4幅/s,本研究结果可为马铃薯在线分级提供理论支持。 | 杨森 冯全 张建华 王关平 张鹏 闫红强 | 2021 | 食品科学2021，42，10： | 16 |
| 2 | 基于拉曼光谱分析寒地水稻叶瘟病害植株特征显示文摘稻叶瘟是影响寒地水稻产量的重要病害之一。为了减少病害受灾程度,增加早期检测的手段,该文利用拉曼光谱仪对正常水稻与感染稻叶瘟的水稻叶片进行拉曼光谱采集,指认出了水稻叶片的特征频率。通过对无病害叶片与病害叶片官能团的拉曼特性谱峰和特征频率偏移的对比分析,指出稻叶瘟水稻叶片的特征谱峰和稻瘟病敏感谱线为1 800-2 600 cm-1的频谱区域,分析得到984和994 cm-1的双峰连线的斜率以及828和851 cm-1的双峰连线的斜率随着病害程度的增加而逐渐增大。通过对随机抽取的50个拉曼光谱样本的分析,得到2 000-2 300 cm-1散射截面随着病害程度的加重而增加,说明散射截面的变化与稻瘟病害存在良好对应关系。研究表明拉曼光谱分析为早期检测水稻稻叶瘟病提供了一种有效的手段。 | 谭峰 才巧玲 孙雪成 马志欣 侯召龙 | 2015 | 农业工程学报2015，31，4： | 12 |
| 3 | 基于拉曼光谱和化学计量学方法判别大米分类的研究显示文摘本文利用拉曼光谱和化学计量学方法,建立快速分类模型对大米进行区分。在使用最小二乘法对离散拉曼光谱进行多项式拟合去除荧光背景的前提下,利用在第一次迭代过程去除大型拉曼峰和计算噪声电平的方法,并且保留数据维数在原来的50%以下。获取精确的拉曼信号。再用主成分分析法(Principal component Analysis,PCA)对3种大米全波段的拉曼光谱进行降维分析,线性判别方法 (Linear discrimination analysis,LDA)对样品进行分类,结果显示采用前两个主成分能达到93.8%的正确分类,采用前三个主成分能达到97.9%的正确分类。优化之后的模型对于大米的判别分析具有很好的效果。 | 黄嘉荣 伍博迪 詹求强 | 2015 | 激光生物学报2015，24，3： | 10 |
| 4 | 拉曼光谱技术在粮油品质检测中的应用显示文摘拉曼光谱技术具有无需样品制备、不产生损伤以及得到的信息丰富、灵敏度和选择性高的优点,被广泛应用于食品科学、物理学、化学、分子生物学、材料科学等领域,它是一种以分析、测试被测试物质分子结构为目的的无损智能检测技术。随着信息时代的到来,拉曼光谱在粮油等农产品品质检测中发挥的作用变得非常重要,应用前景广阔。论文首先概述了拉曼光谱及其延伸技术的发展进程,然后重点综述其在粮油品质检测中的最新研究进展,最后展望了拉曼光谱设备的便携式发展方向和研究进展。 | 刘燕德 谢庆华 | 2016 | 中国农机化学报2016，37，8： | 9 |
| 5 | 结合计算机视觉的马铃薯外部品质检测技术显示文摘利用计算机视觉进行马铃薯产后品质检测分级有十分重要意义。首先对计算机视觉系统获取的马铃薯进行图像分析,利用Otsu法去除马铃薯图像背景,然后针对马铃薯的损伤、绿皮和发芽状态进行图像处理识别;针对马铃薯中的绿皮状态,利用感知器学习算法(PLA)区分正常马铃薯与绿皮马铃薯;然后针对表皮发芽的马铃薯,利用边缘检测法得到图像中马铃薯区域的各部位边缘,结合K-最近邻分类算法(KNN)识别表面发芽的马铃薯,同时通过角点检测确定轮廓上的发芽区域;然后对检测到的边缘利用中值滤波结合面积最大法,确定马铃薯表皮的损伤部位,最终实现马铃薯品质的分级。利用计算机视觉方法马铃薯品质检测实验结果:正常马铃薯识别正确率为96.8%,绿皮马铃薯为89.7%,表皮损伤马铃薯为90.4%,发芽马铃薯为96%。 | 向静 何志良 汤林越 熊俊涛 | 2018 | 计算机工程与应用2018，54，5： | 5 |
| 6 | 基于拉曼光谱技术的掺鸡肉牛肉馅快速判别方法显示文摘利用拉曼光谱技术结合化学计量学方法对掺入鸡肉的掺假牛肉馅进行快速判别。选取89个样本,采集样本的拉曼光谱,对原始光谱进行卷积平滑预处理,采用主成分分析法进行聚类分析,并利用支持向量回归建立模型。结果表明:掺假牛肉馅样本校正模型的决定系数R_c^2为0.999 4,均方根误差(root mean sruare error,RMSE)为0.230 0;交互验证决定系数R_(cv)~2为0.999 3,RMSE为0.298 0;预测模型的决定系数R_p^2为0.971 6,RMSE为0.236 0。因此,利用拉曼光谱技术结合化学计量学方法对掺鸡肉的牛肉馅进行快速判别是可行的。 | 周亚玲 | 2018 | 肉类研究2018，32，5： | 4 |
| 7 | 基于红外光谱快速鉴别压榨油茶籽油与浸出油茶籽油的研究显示文摘为规范油茶籽油市场、维护消费者权益,建立了快速、准确鉴别压榨油茶籽油和浸出油茶籽油的方法。通过傅里叶变换红外光谱仪对大量压榨油茶籽油和浸出油茶籽油样品进行扫描,提取特征波段数据,运用Savitzky-Golay平滑(SG)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导数(FD)和二阶导数(SD)方法进行预处理,然后结合偏最小二乘法(PLS)、支持向量机(SVM)和BP人工神经网络(BPANN)建立鉴别模型。结果表明,偏最小二乘法和BP人工神经网络建模时,SG平滑预处理方法最好,得到的SG-PLS和SG-BPANN两模型的验证集相关系数、验证集均方根误差、鉴别准确率分别为0. 767 9和0. 921 2、0. 322 6和0. 205 9、88. 46%和100%;支持向量机建模宜采用SNV预处理,建立的SNV-SVM模型验证集相关系数、验证集均方根误差和鉴别准确率分别为0. 761 4、0. 882 1、88. 46%。因此,红外光谱技术用于鉴别压榨油茶籽油和浸出油茶籽油是可行的。 | 王泽富 吴雪辉 | 2018 | 中国油脂2018，43，11： | 4 |
| 8 | 应用CGMD-302光谱仪监测马铃薯病害显示文摘为了快速监测马铃薯病害程度,利用便携式光谱仪CGMD-302分别于2011和2012年开展马铃薯病害监测研究。结果表明,基于便携式光谱仪光谱反射率构建的植被指数可以有效地反演马铃薯植株病斑面积,其中810 nm光谱反射率、归一化植被指数(NDVI)以及比值植被指数(RVI)与病斑面积呈负相关,而720 nm光谱反射率与病斑面积呈正相关,预测精度R^2均达到0.95以上,均方根误差(RMSE)和平均相对误差(RE)均低于8.0%,模型检验结果良好。研究结果可以为马铃薯植株病害快速监测提供依据。 | 陈青春 黎学记 刘鹏飞 张姿丽 王晓明 蒋锋 | 2016 | 中国马铃薯2016，30，5： | 2 |
| 9 | 光电检测技术在马铃薯品质检测中的研究进展显示文摘近年来,我国大力推动实施马铃薯主粮化战略,品质控制是重要的支撑技术,需在马铃薯的专用品种选育、主食产品加工、储藏运输及终端消费等多个产业链环节进行检测。为此,围绕马铃薯质量安全管控方面的需求,详细介绍了机器视觉技术、近红外光谱分析技术及高光谱成像技术等光电检测技术在马铃薯外观形态、内部品质及缺陷检测方面的研究和应用现状,并分析了其发展趋势,以期为马铃薯深加工过程中原料筛选和分等分级等提供参考。 | 屠振华 张成龙 王瑶瑶 孙君茂 朱大洲 陈早艳 | 2019 | 农机化研究2019，41，7： | 2 |
| 10 | 近红外光谱传感技术在农产品品质检测中的应用显示文摘近红外光谱技术已经伴随着微波光谱技术、化学计量学研究和电子计算机技术方面的进一步发展而日益得到迅速的完善,该技术以其快速、无损、简便、高效等优点已被各领域广泛应用。农产品是目前人类生活过程中不可或缺的重要营养组成部分,产品质量的优劣对人们健康生活具有重要影响。主要从近红外光谱识别技术的发展历程,通过光谱技术对农产品进行感官品质检测鉴定、掺假成分鉴别、品种鉴别、产地溯源等方面,详细探讨了目前此技术在各类农产品品质鉴定检测产品上取得的成果应用,并对今后进一步创新发展思路进行展望。 | 罗浪琴 王雨 陈天财 王健健 米力夏提·毛吾拉 吐尔洪·阿迪力 张锐 | 2023 | 现代园艺2023，46，7： | 1 |
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