【英文题名】
Research of Information Acquire and Identify Model for Apple Fruit Disease by Near Infrared Spectrum
【作者】
樊景超 ;
【导师】
周国民 ;
【学位授予单位】
中国农业科学院 ;
【学科专业名称】
作物信息科学
【学位年度】
2011
【论文级别】
博士
【网络出版投稿人】
中国农业科学院
【网络出版投稿时间】
2011-09-08
【基金】
863 计划;
【关键词】
识别模型 ;
近红外 ;
信息获取 ;
苹果 ;
病害 ;
【英文关键词】
identify model ;
near infrared ;
information acquire ;
apple diseases ;
【中文摘要】
苹果果实采后病害可分为生理性病害和细菌性病理两大类:生理性病害已有很好的前人研究基础,通过气调、温度调整及其他方法可以有效控制;细菌性病害的无损检测目前除了有少量基于电学参数特性等方法外,相关研究很少,利用近红外光谱进行无损检测还鲜有报道。因此利用近红外光谱的快速、绿色、无损等特性建立苹果病害的检测模型,具有重要理论意义和实用价值。
本文以苹果果实为研究对象,采后病害识别(轮纹病和炭疽病)为目标、近红外光谱检测为研究手段,在对前人对苹果病害无损检测研究的基础上,分别从近红外光谱信息采集的影响因素、样品选择与模型参数和病害分类识别模型等方面开展研究,并在此基础上研制了基于近红外光谱的苹果病害识别软件系统。本文主要研究成果如下:
(1)苹果光谱信息采集影响因素研究。对同一样品、同一位置连续9个小时共53次光谱采集证明,ASD公司的Field Spec 3型光谱仪性能稳定;杂散光仅对光谱的可见光部分影响明显,在近红外波段几乎没有影响;果实的不同部位对近红外光谱的影响不同,苹果赤道线上的采样点光谱重复度好,可信度高,而果实顶部和底部的光谱差异较大;在0mm距离下由于光纤探头对照射光源产生了一定的遮挡,...
【英文摘要】
Post harvest fruit diseases can be divided into a living bacterial diseases and physiological reason two categories: physiological diseases have a very good basis of previous studies, through the atmosphere, temperature and other methods can be effectively transferred control; bacterial disease of non-destructive evaluation With the exception of a small amount of electrical parameters based on characteristics of methods, very few studies, using near infrared spectroscopy for nondestructive evaluation has ra...
【更新日期】
2011-09-28
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