基于高光谱成像技术的水果表面农药残留无损检测方法研究

发布时间：2021-02-25 01:58

　　水果是人们日常饮食中不可或缺的一部分,也是食品安全问题的高发领域。本文就食品安全中的水果农药残留问题进行研究。目前,常用果蔬农药残留的检测方法主要有:液相色谱法、气相色谱分析法、酶抑制法、超临界流体萃取法（SFE）、生物传感器法等。他们不仅操作复杂、耗时长、经济成本较高而且会破坏样品结构,属于有损检测方法。所以急需一种无损、非接触、简单、快捷、准确检测果蔬表面农残的方法。本文基于高光谱成像技术,研究柿子表面农药残留种类及脐橙表面不同农药残留浓度的无损检测方法。论文主要研究内容如下:（1）配置嘧霉胺、哒螨灵、毒死蜱三种农药喷洒在柿子表面和不同浓度的哒螨灵农药溶液喷洒在脐橙表面,分别建立一组喷洒蒸馏水的样品为对照组。分成四组并采集高光谱图像,确定感兴趣区域（ROI）并提取光谱信息,利用标准正态变换（SNV）预处理样品原始光谱。（2）基于高光谱成像技术的柿子表面不同农药残留种类检测研究方法。采集四组样品高光谱数据,分别选用主成分分析（PCA）法和连续投影法（SPA）进行全波段下的降维,提取光谱特征波段。基于PCA法提取的特征波长（640nm、670nm、700nm、800nm、940nm）和... 

【文章来源】：云南师范大学云南省

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 近红外光谱技术
        1.2.2 拉曼光谱分析法
        1.2.3 .荧光光谱技术
        1.2.4 高光谱成像技术
    1.3 主要研究内容与结构
        1.3.1 本文主要研究内容
        1.3.2 本文结构安排
    1.4 本章小结
第二章 高光谱成像系统及样品制备
    2.1 高光谱成像系统
        2.1.1 高光谱成像技术原理
        2.1.2 高光谱成像平台
        2.1.3 高光谱图像采集与校准
    2.2 实验材料与制备
        2.2.1 实验材料
        2.2.2 样品的制备
    2.3 光谱提取与分析
    2.4 本章小结
第三章 相关算法介绍
    3.1 光谱预处理
    3.2 降维方法
        3.2.1 主成分分析法
        3.2.2 连续投影算法
    3.3 数学建模方法
        3.3.1 支持向量机
        3.3.2 BP神经网络
        3.3.3 极限学习机
    3.4 本章小结
第四章 基于高光谱成像技术的柿子表面农药残留种类检测
    4.1 光谱提取以及预处理
    4.2 特征波长的提取
        4.2.1 基于主成分分析法的特征提取
        4.2.2 基于连续投影算法的特征提取
    4.3 基于特征波段提取算法的分类建模研究
        4.3.1 支持向量机建模
        4.3.2 BP神经网络建模
        4.3.3 极限学习机
    4.4 本章小结
第五章 基于高光谱成像技术的脐橙表面农药浓度检测
    5.1 光谱提取以及预处理
    5.2 特征波长的提取
        5.2.1 基于主成分分析法的特征提取
        5.2.2 基于连续投影算法的特征提取
    5.3 基于特征波段提取算法的分类建模研究
        5.3.1 支持向量机建模
        5.3.2 BP神经网络建模
        5.3.3 极限学习机
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]SERS技术用于苹果表面有机磷农药残留的检测[J]. 李晓舟,于壮,杨天月,丁建华.  光谱学与光谱分析. 2013(10)
[2]基于漫反射高光谱成像技术的哈密瓜糖度无损检测研究[J]. 马本学,肖文东,祁想想,何青海,李锋霞.  光谱学与光谱分析. 2012(11)
[3]蔬菜表面农药残留可见-近红外光谱探测与分类识别研究[J]. 陈蕊,张骏,李晓龙.  光谱学与光谱分析. 2012(05)
[4]基于高光谱图像技术的果蔬表面农药残留检测研究[J]. 付妍,徐冉冉,陈兴海.  食品安全导刊. 2012(05)
[5]基于连续投影算法的土壤总氮近红外特征波长的选取[J]. 高洪智,卢启鹏,丁海泉,彭忠琦.  光谱学与光谱分析. 2009(11)
[6]近红外光谱分析技术在辛硫磷农药残留检测中的应用[J]. 沈飞,闫战科,叶尊忠,应义斌.  光谱学与光谱分析. 2009(09)
[7]基于支持向量机（SVM）的稻纵卷叶螟危害水稻高光谱遥感识别[J]. 石晶晶,刘占宇,张莉丽,周湾,黄敬峰.  中国水稻科学. 2009(03)
[8]基于高光谱图像技术的水果表面农药残留检测试验研究[J]. 薛龙,黎静,刘木华.  光学学报. 2008(12)
[9]浙江省27年来部分食品中有机氯农药残留消长趋势分析[J]. 陆德胜,于村,吕伟芝,叶怀庄.  中国公共卫生. 2000(11)
[10]成都市城乡居民膳食中农药残留水平及安全性评价[J]. 侯为道,陈灿,高玲,杨元,李晓辉,李建华.  预防医学情报杂志. 1999(02)

硕士论文
[1]基于高光谱成像技术的哈密瓜表面农药残留检测技术研究[D]. 徐洁.石河子大学 2016
[2]近红外光谱法无损检测柑橘表面多种农药残留的研究[D]. 罗春生.江西农业大学 2012
[3]高维数据分析中的降维方法研究[D]. 刘卓.中国人民解放军国防科学技术大学 2002



本文编号：3050259