香蕉贮藏中腐败基准确定与高光谱信息表征及腐败预警模型构建

发布时间：2025-01-09 01:53

　　 为了实现香蕉在贮藏过程中的腐败预警,对不同贮藏时间的香蕉进行高光谱数据采集。应用Savitzky-Golar（SG）平滑对原始光谱进行降噪处理,以获得少噪声干扰的光谱数据。提出一种基于WilksΛ统计量结合主成分信息融合的高光谱特征波长提取方法。该方法可描述为:先对降噪后的高光谱数据进行主成分分析（PCA）,然后对获取的主成分数据分别构建WilksΛ统计量,进而可选出WilksΛ值最小的主成分变量（第3主成分, PC3）,绘制出该主成分对应于原始变量（各波长）下的组合权重系数图,将权重系数图中的波峰、波谷所对应的波长变量提取出来即为该法提取出的特征波长。按此方法共提取出9个特征波长。同时,对香蕉的色差数据进行分析,通过分析测试样本的L^*,a^*,b^*,ΔE值随贮藏时间的变化趋势,找到数据异常点（拐点）所在位置,并结合实际感官情况初步确定了腐败基准为第6个贮藏日。为了进一步说明所确定的腐败基准的合理性,应用特征光谱数据做出不同贮藏时间样本平均光谱反射值曲线,对比发现在不同特征波长下光谱反射值均在贮藏第6天达到最小值,与色差指...

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【部分图文】：

图1 香蕉样本图像感兴趣区域的提取

样本的高光谱信息提取主要借助ENVIClassic软件。首先选取样本图像中的感兴趣区域(regionofinterest,ROI)[10]。因样本形状不规则,所以根据样本与背景间的光谱差异,将样本从背景中提取出来,如图1所示的红色区域即为所分离出来的感兴趣区域,....

图2 香蕉光谱图

图2给出了原始光谱和SG平滑处理后的光谱对比图。对比发现,原始光谱曲线受噪声干扰,存在许多毛刺,经过SG处理过后的光谱曲线明显平滑了许多,已有效的减少了光谱数据的噪声干扰,为后面预警模型的构建奠定了基础。由图2(b)可知,在483.11～559.98nm波段下,....

图3 主成分3的权重系数图

将经过SG平滑处理后的483.11～559.98nm波段光谱信息经PCA处理,得到各个主成分数据后,运用式(3)计算各主成分变量下的WilksΛ统计量值,选出WilksΛ值最小的主成分变量为第3主成分(the3rdPC),并绘出主成分3的权重系数图,如图3所示....

图4 香蕉色差参数变化曲线

为直观地反映在贮藏期间样本的颜色变化,图4给出样本L*,a*,b*,ΔE值随贮藏时间变化的折线图。由图4(b)可知,在贮藏期间香蕉的a*呈上升趋势,但在贮藏的第6天出现最大值,贮藏后期a*基本稳定在8.5左右。由图4(a)和(c)可以看出在贮藏期间香蕉的L*和b*....

本文编号：4024961