激光与光电子学进展, 2020, 57 (1): 013002, 网络出版: 2020-01-03 复制并引用该论文  本文已被引 6 次  被引通知

图 & 表

图 1. 近红外漫透射动态检测装置。(a)光路图; (b)光源分布图

Fig. 1. Dynamic detection device for near-infrared diffuse transmission. (a) Schematic of light path; (b) arrangement of light source

下载图片 查看原文

图 2. 两种石榴的典型光谱

Fig. 2. Typical spectra of two types of pomegranates

下载图片 查看原文

图 3. 表面粗糙及正常的样品的外观和光谱。(a)外观;(b)光谱

Fig. 3. Spectra and appearances of samples with rough and normal surfaces. (a) Appearances; (b) spectra

下载图片 查看原文

图 4. 主成分得分散点图

Fig. 4. Score scattered plot of principal component analysis

下载图片 查看原文

图 5. 偏最小二乘判别分析模型。(a)偏最小二乘判别建模集模型;(b)偏最小二乘判别预测集模型

Fig. 5. PLS-DA models. (a) PLS-DA model for calibration set; (b) PLS-DA model for prediction set

下载图片 查看原文

图 6. 两个产地石榴糖度的偏最小二乘模型。(a)四川石榴;(b)云南石榴

Fig. 6. PLS-DA models of sugar content of pomegranates from two different producing areas. (a) Sichuan pomegranate; (b) Yunnan pomegranate

下载图片 查看原文

表 1石榴的相关参数

Table1. Related parameters of pomegranate

Pomegranate species Number (N) RD /mm LD /mm Mass /g RS /Brix Mean RS SD Sichuan 60 63-87 63-80 198-334 12.7-16.3 14.32 0.711 Yunnan 40 79-96 67-94 246.2-443.8 12.9-15.7 14.22 0.570 Test 8 74-82 68-79 228-306.5 12.2-16 13.76 0.638

查看原文

表 2PLS-DA模型的建模结果

Table2. Reconstructed results of PLS-DA model

Data set N Rp RMSEP Rc RMSEC Misjudgment rate /% Calibration set 75 - - 0.85 1.04 1.6 Prediction set 25 0.82 1.16 - - 3

查看原文

表 3不同处理方法对模型进行优化后的结果

Table3. Results of models optimized by different pretreatment methods

Pretreatmentmethod Origin Rp RMSEC Rc RMSEP Hybridmodeling Sichuanand Yunnan 0.49 0.66 0.46 0.61 Originalspectra Sichuan 0.82 0.37 0.89 0.33 Yunnan 0.80 0.34 0.85 0.29 S-Gsmoothing +3* Sichuan 0.74 0.44 0.68 0.52 Yunnan 0.80 0.34 0.80 0.33 S-Gsmoothing+7* Sichuan 0.74 0.44 0.67 0.53 Yunnan 0.77 0.35 0.71 0.39 Normalization Sichuan 0.64 0.50 0.67 0.53 Yunnan 0.69 0.41 0.78 0.34 MSC Sichuan 0.63 0.50 0.63 0.56 Yunnan 0.71 0.41 0.77 0.35 Baseline Sichuan 0.82 0.37 0.90 0.31 Yunnan 0.81 0.33 0.87 0.27 Baseline+S-G Sichuan 0.74 0.44 0.67 0.53 smoothing+3* Yunnan 0.78 0.34 0.82 0.31

查看原文

刘燕德, 张雨, 徐海, 姜小刚, 王军政. 基于近红外光谱检测不同产地石榴的糖度[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(1): 013002. Yande Liu, Yu Zhang, Hai Xu, Xiaogang Jiang, Junzheng Wang. Detection of Sugar Content of Pomegranates from Different Producing Areas Based on Near-Infrared Spectroscopy[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(1): 013002.