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国家自然科学基金(31160248)

作品数:14 被引量:47H指数:4
相关作者:田海清刘超张德虎王春光郁志宏更多>>
相关机构:内蒙古农业大学辽宁机电职业技术学院内蒙古师范大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家教育部博士点基金中国博士后科学基金更多>>
相关领域:农业科学自动化与计算机技术轻工技术与工程理学更多>>

文献类型

  • 14篇中文期刊文章

领域

  • 12篇农业科学
  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇轻工技术与工...
  • 1篇理学

主题

  • 8篇蜜瓜
  • 7篇河套蜜瓜
  • 6篇光谱
  • 5篇糖度
  • 3篇马铃薯
  • 2篇在线检测
  • 2篇光谱检测
  • 1篇弹齿滚筒
  • 1篇淀粉
  • 1篇多信息融合技...
  • 1篇信息模型
  • 1篇信息融合
  • 1篇信息融合技术
  • 1篇羊肉
  • 1篇运动学
  • 1篇运动学仿真
  • 1篇在线检测系统
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇融合技术

机构

  • 13篇内蒙古农业大...
  • 2篇辽宁机电职业...
  • 1篇内蒙古师范大...

作者

  • 12篇田海清
  • 4篇张德虎
  • 4篇刘超
  • 3篇王春光
  • 3篇郁志宏
  • 2篇王芳
  • 2篇刘宇
  • 2篇郝敏
  • 2篇李哲
  • 2篇陈亚莉
  • 2篇肖传晶
  • 1篇张子义
  • 1篇宗哲英
  • 1篇高雄
  • 1篇张海军
  • 1篇侯占峰
  • 1篇敖恩查
  • 1篇刑冀辉
  • 1篇韩宝生
  • 1篇马莉莉

传媒

  • 5篇农机化研究
  • 3篇江苏农业科学
  • 2篇光谱学与光谱...
  • 1篇农业机械学报
  • 1篇食品工业科技
  • 1篇内蒙古农业大...
  • 1篇中国农机化学...

年份

  • 1篇2020
  • 2篇2018
  • 2篇2017
  • 1篇2016
  • 2篇2015
  • 3篇2014
  • 2篇2013
  • 1篇2012
14 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于光学相关联合变换的马铃薯薯形检测被引量:1
2013年
目前基于机器视觉的检测方法应用于马铃薯形状识别相对较少,且多集中在矩特征等方法中,计算量大。为此,利用光学相关联合变换的理论,实现了马铃薯形状的检测和识别。该方法利用相关联合变换中所形成的旁瓣峰值来表明物体相似度情况并作为评价薯形相似性的依据,利用该特征实现马铃薯形状的相关性检测和形状识别。实验表明,随着图片库样本的增加,该方法提高了薯形的识别率。当样本库图片为300幅时,对于圆形、椭圆和畸形的识别率分别为91.25%,93.75%,88.75%,且对样本马铃薯的识别率为100%。该方法对于图片的要求很低,可广泛使用于马铃薯收获和食品加工环节,且分类准确率高,具有一定的实用价值。
郝敏葛丽娟崔建丽马莉莉田海清郁志宏
关键词:机器视觉农产品
基于高光谱技术的羊肉含水率无损检测被引量:5
2018年
利用高光谱成像系统(1000~2500 nm)对羊肉含水率进行无损检测研究。对108个羊肉样本进行光谱信息采集,通过标准正态变换法、归一化法、去趋势校正法、S-G卷积平滑法、导数法、多元散射校正法对原始光谱进行预处理,对全波段下的原始光谱和预处理后的光谱建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,优选出的最佳预处理算法为去趋势校正法。原始数据经去趋势校正法预处理后,采用相关系数法选取特征波长,建立特征波长下羊肉含水率的PLSR模型和逐步多元线性回归(SMLR)模型。结果表明,SMLR模型对含水率预测效果最好,校正集相关系数Rc为0.8597,标准误差SEC为0.0521;预测集相关系数Rp为0.8654,标准误差SEP为0.0387。研究表明,利用高光谱成像技术检测羊肉含水率是可行的。
王迪张敬埔张珏张珏李海军李海军
关键词:羊肉含水率无损检测
河套蜜瓜跌落冲击特性被引量:2
2017年
为掌握蜜瓜的冲击特性,降低其在运输中受冲击作用的机械损伤,以河套蜜瓜为研究对象,采用正交试验和单因素试验,分别研究跌落高度、跌落角度、蜜瓜质量对冲击加速度的影响。结果表明:对冲击加速度的影响排序为跌落高度>跌落角度>蜜瓜质量,且蜜瓜质量对冲击加速度的影响显著;在质量、硬度相近的情况下,冲击加速度随着跌落高度的增加而增大,果梗垂直跌落时的冲击加速度比水平跌落的大,且冲击时间比水平跌落的长。试验结果对进一步研究蜜瓜的冲击力学特性、损伤机制有一定的借鉴意义。
王芳韩媛媛魏星田海清张子义
关键词:河套蜜瓜加速度
河套蜜瓜糖度和坚实度可见近红外光谱检测研究被引量:3
2014年
基于USB4000便携式光谱仪,以160个"金红宝"河套蜜瓜为对象(120个建模,40个预测),研究可见近红外光谱对河套蜜瓜内部品质检测的可行性。光谱预处理方法包括微分处理(Norris一阶微分处理,Norris二阶微分处理)和Savizky-Golay滤波,建模方法采用偏最小二乘法(PLS)、主成分回归法(PCR)以及逐步多元线性回归(SMLR)。研究结果表明:采用偏最小二乘法(PLS)对经二阶微分处理的蜜瓜糖度建模与预测效果最好,相关系数r=0.901,校正均方根偏差RMSEC=0.533,预测均方根偏差RMSEP=1.17;经Norris一阶微分处理的蜜瓜坚实度建模与预测效果最好,r=0.882,RMSEC=0.419,RMSEP=1.06。
张德虎田海清武士钥刘超肖传晶
关键词:河套蜜瓜糖度坚实度
基于光谱微分滤波及多元校正的马铃薯干物质含量快速检测被引量:5
2013年
针对生产实际中缺乏快速的品质检测手段影响马铃薯产业发展的问题,开展基于漫反射光谱的马铃薯干物质含量检测研究。采用一、二阶微分及Norris微分滤波对光谱数据进行预处理,以消除干扰信息的影响。分析了主成分回归(PCR)和偏最小二乘(PLS)两种多元校正法在建立校正模型中的特点,分别建立了干物质含量校正模型,通过外部验证确定适合的建模方法。131个样品的检测研究结果表明,一阶微分光谱Norris滤波(分段长度为17点,分段间距为4点)处理后,采用PLS法的建模与预测效果最好,模型相关系数r为0.898,均方根校正误差(RMSEC)为1.72%,均方根预测误差(RMSEP)为2.34%,明显优于采用原始光谱、一阶微分光谱、二阶微分光谱及二阶微分Norris滤波光谱的建模与预测结果。
田海清王春光郝敏孙建英郁志宏
关键词:马铃薯干物质反射光谱
可见近红外光谱检测河套蜜瓜糖度和硬度研究——基于LS-SVM被引量:4
2014年
最小二乘支持向量机是水果品质可见近红外光谱检测中新近发展起来的建模方法。为此,详细介绍了最小二乘支持向量机的工作原理以及基于Matlab环境的LS-SVM工具箱的使用;在此基础上,运用主成分分析和LS-SVM法建立了基于可见近红外光谱的河套蜜瓜糖度和硬度检测模型,并分析了样品糖度、硬度的真实值和预测值的相关性。预测结果表明:糖度和硬度预测值与真实值决定系数R2分别为0.865和0.852。LS-SVM法建模速度快、准确率高、易于实现,在可见近红外光谱数据分析中有很大的实用价值。
张德虎田海清刘超肖传晶武士钥
关键词:最小二乘支持向量机河套蜜瓜糖度
光谱技术在农药残留检测中的应用与展望被引量:4
2014年
光谱技术以其操作简便、高效、非破坏、高精度等诸多优点,在农药残留检测中得到广泛应用,常用的光谱检测技术有红外光谱技术、拉曼光谱技术、高光谱图像技术和荧光光谱技术等。为此,综合分析了上述常用光谱技术在农药残留检测中的应用现状,探讨了应用中存在的问题,并对应用前景进行了展望。
李靖王春光田海清
关键词:农药残留光谱技术
融合光谱与图像信息的河套蜜瓜糖度在线检测试验系统被引量:2
2015年
针对蜜瓜糖度在线检测的需求,设计了融合漫透射光谱与图像信息的河套蜜瓜糖度在线检测试验系统,该系统包括硬件平台和软件系统两部分。硬件平台主要包括蜜瓜输送装置、光谱采集装置、图像采集装置和控制系统4部分。软件系统基于Microsoft Visual C++6.0语言,结合Omni Driver软件、Fly Capture2及Open CV软件开发。系统可实现蜜瓜光谱与图像信息的自动采集、显示及保存,可实现对漫透射光谱预处理,获取糖度检测所需光谱数据,对图像预处理,提取蜜瓜外观特征图像信息(R、G、B颜色值和蜜瓜体积)。在此基础上,系统可通过融合漫透射光谱与图像信息的蜜瓜糖度检测模型,计算蜜瓜糖度。系统同时可实现检测个数统计,外观特征信息及糖度的实时显示、保存等功能。测试试验表明,该试验系统检测1个样品用时1.2 s,糖度检测均方根误差为1.22,可满足河套蜜瓜糖度在线检测试验需求,为进一步开展河套蜜瓜糖度在线检测研究奠定了基础。
高雄刘宇田海清陈亚莉韩宝生李哲
关键词:蜜瓜糖度光谱图像在线检测
基于多信息融合技术的河套蜜瓜品质评价被引量:1
2018年
提出应用机器视觉和近红外光谱信息融合技术进行河套蜜瓜品质的评价,利用自行开发设计的在线检测系统获取154个试验样本的图像信息和光谱信息,通过对采集样本应用支持向量机算法进行数据融合。结果发现,基于多信息融合技术能够更有效地对蜜瓜的品质进行识别,评判的准确性较单个信息模型有所提高,当把蜜瓜的颜色特征、体积和果形指数作为外部特征融合蜜瓜光谱特征进行建模时效果最好,其模型的r、均方根校正偏差(RMSE)高达0.863 0、0.940 7。
侯占峰田海清刘超李哲
关键词:在线检测系统光谱信息多信息融合技术数据融合河套蜜瓜信息模型
蜜瓜品质光谱检测中异常建模样品的综合评判被引量:11
2012年
针对蜜瓜可溶性固形物含量透射光谱检测中,异常建模样品对模型精度的影响及多种可能来源,提出异常样品的综合评判方法。为防止漏判,分别针对不同来源,采用基于预测浓度残差、Chauvenet检验法及杠杆值与学生残差T检验准则对85个建模样品(偏最小二乘法建模)进行初步判别,共判别出9个疑似异常样品。为防止误判,对疑似样品逐一回收,考察其对建模与预测精度的影响。先后回收5个样品后,所建校正模型相关系数r为0.889,均方根校正偏差RMSEC为0.601°Brix,对35个未知样品的均方根预测偏差RMSEP为0.854°Brix,比未剔除异常样品前所建模型(r=0.797,RMSEC=0.849°Brix,RMSEP=1.19°Brix)精度明显提高,比剔除全部疑似异常样品所建模型(r=0.892,RMSEC=0.605°Brix,RMSEP=0.862°Brix)更稳定,预测精度更高。
田海清王春光张海军郁志宏李建康
关键词:蜜瓜近红外光谱
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