赵艳茹
- 作品数：43 被引量：245H指数：9
- 供职机构：浙江大学生物系统工程与食品科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学理学自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 一种雾滴沉积传感器
- 本实用新型公开了一种雾滴沉积传感器，包括湿敏陶瓷和连接湿敏陶瓷的电极，所述湿敏陶瓷由基体层和表面的有机硅烷修饰层组成。湿敏陶瓷部分由上至下分别为有机硅烷纳米层、有机硅烷微米层和基体层，此结构能够有效控制雾滴的下渗，减少雾...
- 周莉萍何勇方慧张艳超冯雷赵艳茹
- 文献传递
- 基于高光谱技术的覆盖保鲜膜菠菜货架期预测研究被引量：9
- 2017年
- 保鲜膜能提高果蔬保水性,隔绝外界细菌侵染,延长货架期。为了准确估测覆盖保鲜膜果蔬品质的优劣,对其货架期进行预测具有重要意义。应用高光谱技术结合化学计量学方法对同等贮藏条件下覆膜新鲜菠菜叶片的货架期进行了预测。先采集五个不同贮藏时间下75盘共300片菠菜样本在可见-近红外(VisNIR,380~1 030nm)与近红外(NIR,874~1 734nm)波段的高光谱数据,然后测定不同贮藏时间下菠菜叶片叶绿素含量。提取300片覆膜菠菜叶片的平均光谱(200个为建模集,100个为预测集)后,对建模集光谱进行主成分分析(principal component analysis,PCA),发现不同贮藏期内叶片光谱数据在前3个主成分空间有一定的聚类。根据建模集光谱信息与预先赋予的不同贮藏期虚拟等级分别建立偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)模型,得到预测集样本的贮藏期总的判别准确率分别为83%(Vis-NIR)和81%(NIR)。表明,高光谱技术结合化学计量学方法能够实现对新鲜菠菜货架期的分类和预测,为消费者正确评价覆盖保鲜膜的菠菜品质提供了理论指导,也为后期果蔬货架期检测仪器的开发提供了技术支持。
- 周莉萍赵艳茹余克强何勇方慧叶旭君
- 关键词：菠菜叶片化学计量学方法货架期
- 浅议市政排水管道工程设计中的问题
- 城市排水分为生活污水、工业废水和降水，因而市政排水管道工程在城市人民的生活和生产中起着举足轻重的作用，其的施工质量因此也显得尤为重要。虽然目前我国国内的排水管道系统已达到一定的水平，但是在复杂的施工环境下，一些细节问题还...
- 岑雪飞赵艳茹张淑娟
- 关键词：市政排水管道工程设计
- 高光谱成像与图像结合进行油菜角果蚜虫侵染的定位识别被引量：8
- 2017年
- 油菜蚜虫可造成油菜籽的严重减产,及早进行油菜蚜虫判别以及其侵染定位识别有助于精准喷药。采用可见-近红外高光谱成像技术结合图像分析对185个蚜虫侵染以及138个健康油菜角果进行判别,并进行蚜虫的定位分析。首先采用主成分分析法(PCA)对两类样本的平均光谱进行聚类分析,并基于X-loading得出737nm波段可作为判断蚜虫的重要波段,采用Boxplot进行两类样本间单波段处的统计分析,同时得出基于737nm波段判断蚜虫侵染油菜角果的线性公式为y=2.917 6-3.345 7x(x为样本在737nm处的光谱值,y为样本的分类预测值)。采用此公式对实验样本进行判别分析,可以发现角果蚜虫识别率为99.0%。同时基于737nm处的油菜角果单波段灰度图进行蚜虫的定位识别,可以得到蚜虫的识别率为81.1%。结果表明,采用737nm处的单波段光谱信息以及图像信息可进行油菜角果蚜虫侵染的定位识别,为进一步开发便携仪检测仪以及精准喷药提供理论和方法依据。
- 俞浩吕美巧刘丽敏余桂平赵艳茹何勇
- 关键词：油菜角果蚜虫
- 应用可见/近红外高光谱成像测定鲑鱼片脂肪含量分布(英文)被引量：9
- 2014年
- 脂肪作为一种重要的品质参数,在大西洋鲑鱼片中的分布很不均匀。为寻找一种能替代脂肪化学检测的快速无损的方法,该研究应用可见/近红外高光谱成像测定大西洋鲑鱼片的脂肪含量分布。分别采用可见/短波近红外(400-1100 nm)和近红外(900-1700 nm)系统获取大西洋鲑鱼片样本的高光谱图像。提取样本图像的平均光谱并与其相应的脂肪含量化学值采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和最小二乘支持向量机(least-squares support vector machines,LS-SVM)建立相关性模型。为降低高光谱图像的共线性和冗余度,基于竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)分别在可见/短波近红外和近红外光谱区间提取16个(468,479,728,734,785,822,863,890,895,899,920,978,1005,1033,1040,1051 nm)和15个(975,995,1023,1047,1095,1124,1167,1210,1273,1316,1354,1368,1575,1632,1661 nm)特征波长,并分别建立PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的性能优于全波段模型,且近红外区间的特征波长PLSR模型为最优,预测决定系数(R2p)为0.92,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.92%,剩余预测偏差(residual predictive deviation,RPD)为3.50。最后,将最优模型用于预测高光谱图像上所有像素点的脂肪含量以展示样本上脂肪的分布。此外,还基于该技术对大西洋鲑整鱼片实现了脂肪分布可视化。结果表明高光谱成像技术结合化学计量学方法在大西洋鲑鱼片脂肪的定量和分布可视化上有一定的研究和应用前景。
- 朱逢乐彭继宇高峻峰赵艳茹余克强何勇
- 关键词：近红外光谱可视化高光谱成像脂肪
- 基于近红外透射光谱的汾阳王酒快速鉴别被引量：7
- 2013年
- 为了快速鉴别掺杂与伪劣清香型白酒,利用近红外(NIR)透射光谱分析技术结合化学计量学方法,以酒精度为53%的汾阳王酒为例,建立BP神经网络和最小二乘支持向量机(LS-SVM)鉴别分析模型。分别采集180份掺杂假冒和120份伪劣汾阳王酒样品的光谱数据,采用Savitzky-Golay(SG)卷积平滑法对光谱数据进行预处理,应用主成分分析(PCA)法分别提取了7个和11个主成分因子,然后采用BP神经网络和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对未知样本进行了判别分析。结果表明,经SG-PCA-BP模型鉴别假冒伪劣的准确率均达到100%,SG-PCA-LS-SVM模型鉴别假冒伪劣的准确率分别为84.4%和83.3%。
- 杨国强张淑娟赵艳茹
- 关键词：掺假神经网络最小二乘支持向量机
- 拉曼光谱技术在农作物生理信息检测中的研究进展被引量：8
- 2017年
- 拉曼光谱(Raman spectroscopy,RS)是一种散射光谱,具有样品前处理简单、响应速度快、灵敏性高以及原位无损检测等特点。由于拉曼信号具有指纹图谱特性和不受水分信息干扰的优势,其在生物体信息检测方面发挥着重要作用。拉曼光谱成像技术是拉曼光谱技术发展的新方向,其可以同时获取研究对象的空间及光谱信息;显微拉曼光谱技术不仅可以进行分子结构的检测,还能够实现生物组织微区化学成分的空间分布分析。目前,应用拉曼光谱进行农作物生理信息的检测成为学者们的研究热点。本文概述了拉曼光谱的基本原理和分类,并重点介绍了拉曼光谱技术在农作物的生殖与营养器官(种子,花朵,果实和根,茎,叶)中生理信息检测方面的国内外最新研究进展。最后结合国内外研究现状,分析了拉曼光谱在农作物生理信息检测中的局限,并对其的应用前景进行了展望。
- 赵艳茹李晓丽徐宁余克强何勇
- 关键词：拉曼光谱农作物生理信息
- 便携式近红外水果分析仪研究进展被引量：6
- 2012年
- 主要介绍了便携式近红外水果分析仪的检测流程以及系统组成,对比分析了几种国内外商品化的便携式近红外水果检测仪,总结了其国内外发展研究近况,并展望了便携式近红外水果检测仪的发展趋势。便携式近红外水果分析仪检测目标由产后管理检测逐步发展为产中管理监测,有力地保证了产后水果产品的质量。
- 赵艳茹余克强刘志鹏张淑娟
- 关键词：近红外水果产后管理
- 运用响应面分析法优化激光诱导土壤等离子体测试参数被引量：1
- 2019年
- 测试参数的选择和优化是进行激光诱导击穿光谱(LIBS)试验的重要步骤之一,合适的测试参数能够保障所得光谱数据的准确性。本研究运用LIBS技术,以土壤中主要元素(硅、铁、镁、钙、铝、钠、钾等)为载体,研究LIBS不同测试参数对元素谱线特性影响,优化得到普适的土壤测试条件。设计了以LIBS系统中激光脉冲能量(LE)、延迟时间(DT)和聚焦透镜到样品的距离(LTSD)三因素的二次中心组合的试验,以土壤中主要元素的特征谱线组合信背比(SBR)YSBR为目标函数,分析了三因素之间交互作用对YSBR的影响。结果表明:因素DT对YSBR的线性效果显著,而LE和LTSD对YSBR的线性效果均不显著;三者的交互影响对YSBR的交互效果都不显著;对于二次项LE2,DT2和LTSD2对YSBR的曲面效应均显著。优化得到最佳的试验条件是:激光能量LE为103.09mJ,延迟时间为2.92μs,透镜到样品的距离LTSD为97.69mm,得到最大组合信背比YSBR为198.602。这些测试参数是后期LIBS数据准确分析的前提,为田间实地土壤LIBS检测参数的选择提供重要的借鉴。
- 余克强赵艳茹赵艳茹
- 关键词：激光诱导击穿光谱响应面信背比
- 应用激光诱导击穿光谱对土壤中多元素同时定量分析被引量：14
- 2017年
- 土壤元素的丰缺是对土壤养分检测、农业按需种植和科学施肥的依据,是精准农业农情信息感知技术检测的关键点,更为农业生态、高效和优质生产提供理论指导。该研究运用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合定标曲线法和偏最小二乘回归(PLSR)方法对土壤中的Al,Fe,Mg,Ca,Na和K多种元素同时进行定量分析。利用LIBS检测仪获取了五种标准土壤样品(国家编号:GBW07446,GBW07447,GBW07454,GBW07455和GBW07456)的LIBS数据之后,将每种土壤的多条谱线平均处理来消除试验误差。通过分析所获取的土壤LIBS谱线信息,选取了Al,Fe,Mg,Ca,Na和K元素的特征分析谱线和分析光谱区间,并利用谱线的峰值信息和分析光谱区间内的单个或多个谱峰的积分信息(峰面积)与对应元素浓度拟合并建立定标曲线。结果表明,基于谱峰的峰面积建立的定标曲线的线性关系优于利用峰值信息建立的定标曲线(Fe除外)。同时,针对所选的分析光谱区间和元素的浓度信息,运用PLSR建立定量分析模型,其结果明显要优于定标曲线的分析精度,这也表明LIBS技术结合化学计量学分析在未来光谱化学分析领域有很大应用前景。研究的结果不仅为现代农业的土壤养分空间分布检测和农田精准施肥技术的应用起指导作用,还为田间使用的便携式LIBS土壤检测仪的开发奠定了理论基础。
- 余克强赵艳茹刘飞何勇
- 关键词：激光诱导击穿光谱土壤
