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基于线性渐变滤光片型水果成熟度光谱仪研发

基于线性渐变滤光片型水果成熟度光谱仪研发

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作者：兰建峰西安工业大学

学位级别：硕士

水果是人类日常生活中不可或缺的食物。水果的成熟度不仅影响水果自身口感品质,而且在运输、售卖过程中会产生巨大经济成本。因此检测水果成熟度具有巨大的市场价值。而利用光谱分析技术进行快速、无损检测是最佳检测手段。但是国内目... 详细信息

水果是人类日常生活中不可或缺的食物。水果的成熟度不仅影响水果自身口感品质,而且在运输、售卖过程中会产生巨大经济成本。因此检测水果成熟度具有巨大的市场价值。而利用光谱分析技术进行快速、无损检测是最佳检测手段。但是国内目前缺乏专门对果质光谱分析仪器的研究,并且目前大多光谱仪存在体积大、处理数据能力弱等缺点,因此本文设计出一种基于线性渐变滤光片、微型化、便捷化、处理数据能力强的光谱仪原理样机,并利用所研制仪器用于水果成熟度研究分析,获得较高识别率。主要完成的工作如下:1)深入了解线性渐变滤光片分光特性及成像原理,设计出一种基于线性渐变滤光片型结构简单、紧凑的光谱成像系统,并且通过仿真计算确定了相应的光学参数。在光学结构基础上,设计完成光谱采集系统软硬件电路开发。实现了一种光学结构简单、数据处理能力强、可无线实时传输数据的光谱成像系统设计。2)在光学结构和软硬件电路设计基础上,完成了基于线性渐变滤光片的光谱成像系统光路调试和搭建,为验证光谱成像系统的准确性与重复使用性,进行定标实验。通过对所搭建的光谱成像系统进行实验室系统定标,获取了光谱分辨率、中心波长等系统光谱响应参数,通过去噪和反射率校正法对高光谱数据完成了预处理。3)利用研制好的光谱仪原理样机,以香蕉作为实验样品,采集样品数据,获取光谱曲线,又对光谱曲线进行多元散射矫正(MSC)、一阶导数、平滑处理(SG)、标准正态变量变换(SNV)处理分别与BP神经网络算法、LIBSVM向量机算法相结合建立成熟度判别模型,同时对这四种不同光谱曲线处理方法通过竞争自适应重加权采样法(CARS)进行特征波长提取,利用交叉验证法建立判别香蕉成熟度的不同模型,进一步提高模型准确率。良好的成熟度预测结果表明,所研发的光谱仪原理样机在水果成熟度分析方面具有可行性和应用前景。综上所述,本文实现了一种光学结构简单、便于实现微型化、数据处理能力强、可进行无线实时传输数据的多功能光谱仪原理样机设计,并通过该仪器进行水果成熟度建模分析,可获得良好的成熟度预测结果。

关键词：线性渐变滤光片便捷式光谱仪无损检测水果成熟度

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