张智诚
- 作品数：6 被引量：78H指数：5
- 供职机构：华东交通大学机电与车辆工程学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划江西省科技支撑计划项目江西省研究生创新基金更多>>
- 相关领域：理学农业科学自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
- 黄桃表面缺陷和可溶性固形物光谱同时在线检测被引量：23
- 2016年
- 表面缺陷和可溶性固形物是评价黄桃品质的重要指标,采用可见/近红外漫透射光谱技术,探讨黄桃表面缺陷与可溶性固形物同时在线检测的可行性。在运动速度为5个/s、积分时间100 ms、光照强度1 000 W的条件下采集黄桃表面缺陷果与正常果的近红外漫透射光谱。对比分析了同一个黄桃样品损伤前后的光谱特征,建立了黄桃的最小二乘支持向相机判别模型与偏最小二乘判别模型。同时建立了黄桃可溶性固形物偏最小二乘回归模型并采用连续投影算法对模型进行优化,研究了表面缺陷果对黄桃可溶性固形物检测模型精度的影响,最终实现了黄桃表面缺陷与可溶性固形物同时在线检测。采用未参与建模的样品来评价模型的在线分选的准确性,其中表面缺陷果的正确判断率为100%,可溶性固形物分选准确率达到93%。试验结果表明:黄桃表面缺陷与可溶性固形物同时在线检测是可行的,研究可为黄桃在线分选提供技术参考和理论依据。
- 刘燕德吴明明孙旭东朱丹宁李轶凡张智诚
- 关键词：光谱检测农产品在线检测可溶性固形物
- 柑桔黄龙病近红外光谱无损检测被引量：21
- 2016年
- 为探讨快速无损检测柑桔黄龙病的可行性,应用近红外光谱技术结合机器学习方法进行研究。在4000-9000cm-1光谱范围内,采集黄龙病、缺素和健康3类叶片样本的近红外光谱。采用一阶导数、平滑和多元散色校正组合的光谱预处理方法,消除光谱的基线漂移和散射效应。分别对偏最小二乘判别模型（PLS-DA）的主成分因子数和最小二乘支持向量机（LS-SVM）的输入变量数量、核函数类型及其参数进行了优化,建立了PLS-DA和LS-SVM模型。采用预测集样本,评价模型的预测能力,经比较,采用11个主成分得分向量为输入、线性核函数和惩罚因子为2.25的LS-SVM模型预测效果最佳,模型误判率为0。结果表明采用近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机进行柑桔黄龙病无损检测是可行的。
- 刘燕德肖怀春邓清张智诚孙旭东肖禹松
- 关键词：光谱分析近红外光谱技术黄龙病柑桔
- 基于高光谱成像的柑橘黄龙病无损检测被引量：18
- 2016年
- 采用高光谱成像技术,结合最小二乘支持向量机（LS-SVM）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）2种方法,探索柑橘黄龙病快速无损检测的可行性。在380~1 080 nm光谱范围内,采集正常、轻度黄龙病、中度黄龙病、重度黄龙病和缺素5种柑橘叶片的高光谱图像。采用方差分析方法,分析了正常、轻度黄龙病、中度黄龙病、重度黄龙病和缺素5种叶片的叶绿素、淀粉和可溶性糖含量间的差异,表明3指标可作为判别黄龙病的指示性指标。采用偏最小二乘法,建立了叶绿素、可溶性糖及淀粉3指标含量的定量分析数学模型,模型预测均方根误差分别为7.46、5.51、5.88,提供了柑橘黄龙病高光谱成像快速检测依据。提取高光谱图像感兴趣区域的平均光谱,通过分析正常、轻度黄龙病、中度黄龙病、重度黄龙病和缺素5种叶片的代表性光谱,在750 nm处吸光度存在差异。采用2阶导数处理样品光谱,消除了450~650 nm和800~1 000 nm波段的基线漂移,放大了有效光谱信息。采用主成分分析（PCA）和连续投影算法（SPA）筛选柑橘黄龙病LS-SVM定性判别模型的输入变量,建立了LS-SVM定性判别模型,同时与PLS-DA进行对比。采用未参与建模的预测集样品评价模型性能,结果表明PLS-DA模型判别柑橘黄龙病的准确率更高,模型误判率为5.6%。实验结果表明,高光谱成像技术结合偏最小二乘判别分析方法可实现柑橘黄龙病快速无损检测与黄龙病病情等级判别。
- 刘燕德肖怀春孙旭东曾体伟张智诚刘宛坤
- 关键词：柑橘黄龙病最小二乘支持向量机
- 正常、缺素和黄龙病柑桔叶片高光谱成像快速诊断被引量：9
- 2017年
- 应用高光谱成像技术,结合峰值比判别法和偏最小二乘判别法,探讨快速无损诊断正常、缺素和黄龙病柑桔叶片的可行性。在374.28~1 016.89nm可见近红外光谱范围内,采集了正常、缺素和黄龙病柑桔叶片的高光谱数据。以主叶脉为轴线,两侧各选一个长约60像素、宽约30像素的椭圆形感兴趣区域。提取两个感兴趣区域的平均反射率光谱,经相关分析,筛选出502.79和374.28nm一对特征波长,建立了正常叶片的峰值比判别模型,模型误判率为1.7%,但该模型无法区分缺素和黄龙病叶片。采用二阶导数结合平滑光谱预处理方法,处理反射率光谱,建立了缺素和黄龙病叶片偏最小二乘判别模型。采用留一法交互验证确定最佳主成分因子数为17,建模相关系数为0.96,建模标准差为0.13,模型对两类叶片分类正确率都达到了100%。在此基础上,提出了峰值比判别模型和偏最小二乘判别模型相结合的不同类别叶片二步快速诊断法。采用未参与建模的正常、缺素和黄龙病叶片各10片,评价模型的分类能力,模型分类正确率达到了96.7%。实验结果表明:应用高光谱成像技术,结合由峰值比判别模型和偏最小二乘判别模型构成的二步判别法,快速识别正常、缺素和黄龙病柑桔叶片是可行的。
- 孙旭东刘燕德肖怀春张智诚李泽敏吕强
- 关键词：黄龙病偏最小二乘法黄化
- 玉露香梨可溶性固形物近红外漫透射光谱在线检测被引量：8
- 2016年
- 应用近红外漫透射光谱技术探索玉露香梨可溶性固形物在线无损检测的可行性。358个试验样本被分成建模集和预测集(269∶89),分别用于建立模型和验证模型的预测能力。通过对玉露香梨样品近红外漫透射光谱分析发现,样品光谱在625,725,800nm处存在3个波峰,在673,765,825nm处存在3个波谷。通过对比不同预处理方法,发现漫透射近红外光谱分别经一阶微分、移动窗口平滑和多元散射校正组合预处理后建立的模型效果最好。结合组合预处理方法建立了偏最小二乘和偏最小二乘支持向量机预测模型,经比较,偏最小二乘支持向量机模型预测能力更强,模型预测均方根误差和相关系数分别为0.316%和0.949。对比发现主成分分析和径向基函数有利于提高最小二乘支持向量机模型的预测能力。试验结果表明采用近红外漫透射光谱技术结合最小二乘支持向量机算法,实现了玉露香梨可溶性固形物在线无损检测。
- 刘燕德朱丹宁吴明明孙旭东张智诚
- 关键词：近红外光谱玉露香梨可溶性固形物
