本文由 上?？茖W(xué)儀器有限公司 整理匯編

2018-09-12 10:00 905閱讀次數(shù)

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• 基于高光譜的生鮮魚(yú)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)

  高光譜成像技術(shù)是近二十年發(fā)展起來(lái)的基于多窄波段的影像數(shù)據(jù)技術(shù)，其Z突出的應(yīng)用領(lǐng)域是：遙感探測(cè)領(lǐng)域，高光譜成像技術(shù)也被越來(lái)越多的應(yīng)用于一些民用領(lǐng)域。它結(jié)合了光學(xué)、光電子學(xué)、電子學(xué)、信息處理、計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，是傳統(tǒng)的二維成像技術(shù)和光譜技術(shù)有機(jī)結(jié)合在一起的一門(mén)新興成像技術(shù)。在北京卓立漢光儀器公司和華南理工大學(xué)現(xiàn)代食品工程研究院孫大文院士研究團(tuán)隊(duì)多年的研究經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)下，利用高光譜成像技術(shù)對(duì)低溫存儲(chǔ)環(huán)境下的鮮魚(yú)和經(jīng)過(guò)解凍之后的冷凍魚(yú)作為研究對(duì)象，從光譜分析的角度出發(fā)，快速地對(duì)其魚(yú)肉片的屬性進(jìn)行分類識(shí)別，進(jìn)而根據(jù)其研究的成果，將此項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用于快速在線檢測(cè)產(chǎn)線并提供依據(jù)。利用我司研發(fā)生產(chǎn)的可見(jiàn)-近紅外高光譜成像儀（400nm-1000nm）分別獲取如下4種樣品的高光譜數(shù)據(jù)：新鮮鮮魚(yú)片、存儲(chǔ)在恒溫4°下（存儲(chǔ)時(shí)間為7天）的鮮草魚(yú)片、存儲(chǔ)在-20°及-40°下（存儲(chǔ)時(shí)間為30天）經(jīng)過(guò)解凍的冷凍草魚(yú)魚(yú)片。通過(guò)研究4種魚(yú)片的光譜特征，可以發(fā)現(xiàn)：這4種魚(yú)片的光譜曲線趨勢(shì)基本相同，但4種魚(yú)片在400-1000nm波段范圍內(nèi)的光譜反射率不盡相同，冷凍魚(yú)片的反射率值明顯比鮮魚(yú)和解凍魚(yú)片的高，而冷凍在-20°的魚(yú)片比冷凍在-40°的魚(yú)片的反射率值高。4種魚(yú)片在560nm處都有魚(yú)種中的蝦青素和角黃素相對(duì)應(yīng)的吸收峰存在。針對(duì)這些現(xiàn)象，我們深入研究了造成這4種樣品魚(yú)片反射率值不同的原因。結(jié)合孫大文院士研究團(tuán)隊(duì)提出的算法處理技術(shù)（獨(dú)立軟模式分類法（SIMCA）、Z小二乘法支持向量機(jī)（LS-SVM）和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）結(jié)合一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理），進(jìn)一步對(duì)未知樣品進(jìn)行分類識(shí)別，能夠利用其研究的分類識(shí)別算法準(zhǔn)確地判別出未知樣品中的具體特征（新鮮、冷凍、解凍）。此種算法分類正確率（CCR）達(dá)到94.29%，進(jìn)而驗(yàn)證了此算法能夠?yàn)楦吖庾V技術(shù)在全光譜段范圍400nm-1000nm波段下不同存儲(chǔ)環(huán)境下魚(yú)肉片的屬性進(jìn)行分類、識(shí)別。為了能夠在產(chǎn)線上快速地對(duì)未知樣品進(jìn)行分類識(shí)別，同時(shí)降低高光譜數(shù)據(jù)的維度減少數(shù)據(jù)處理的時(shí)間，利用簡(jiǎn)化后的Z小二乘支持向量機(jī)分類結(jié)合一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理方法，結(jié)合SuccessiveProjectionsAlgorithm(SPA)選擇**波長(zhǎng)（446nm，528nm，541nm，596nm，660nm，759nm，970nm）的方式來(lái)對(duì)樣品進(jìn)行分類判別，可達(dá)到非常好的預(yù)測(cè)精度，分類的正確率可高達(dá)到91.43%。研究結(jié)果表明：利用我司可見(jiàn)近紅外波段的高光譜成像儀能夠充分獲取不同種類樣品的光譜數(shù)據(jù)，將光譜和影像做到圖譜合一。同時(shí)結(jié)合孫大文院士研究團(tuán)隊(duì)提出兩種算法，可以更好地為不同種類的魚(yú)片進(jìn)行快速分類識(shí)別，通過(guò)選取合理特征光譜波段的分析算法SPA能夠更加GX地完成檢測(cè)，避免了全光譜段分析方法存在的弊端，充分利用優(yōu)化后的算法和特征光譜信息來(lái)完成建模工作，為下一步的在線檢測(cè)提供技術(shù)支持和理論依據(jù)。此次與華南理工大學(xué)‘現(xiàn)代食品工程研究院’研究團(tuán)隊(duì)的合作，充分體現(xiàn)出我司在高光譜方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和能力，并為后期在不同應(yīng)用方向上實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。文章下載地址：http://dx.doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2015.03.011我司對(duì)應(yīng)產(chǎn)品鏈接：http://www.zolix。。ｃｏｍ.cn/prodcon_370_375_367.html[詳細(xì)]

  2018-09-12 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• 基于高光譜的生鮮魚(yú)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)---高光譜技術(shù)在現(xiàn)代食

  基于高光譜的生鮮魚(yú)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)---高光譜技術(shù)在現(xiàn)代食[詳細(xì)]

  2015-04-16 00:00

  課件

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• [高光譜成像技術(shù)]面粉無(wú)損檢測(cè)

  高光譜成像技術(shù)不僅有樣品圖像的信息，并且還可以獲得圖像上每個(gè)點(diǎn)的光譜數(shù)據(jù)，光譜可以反映特定波長(zhǎng)的特征信息，從而獲得更全面、更可靠的結(jié)果，以及更極ng確的信息，如糖、脂肪和蛋白質(zhì)等等。 隨著生活水平的提高及食品產(chǎn)業(yè)規(guī)模化，食品品質(zhì)的提高和改良倍受關(guān)注。傳統(tǒng)的化學(xué)檢測(cè)手段、精度、效率都不高。亟需建立一種新的能夠應(yīng)用于面粉質(zhì)量分級(jí)的快速無(wú)損檢測(cè)方法。 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 基于漫反射方式采集面粉的高光譜數(shù)據(jù)，我們用Camlin型號(hào)VNIR-HR(光譜范圍400-1000nm)和NIR-HR+(光譜范圍900-1700nm)范圍內(nèi)反射光譜，建數(shù)學(xué)模型，分析面粉種類、顏色、淀粉、蛋白質(zhì)、脂肪含量等指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)面粉品質(zhì)的無(wú)損檢測(cè)。[詳細(xì)]

  2020-03-23 10:11

  應(yīng)用文章

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• [高光譜成像技術(shù)]面粉無(wú)損檢測(cè)

  [高光譜成像技術(shù)]面粉無(wú)損檢測(cè)[詳細(xì)]

  2021-06-08 10:34

  應(yīng)用文章

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• 基于高光譜成像技術(shù)的蟲(chóng)草粉末無(wú)損鑒定的實(shí)驗(yàn)探索

  基于高光譜成像技術(shù)的蟲(chóng)草粉末無(wú)損鑒定的實(shí)驗(yàn)探索[詳細(xì)]

  2013-11-01 00:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• 基于高光譜技術(shù)不同手機(jī)屏幕色彩還原度分析

  手機(jī)顯示屏從手機(jī)誕生開(kāi)始就是不可或缺，只是從以前的顯示數(shù)字，短信文字到現(xiàn)在將書(shū)籍，音樂(lè)，視頻，游戲等等呈現(xiàn)給用戶，特別是隨著現(xiàn)在大型的手機(jī)游戲的流行，用戶對(duì)手機(jī)屏幕的要求也越來(lái)越高了。因此手機(jī)屏幕材質(zhì)從當(dāng)初了UFB、STN進(jìn)化到現(xiàn)在的TFT、SLCD等等。本試驗(yàn)利用四川雙利合譜科技有限公司自主研發(fā)的GaiaMicro顯微高光譜成像系統(tǒng)，光譜范圍為400-1000nm，光譜分辨率為2.8nm，圖像分辨率為1392*1040。[詳細(xì)]

  2018-09-12 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• 基于X射線成像方法的皮帶無(wú)損檢測(cè)方案

  基于X射線成像方法的皮帶無(wú)損檢測(cè)方案[詳細(xì)]

  2014-05-12 00:00

  其它

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• 【建筑無(wú)損】基于沖擊彈性波理論混凝土結(jié)構(gòu)物的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)

  【建筑無(wú)損】基于沖擊彈性波理論混凝土結(jié)構(gòu)物的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)[詳細(xì)]

  2010-05-17 00:00

  其它

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• 拉曼光譜無(wú)損檢測(cè)技術(shù)新進(jìn)展

  拉曼光譜無(wú)損檢測(cè)技術(shù)新進(jìn)展[詳細(xì)]

  2005-01-07 00:00

  其它

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• 基于高光譜成像技術(shù)的貢梨損傷與農(nóng)藥殘留檢測(cè)研究分析

  水果的損傷及水果表面農(nóng)藥的殘留等不僅會(huì)造成果蔬的腐爛，而且會(huì)嚴(yán)重影響消費(fèi)者的身體健康。因此水果損傷與農(nóng)藥殘留的快速有效檢測(cè)是非常有實(shí)際價(jià)值的。雖然水果的損傷、農(nóng)業(yè)殘留區(qū)域和正常區(qū)域在外部特征上呈現(xiàn)出極大的相似性，但是損傷區(qū)域和農(nóng)藥殘留部位發(fā)生一定的變化，這種變化可以通過(guò)特定波長(zhǎng)下的光譜表現(xiàn)出來(lái)。高光譜圖像技術(shù)結(jié)合了光譜分析和圖像處理的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，對(duì)研究對(duì)象的內(nèi)外部品質(zhì)特征進(jìn)行檢測(cè)分析，趙杰文等利用高光譜圖像技術(shù)檢測(cè)水果輕微損傷，準(zhǔn)確率為88.57%；JasperG.Tallada等分別應(yīng)用高光譜圖像技術(shù)對(duì)不同成熟度的草莓表面損傷、蘋(píng)果的表面缺陷及芒果的成熟度檢測(cè)進(jìn)行了試驗(yàn)研究。王玉田等運(yùn)用熒光光譜檢測(cè)出水果表面殘留的農(nóng)藥；胡淑芬等運(yùn)用激光技術(shù)對(duì)水果表面農(nóng)藥殘留進(jìn)行了試驗(yàn)研究；薛龍等針對(duì)水果表面農(nóng)藥殘留，以滴有較高濃度的臍橙為研究對(duì)象，利用光譜范圍425-725nm的高光譜圖像系統(tǒng)進(jìn)行檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)對(duì)較高濃度的農(nóng)藥殘留檢測(cè)效果較好。本文采用高光譜圖像技術(shù)檢測(cè)不同水果的損傷區(qū)域和農(nóng)藥殘留區(qū)域，以實(shí)現(xiàn)損傷區(qū)域和農(nóng)藥殘留區(qū)域共同識(shí)別的目的。[詳細(xì)]

  2018-09-12 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• 高光譜成像檢測(cè)技術(shù)

  高光譜成像檢測(cè)技術(shù)[詳細(xì)]

  2011-11-28 00:00

  選購(gòu)指南

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• 基于高光譜成像技術(shù)單壁碳納米管用于溶酶體脂質(zhì)通量的監(jiān)測(cè)

  溶酶體是分解細(xì)胞內(nèi)脂質(zhì)、蛋白質(zhì)、糖類及其他物質(zhì)的細(xì)胞器，如果溶酶體分解機(jī)制發(fā)生“故障”，則導(dǎo)致底物（如脂質(zhì)和糖蛋白）在溶酶體腔內(nèi)積累，誘發(fā)溶酶體儲(chǔ)存障礙類疾?。↙SDs）。目前，因缺少對(duì)上述疾病的認(rèn)知，已開(kāi)發(fā)的用于治療上述疾病的小分子還十分有限，且僅能測(cè)定細(xì)胞內(nèi)脂質(zhì)的含量。因此，開(kāi)發(fā)出一種專門(mén)定位于溶酶體細(xì)胞器內(nèi)腔并及時(shí)對(duì)脂質(zhì)含量做出響應(yīng)的探針極其迫切。單壁碳納米管（SWCNTs）可以在近紅外（NIR）區(qū)域發(fā)出窄帶隙的高穩(wěn)定性熒光，這類熒光對(duì)局部擾動(dòng)十分敏感，可以通過(guò)溶劑化顯色反應(yīng)對(duì)局部微環(huán)境變化做出響應(yīng)?；诖耍?017年，DanielA. Heller教授課題組在《ACSNano》上發(fā)表了題為“ACarbon Nanotube Optical Reporter Maps Endolysosomal Lipid Flux”的文章，報(bào)道了其在小分子探針領(lǐng)域的取得的研究成果。[詳細(xì)]

  2022-05-12 14:04

  應(yīng)用文章

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• 鍍層測(cè)厚儀無(wú)損檢測(cè)技術(shù)介紹

  鍍層測(cè)厚儀無(wú)損檢測(cè)技術(shù)介紹[詳細(xì)]

  2016-09-03 00:00

  標(biāo)準(zhǔn)

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• 基于電子鼻和高光譜成像技術(shù)的冷鮮牛肉微生物的生長(zhǎng)模型構(gòu)建-airsense電子鼻

  摘要：[目的]本文旨在探究基于電子鼻和高光譜成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)冷鮮牛肉中微生物生長(zhǎng)曲線擬合的可行性。[方法]采用平板計(jì)數(shù)法測(cè)定4℃恒溫貯藏下冷鮮牛肉中的菌落總數(shù)，并采集其電子鼻和高光譜數(shù)據(jù)；采用Huang模型和Baranyi模型建立基于傳統(tǒng)平板計(jì)數(shù)法、電子鼻和高光譜特征信息的生長(zhǎng)模型，并對(duì)其進(jìn)行比較。[結(jié)果]基于傳統(tǒng)平板計(jì)數(shù)法構(gòu)建的生長(zhǎng)模型精度較高，模型決定系數(shù)R2高達(dá)0.993;與平板計(jì)數(shù)法相比，基于電子鼻特征信息的方法ⅰ和ⅱ所建的生長(zhǎng)模型精度略低，R2大于0.871,二者之間的相關(guān)系數(shù)r為0.917～0.994。基于高光譜信息的方法Ⅰ所建模型R2與之相當(dāng)，r高達(dá)0.998;而基于高光譜響應(yīng)值的方法Ⅱ所建的模型表現(xiàn)稍差，R2為0.749～0.918,r為0.761～0.859。[結(jié)論]電子鼻和高光譜特征信息可用于冷鮮牛肉微生物生長(zhǎng)曲線擬合，這為無(wú)損檢測(cè)技術(shù)在預(yù)測(cè)微生物學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用提供了理論支持和技術(shù)參考。 關(guān)鍵詞：電子鼻;高光譜成像;冷鮮牛肉;菌落總數(shù);曲線擬合;[詳細(xì)]

  2024-08-02 17:48

  期刊論文

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• 豬肉新鮮度無(wú)損檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展方向

  豬肉新鮮度無(wú)損檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展方向[詳細(xì)]

  2014-11-13 00:00

  專利

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• 獼猴桃品質(zhì)光譜無(wú)損檢測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展

  獼猴桃品質(zhì)光譜無(wú)損檢測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展[詳細(xì)]

  2014-11-06 00:00

  標(biāo)準(zhǔn)

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• PEN3-基于高光譜與電子鼻融合的番石榴機(jī)械損傷識(shí)別方法

  摘要:提出了一種基于高光譜與電子鼻融合的水果機(jī)械損傷識(shí)別方法。分別采用高光譜儀與電子鼻對(duì)無(wú)損傷、輕度機(jī)械損傷和重度機(jī)械損傷的番石榴進(jìn)行采樣，提取特征信息后，運(yùn)用主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)、歐氏距離分析(ED)和模糊C均值聚類(FCM)對(duì)高光譜儀、電子鼻以及高光譜與電子鼻融合3種識(shí)別方法的識(shí)別效果進(jìn)行了對(duì)比。PCA和LDA的分析結(jié)果表明，高光譜與電子鼻識(shí)別番石榴機(jī)械損傷是可行的，但單獨(dú)采用這兩種識(shí)別方法均無(wú)法對(duì)番石榴機(jī)械損傷程度進(jìn)行分級(jí)。采用高光譜與電子鼻融合方法，結(jié)合LDA分析可以較好地識(shí)別番石榴機(jī)械損傷程度，比單一識(shí)別方法具有更好的識(shí)別效果。此外，LDA比PCA對(duì)番石榴機(jī)械損傷識(shí)別效果更佳。根據(jù)PCA、LDA和ED分析結(jié)果可以推測(cè)多源信息融合的分類識(shí)別方法既可獲取更多的樣本信息，提高相同樣本之間的聚類性，又可較多地保持單一分類識(shí)別方法得到的不同樣本之間的Zda距離。根據(jù)FCM分析結(jié)果，高光譜識(shí)別、電子鼻識(shí)別和高光譜與電子鼻融合識(shí)別3種方法對(duì)番石榴機(jī)械損傷識(shí)別的正確率分別為89.74%、82.05%和97.44%，驗(yàn)證了多源信息融合方法對(duì)提高水果機(jī)械損傷識(shí)別效果的可行性。關(guān)鍵詞:番石榴機(jī)械損傷多源信息融合高光譜電子鼻[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• 高光譜技術(shù)在中藥成分判別中的應(yīng)用

  高光譜技術(shù)在中藥成分判別中的應(yīng)用[詳細(xì)]

  2015-05-12 00:00

  報(bào)價(jià)單

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• 高光譜成像技術(shù)的水果農(nóng)藥殘留檢測(cè)研究

  高光譜圖像技術(shù)結(jié)合了光譜分析和圖像處理的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，對(duì)研究對(duì)象的內(nèi)外部品質(zhì)特征進(jìn)行檢測(cè)分析，本文采用高光譜圖像技術(shù)檢測(cè)水果的農(nóng)藥殘留區(qū)域，以實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥殘留區(qū)域共同識(shí)別的目的。[詳細(xì)]

  2018-09-12 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• 高光譜成像技術(shù)及應(yīng)用介紹

  高光譜成像技術(shù)及應(yīng)用介紹[詳細(xì)]

  2013-03-28 00:00

  報(bào)價(jià)單

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