基于高光谱图像技术的水果表面农药残留检测观察,该文是农药残留类论文范文数据库和农药残留和光谱和图像方面论文范文数据库.
农药残留论文参考文献：
摘 要：水果品质检测对水果的生产以及销售十分关键.光谱技术具备操作简便、非破坏、高精准、高效的特征,在农药残留中获得了显著的应用.通过高光谱图像技术而检测在水果表面的农药残留情况,可以使百姓食用到真正放心的水果.
关键词：高光谱图像技术；水果表面；农药残留；检测观察
当前人们的生活水平都获得了显著的提升,从而也令健康环保的理念随之增长,人们越来越注重水果的安全质量,尤其对于水果表面的农药残留情况更为关心,这不仅会影响到百姓的身体健康问题,还会影响水果销售.虽然目前在检测方面已经具备了诸多良好的方式,可是大多费时、费力,并且均具有破坏性.而保证物品的完整,并且通过快速、简便的方式进行检测,则更加有利于展现高光谱图像技术的实用价值.
1 高光谱图像技术
高光谱图像技术是通过光谱成像设备收集目标物体的图像信息以及光谱信息,通过图像处理技术与光谱分析技术,鉴别并分析目标物体的技术.此技术是诸多技术的结合体,通过二维成像技术与光谱技术融合而成.
高光谱图像技术在农产品病害乃至品质等方面的检测中具有良好的成果,而对于农药残留监测而言,尚处于试验时期,研究成果不多.经过研究可以发现,通过高光谱图详解能够检测出水果叶内残留杀螨剂的生物活性,还可以采集到滴在水果中的毒死蜱的高光谱图像,通过人工神经网络给予建模,可以检测到毒死蜱等农药.
通过高光谱图像技术,能够一同采集到两个内容,即被检测样品图像及光谱信息,但是由于高光谱图像具有较大的数据量,并且光谱数据分析方式众多,使得数据处理量较大,对高光谱图像技术的应用具有影响.所以,在众多高光谱数据内进行挖掘数据,提高并融合传统分类识别技术、打造符合高光谱数据特征的分类辨别新方式等,还需要科研人员不断进行探寻.高光谱成像技术在诸多范畴中愈发被人们所喜爱,在农药残留检测中具有良好的前景[1].
2 高光谱图像技术对水果表面农药残留的检测
对于水果生产而言,农药的大量投入,令农药残留监测技术愈发被社会所重视.透过肉眼无法分辨出水果表面的农药残留情况,虽然检测的方法已经较多,可是由于均属于损坏式检测方法,从而不利于普遍推广.比如对于在通风阴凉处摆置72 h以上、表层滴有浓度是1∶100的炔幔特类农药的橘子进行检测.
可见光与近红外光谱范畴中,趋于400~100 nm的,对于时间、扫描速度以及光谱校正等方面而言,可以采集到二维图像像素、第三波长等信息的三维图像块.这是因为在高光谱的数据当中,存在多光谱通道、连续光谱以及高光谱分辨率的状况,能够将十分相似却又波长不同的两幅图像分辨出来,而且能够获得具备农药残留范围以及正常范围的光谱曲线图,以此能够观察到575~800 nm范畴中具有农药范围与无农药范围的光谱曲线的差别.
通过降维和去噪处理高光谱数据,是由于其数据量较大、相关性较高,信号噪声等方面均会对数据的处理与分析具有较大的影响.高光谱数据具备较强的光谱数据信息,分辨率较高,波段较多.所以有效的高光谱数据降维方式极其重要,通常可以通过主成分分析与独立分量分析的方式进行降维.主成分分析方式则为依照方差最大原则线性组合多个元变量,具有一些新的变量,则属于主成分.新变量相互间并不具有任何关联,仅需挑选前几个主成分,则可以最大程度展现原始数据的内容,其属于应用较广的数据降维方式.独立分量分析方式在盲信号分离技术中进行发展,这是为了分离融合了相互独立信号的观测信号,能够将少许独立分量提取出来而体现的原始信息,显著缩减了原始数据的信息,从而清晰地观察到具有农药的范围与正常范围的图像之间的差异[2].
3 结束语
高光谱图像技术具备了无损、迅速检测水果表面的农药残留的能力,存在其特有的优势,也具有一定的缺陷.对于农药残留的检测而言依旧处在试验时期,对提升模型的精准度、减少数据冗余乃至挑选特征波段等层面依旧需要给予完善.对于高光谱图像技术进行分析,持续衍生出不同的先进理论与技术方式,通过有机结合,可以更加迅速、正确、无损地检查出农药的残留情况.
高光谱图像技术不但可以将水果的理化性质分析出来,还可以展现出其在空间当中的分布状况.对于图谱信息而言,经由化学计量学分析以及图像处理方式,将水果品质检测模型创建起来,且用在新样品品质检验当中,这对水果后期的分级、销售及管理十分有利,不但能够符合消费者对品质的标准,还可以提升经济效益.
虽然在使用前景上较好,可是因为属于新型技术,
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因此该技术也具有一些局限性,会令数据处理耗费过多的时间,对水果品质的检测较为不利.若想能够有效使用高光谱图像技术获得水果品质的特征波长,则需规划多个波长的多光谱系统,提升检测效率,从而可以看出,特征波长的选择在透过主成分分析依照光线确认的波段内,依旧需要在多波段内挑选农药物质的特点波段,所以需要较多的时间与费用,通过分析新型数据建模方式而提升检测的有效性以及正确性.
参考文献：
[ 1 ] 单佳佳,彭彦昆,王伟,等.基于高光谱成像技术的苹果内外
品质同时检测[J].农业机械学报,2011（3）：
140-144.
[ 2 ] 李江波,饶秀勤,应义斌,等.基于高光谱
成像技术检测脐橙溃疡[J].农业工程学
报,2010（8）：222-228.
（收稿日期：2017-03-09）
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