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        1. 技術(shu)文(wen)章(zhang)

          Technical articles

          當(dang)前位(wei)置:首(shou)頁(ye)技術(shu)文(wen)章(zhang)上(shang)海騰拔國(guo)產質構(gou)儀用(yong)於(yu)測(ce)定(ding)藍(lan)莓(mei)的(de)硬度

          上(shang)海(hai)騰拔國(guo)產質構(gou)儀用(yong)於(yu)測(ce)定(ding)藍(lan)莓(mei)的(de)硬度

          更新(xin)時間:2025-02-18點(dian)擊(ji)次數:1168

          東(dong)北(bei)林業大學(xue)研究人員(yuan)在國(guo)內期(qi)刊(kan)《光(guang)譜學(xue)與(yu)光(guang)譜分析(xi)》發(fa)表了(le)題為(wei)"基於(yu)可(ke)見-近(jin)紅外(wai)光(guang)譜和深度森(sen)林的藍莓(mei)成(cheng)熟(shu)度判(pan)別"的(de)研究論文(wen)。在該(gai)論(lun)文(wen)中,研究人員(yuan)使(shi)用(yong)上海(hai)騰拔Universal TA國(guo)產質構(gou)儀測(ce)定(ding)了(le)藍(lan)莓(mei)的(de)硬度。

          摘 要(yao) 為快(kuai)速準確(que)對藍莓(mei)果(guo)實(shi)成熟(shu)程(cheng)度進(jin)行(xing)分類(lei),采用(yong)近(jin)紅外(wai)光(guang)譜檢(jian)測(ce)技術(shu)和深度森(sen)林算法,建立了(le)藍(lan)莓(mei)成(cheng)熟(shu)度的(de)判(pan)別模(mo)型。采用(yong)LabSpec 5000光譜儀采集了(le)三種不(bu)同(tong)成(cheng)熟(shu)程(cheng)度的(de)藍(lan)莓(mei)標(biao)準樣(yang)品,共獲(huo)取了(le)150組(zu)光(guang)譜樣(yang)本(ben)。為確定最(zui)佳(jia)輸入(ru)模(mo)型特征數目,對原始光譜數據(ju)進行(xing)SavitzkyGolay卷(juan)積(ji)平(ping)滑(hua)處(chu)理(li),采用(yong)主成(cheng)分分析(xi)將平滑(hua)處(chu)理(li)後(hou)的數據(ju)降至4個(ge)主(zhu)成分,並(bing)采用(yong)多項(xiang)式特征衍(yan)生方(fang)法對每(mei)個(ge)主(zhu)成分進(jin)行(xing)2、3、4、5階(jie)的特征衍(yan)生,最(zui)終在深度森(sen)林中確定(ding)最(zui)佳(jia)的特征衍(yan)生階(jie)數為(wei)4。為檢(jian)驗深度森(sen)林的成熟(shu)度判(pan)別效(xiao)果(guo),將其與(yu)隨(sui)機(ji)森(sen)林、jiduan梯度提(ti)升(sheng)樹(shu)算法(xgboost)及stacking融合模(mo)型進行(xing)了(le)對比(bi),對各模(mo)型確定了(le)最(zui)佳(jia)超參(can)數組(zu)合,深度森(sen)林和stacking融(rong)合(he)模(mo)型采用(yong)了(le)手動調(tiao)參,隨(sui)機(ji)森(sen)林和xgboost采用(yong)了(le)貝(bei)葉斯(si)優(you)化(hua)算法進行(xing)了(le)超參(can)數尋(xun)優。模(mo)型評(ping)估指標(biao)采用(yong)準確(que)率、混淆矩(ju)陣(zhen)、受(shou)試(shi)者工作(zuo)特征曲(qu)線(ROC)、AUC度量(liang)及(ji)抗(kang)噪(zao)能(neng)力(li)。研究結果(guo)表明,在測(ce)試(shi)集上,深度森(sen)林和stacking融(rong)合(he)模(mo)型的準確(que)率均為95.56%,隨(sui)機(ji)森(sen)林和xgboost的(de)準確(que)率為(wei)93.33%;深度森(sen)林的AUC值(zhi)為(wei)1,隨(sui)機(ji)森(sen)林、stacking融合模(mo)型、xgboost的AUC值(zhi)分別為(wei)0.99、0.98、0.96,深度森(sen)林和stacking融(rong)合(he)模(mo)型的抗(kang)噪(zao)能(neng)力(li)優於(yu)隨(sui)機(ji)森(sen)林和xgboost。該(gai)研究的深度森(sen)林模(mo)型整體(ti)上(shang)判別效(xiao)果(guo)優(you)於(yu)其(qi)他(ta)三種模(mo)型,為藍莓(mei)成(cheng)熟(shu)程(cheng)度判(pan)別提(ti)供了(le)技術(shu)支(zhi)持(chi)。


          1、硬度測(ce)定(ding)

          將藍莓(mei)樣(yang)品放置於(yu)質構(gou)儀測(ce)試(shi)平(ping)板上,使(shi)用(yong)圓柱(zhu)形探(tan)頭對單(dan)個(ge)漿(jiang)果(guo)進(jin)行(xing)全(quan)質構(gou)分析(xi)(TPA)測(ce)試(shi)。測(ce)前、測(ce)試(shi)和測(ce)後(hou)上行(xing)速度均為1mm/s,果(guo)肉(rou)變(bian)形30%,兩(liang)次壓縮(suo)停(ting)頓(dun)時間均為5s,以雙峰曲(qu)線中首(shou)峰的最(zui)大(da)值(zhi)表示(shi)硬度。


          參(can)考(kao)文(wen)獻:王宏(hong)恩(en)等(deng):基於(yu)可(ke)見-近(jin)紅外(wai)光(guang)譜和深度森(sen)林的藍莓(mei)成(cheng)熟(shu)度判(pan)別. 光(guang)譜學(xue)與(yu)光(guang)譜分析(xi), 2024年(nian).


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