本文由 上?？茖W(xué)儀器有限公司 整理匯編

2018-09-12 10:00 776閱讀次數(shù)

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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，這種變化可以通過特定波長下的光譜表現(xiàn)出來。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，對研究對象的內(nèi)外部品質(zhì)特征進(jìn)行檢測分析，趙杰文等利用高光譜圖像技術(shù)檢測水果輕微損傷，準(zhǔn)確率為88.57%；JasperG.Tallada等分別應(yīng)用高光譜圖像技術(shù)對不同成熟度的草莓表面損傷、蘋果的表面缺陷及芒果的成熟度檢測進(jìn)行了試驗(yàn)研究。王玉田等運(yùn)用熒光光譜檢測出水果表面殘留的農(nóng)藥；胡淑芬等運(yùn)用激光技術(shù)對水果表面農(nóng)藥殘留進(jìn)行了試驗(yàn)研究；薛龍等針對水果表面農(nóng)藥殘留，以滴有較高濃度的臍橙為研究對象，利用光譜范圍425-725nm的高光譜圖像系統(tǒng)進(jìn)行檢測，發(fā)現(xiàn)對較高濃度的農(nóng)藥殘留檢測效果較好。本文采用高光譜圖像技術(shù)檢測不同水果的損傷區(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)域共同識別的目的。[詳細(xì)]

  2018-09-12 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• 高光譜成像技術(shù)的水果農(nóng)藥殘留檢測研究

  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，對研究對象的內(nèi)外部品質(zhì)特征進(jìn)行檢測分析，本文采用高光譜圖像技術(shù)檢測水果的農(nóng)藥殘留區(qū)域，以實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥殘留區(qū)域共同識別的目的。[詳細(xì)]

  2018-09-12 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• 利用高光譜成像技術(shù)對蘋果損傷研究分析

  本研究以蘋果為研究對象，分析蘋果的農(nóng)藥殘留區(qū)域。其中農(nóng)藥人工涂在蘋果上。本文采用高光譜圖像技術(shù)檢測水果的損傷區(qū)域，以實(shí)現(xiàn)損傷區(qū)域共同識別的目的。[詳細(xì)]

  2018-09-12 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• 高光譜成像檢測技術(shù)

  高光譜成像檢測技術(shù)[詳細(xì)]

  2011-11-28 00:00

  選購指南

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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)械損傷識別方法。分別采用高光譜儀與電子鼻對無損傷、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)對高光譜儀、電子鼻以及高光譜與電子鼻融合3種識別方法的識別效果進(jìn)行了對比。PCA和LDA的分析結(jié)果表明，高光譜與電子鼻識別番石榴機(jī)械損傷是可行的，但單獨(dú)采用這兩種識別方法均無法對番石榴機(jī)械損傷程度進(jìn)行分級。采用高光譜與電子鼻融合方法，結(jié)合LDA分析可以較好地識別番石榴機(jī)械損傷程度，比單一識別方法具有更好的識別效果。此外，LDA比PCA對番石榴機(jī)械損傷識別效果更佳。根據(jù)PCA、LDA和ED分析結(jié)果可以推測多源信息融合的分類識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，高光譜識別、電子鼻識別和高光譜與電子鼻融合識別3種方法對番石榴機(jī)械損傷識別的正確率分別為89.74%、82.05%和97.44%，驗(yàn)證了多源信息融合方法對提高水果機(jī)械損傷識別效果的可行性。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

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• 基于電子鼻雪青梨貯藏期檢測的實(shí)驗(yàn)研究

  基于電子鼻雪青梨貯藏期檢測的實(shí)驗(yàn)研究[詳細(xì)]

  2024-09-18 18:09

  標(biāo)準(zhǔn)

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• SpectraScan 高分辨率高光譜成像分析技術(shù)方案

  SpectraScan 高分辨率高光譜成像分析技術(shù)方案[詳細(xì)]

  2024-09-18 18:10

  應(yīng)用文章

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

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

  2013-11-01 00:00

  產(chǎn)品樣冊

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• [高光譜成像技術(shù)]面粉無損檢測

  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)?；?，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)量分級的快速無損檢測方法。 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)對面粉品質(zhì)的無損檢測。[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)]面粉無損檢測

  [高光譜成像技術(shù)]面粉無損檢測[詳細(xì)]

  2021-06-08 10:34

  應(yīng)用文章

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• 果蔬農(nóng)藥殘留快速檢測技術(shù)的研究與前景分析

  果蔬農(nóng)藥殘留快速檢測技術(shù)的研究與前景分析[詳細(xì)]

  2014-11-13 00:00

  其它

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• 關(guān)于成像光譜技術(shù)的橙子斑點(diǎn)及損傷快速識別研究分析報(bào)告

  本研究以橙子為研究對象，分析橙子的黑白斑區(qū)域與損傷區(qū)域。其中橙子的黑白斑、損傷是非人為故意形成。高光譜成像數(shù)據(jù)采集采用四川雙利合譜科技有限公司的GaiaSorter高光譜分選儀系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由高光譜成像儀(V10E)、CCD相機(jī)、光源、暗箱、計(jì)算機(jī)組成。圖像處理分析采用SpecView和ENVI/IDL對高光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理及分析，預(yù)處理中的鏡像變換、黑白幀校準(zhǔn)在SpecView中進(jìn)行；其他數(shù)據(jù)的分析在ENVI/IDL中進(jìn)行。[詳細(xì)]

  2018-09-12 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• 基于高光譜的生鮮魚無損檢測技術(shù)

  高光譜成像技術(shù)是近二十年發(fā)展起來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：遙感探測領(lǐng)域，高光譜成像技術(shù)也被越來越多的應(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)對低溫存儲環(huán)境下的鮮魚和經(jīng)過解凍之后的冷凍魚作為研究對象，從光譜分析的角度出發(fā)，快速地對其魚肉片的屬性進(jìn)行分類識別，進(jìn)而根據(jù)其研究的成果，將此項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用于快速在線檢測產(chǎn)線并提供依據(jù)。利用我司研發(fā)生產(chǎn)的可見-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)：新鮮鮮魚片、存儲在恒溫4°下（存儲時(shí)間為7天）的鮮草魚片、存儲在-20°及-40°下（存儲時(shí)間為30天）經(jīng)過解凍的冷凍草魚魚片。通過研究4種魚片的光譜特征，可以發(fā)現(xiàn)：這4種魚片的光譜曲線趨勢基本相同，但4種魚片在400-1000nm波段范圍內(nèi)的光譜反射率不盡相同，冷凍魚片的反射率值明顯比鮮魚和解凍魚片的高，而冷凍在-20°的魚片比冷凍在-40°的魚片的反射率值高。4種魚片在560nm處都有魚種中的蝦青素和角黃素相對應(yīng)的吸收峰存在。針對這些現(xiàn)象，我們深入研究了造成這4種樣品魚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)一步對未知樣品進(jìn)行分類識別，能夠利用其研究的分類識別算法準(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波段下不同存儲環(huán)境下魚肉片的屬性進(jìn)行分類、識別。為了能夠在產(chǎn)線上快速地對未知樣品進(jìn)行分類識別，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（446nm，528nm，541nm，596nm，660nm，759nm，970nm）的方式來對樣品進(jìn)行分類判別，可達(dá)到非常好的預(yù)測精度，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片進(jìn)行快速分類識別，通過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，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完成建模工作，為下一步的在線檢測提供技術(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)勢和能力，并為后期在不同應(yīng)用方向上實(shí)現(xiàn)在線檢測提供理論依據(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

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• 基于高光譜的生鮮魚無損檢測技術(shù)---高光譜技術(shù)在現(xiàn)代食

  基于高光譜的生鮮魚無損檢測技術(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)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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• 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)]

  2024-09-18 18:10

  實(shí)驗(yàn)操作

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• 國外農(nóng)藥殘留的管理體系與檢測技術(shù)

  國外農(nóng)藥殘留的管理體系與檢測技術(shù)[詳細(xì)]

  2009-08-26 00:00

  其它

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• 基于電子舌的白酒檢測與區(qū)分研究

  基于電子舌的白酒檢測與區(qū)分研究[詳細(xì)]

  2012-05-11 00:00

  選購指南

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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

  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)溶酶體儲存障礙類疾病（LSDs）。目前，因缺少對上述疾病的認(rèn)知，已開發(fā)的用于治療上述疾病的小分子還十分有限，且僅能測定細(xì)胞內(nèi)脂質(zhì)的含量。因此，開發(fā)出一種專門定位于溶酶體細(xì)胞器內(nèi)腔并及時(shí)對脂質(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，這類熒光對局部擾動(dòng)十分敏感，可以通過溶劑化顯色反應(yīng)對局部微環(huán)境變化做出響應(yīng)?；诖?，2017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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• 基于電子鼻技術(shù)檢測豬肉新鮮度的研究

  基于電子鼻技術(shù)檢測豬肉新鮮度的研究[詳細(xì)]

  2024-09-15 16:41

  標(biāo)準(zhǔn)

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