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上海騰拔國(guó)產(chǎn)質(zhì)構(gòu)儀用于測(cè)定藍(lán)莓的硬度

更新時(shí)間:2025-02-18點(diǎn)擊次數(shù):169

東北林業(yè)大學(xué)研究人員在國(guó)內(nèi)期刊《光譜學(xué)與光譜分析》發(fā)表了題為"基于可見-近紅外光譜和深度森林的藍(lán)莓成熟度判別"的研究論文。在該論文中,研究人員使用上海騰拔Universal TA國(guó)產(chǎn)質(zhì)構(gòu)儀測(cè)定了藍(lán)莓的硬度。

摘 要 為快速準(zhǔn)確對(duì)藍(lán)莓果實(shí)成熟程度進(jìn)行分類,采用近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)和深度森林算法,建立了藍(lán)莓成熟度的判別模型。采用LabSpec?。担埃埃肮庾V儀采集了三種不同成熟程度的藍(lán)莓標(biāo)準(zhǔn)樣品,共獲取了150組光譜樣本。為確定最佳輸入模型特征數(shù)目,對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行SavitzkyGolay卷積平滑處理,采用主成分分析將平滑處理后的數(shù)據(jù)降至4個(gè)主成分,并采用多項(xiàng)式特征衍生方法對(duì)每個(gè)主成分進(jìn)行2、3、4、5階的特征衍生,最終在深度森林中確定最佳的特征衍生階數(shù)為4。為檢驗(yàn)深度森林的成熟度判別效果,將其與隨機(jī)森林、jiduan梯度提升樹算法(xgboost)及stacking融合模型進(jìn)行了對(duì)比,對(duì)各模型確定了最佳超參數(shù)組合,深度森林和stacking融合模型采用了手動(dòng)調(diào)參,隨機(jī)森林和xgboost采用了貝葉斯優(yōu)化算法進(jìn)行了超參數(shù)尋優(yōu)。模型評(píng)估指標(biāo)采用準(zhǔn)確率、混淆矩陣、受試者工作特征曲線(ROC)、AUC度量及抗噪能力。研究結(jié)果表明,在測(cè)試集上,深度森林和stacking融合模型的準(zhǔn)確率均為95.56%,隨機(jī)森林和xgboost的準(zhǔn)確率為93.33%;深度森林的AUC值為1,隨機(jī)森林、stacking融合模型、xgboost的AUC值分別為0.99、0.98、0.96,深度森林和stacking融合模型的抗噪能力優(yōu)于隨機(jī)森林和xgboost。該研究的深度森林模型整體上判別效果優(yōu)于其他三種模型,為藍(lán)莓成熟程度判別提供了技術(shù)支持。


1、硬度測(cè)定

將藍(lán)莓樣品放置于質(zhì)構(gòu)儀測(cè)試平板上,使用圓柱形探頭對(duì)單個(gè)漿果進(jìn)行全質(zhì)構(gòu)分析(TPA)測(cè)試。測(cè)前、測(cè)試和測(cè)后上行速度均為1mm/s,果肉變形30%,兩次壓縮停頓時(shí)間均為5s,以雙峰曲線中首峰的最大值表示硬度。


參考文獻(xiàn):王宏恩等:基于可見-近紅外光譜和深度森林的藍(lán)莓成熟度判別. 光譜學(xué)與光譜分析, 2024年.



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