高晓东
- 作品数:13 被引量:91H指数:5
- 供职机构:中国农业大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金北京市自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域:农业科学轻工技术与工程自动化与计算机技术更多>>
- 一种畜肉品质检测方法
- 本发明公开了一种畜肉品质参数检测系统,包括:光源系统,发出点光源来照射待测样品;影像光谱仪,其上接有聚光镜头,用于获取待测样品表面的散射光谱图像;CCD相机,与影像光谱仪连接,将其获取的光谱图像光信号转换为数字电信号;数...
- 彭彦昆吴建虎王伟陈菁菁黄慧单佳佳高晓东
- 文献传递
- 基于高光谱成像技术的牛肉大理石花纹的评估
- 本文研究利用高光谱扫描成像技术评估牛肉大理石花纹。组建了高光谱线扫描成像系统,采集牛肉表面400-1100nm范围的高光谱反射图像。通过牛肉脂肪和瘦肉在各个波段处反射值比的最大值确定530nm 为特征波段。提取特征波段处...
- 高晓东吴建虎彭彦昆陈菁菁陶斐斐
- 关键词:牛肉高光谱成像图像处理多元线性回归模型
- 文献传递
- 基于高光谱成像技术的牛肉大理石花纹的评估被引量:25
- 2009年
- 利用高光谱扫描成像技术评估牛肉大理石花纹。组建了高光谱线扫描成像系统,采集牛肉样品在400-1100nm波段的高光谱反射图像。通过牛肉脂肪和瘦肉在各个波段处反射值比的最大值,确定530nm为特征波段。提取特征波段处大理石花纹的3个特征参数(大颗粒脂肪密度、中等颗粒脂肪密度和小颗粒脂肪密度),使用特征参数分别建立多元线性回归模型(MLR)和正则判定函数模型,对大理石花纹分级和等级预测,用全交叉验证方法验证模型的准确性。MLR模型对大理石花纹等级的预测决定系数R2=0.92,预测标准差为SECV=0.45;总的分级准确率是84.8%;正则判定函数对大理石花纹等级判定准确性较低,为78.8%。研究表明,将高光谱成像技术应用于牛肉大理石花纹等级评定是可行的。
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- 关键词:牛肉大理石花纹高光谱成像图像处理
- 一种畜肉细菌总数无损检测方法
- 本发明公开了一种畜肉细菌总数无损检测方法,包括以下步骤:S1:获取待测样品原始反射光谱图像R<Sub>s</Sub>,并对其存储;S2:依据国标采用标准平板菌落计数法检测样品TVC作为标准参考数据;S3:按照R=(R<S...
- 王伟彭彦昆吴建虎张静高晓东黄慧
- 基于高光谱成像技术的牛肉
- 高晓东
- 关键词:牛肉大理石花纹高光谱成像
- 快速检测叶片叶绿素含量的装置、建模方法及检测方法
- 本发明公开了一种快速检测叶片叶绿素含量的装置、建模方法及检测方法。该装置包括CCD照相机、高光谱扫描仪、载物台、电控平移台、运动控制器、计算机及带有反馈控制器的光源供给系统;CCD照相机与高光谱扫描仪连接,用于采集高光谱...
- 彭彦昆黄慧王伟吴建虎高晓东张静
- 牛肉嫩度的高光谱法检测技术被引量:40
- 2009年
- 为实现对牛肉嫩度的预测和分级,构建了试验用高光谱检测系统,在400-1 000 nm波长范围内获取牛肉表面的高光谱散射图像。从高光谱图像中提取牛肉的反射光谱曲线,用step-wise逐步回归法选择430、496、510、725、760和828 nm 6个波长建立了多元线性回归模型,用全交叉验证法验证模型的预测效果,模型的预测相关系数为0.96,预测标准差为0.64 kg。以嫩度6.0 kg为界将样本分为嫩牛肉和粗糙牛肉2类,特征波长处反射值为变量,建立了正则判别函数对牛肉嫩度分级,用全交叉验证法验证训练的效果。嫩牛肉分级准确率为83.3%,较粗糙牛肉分级准确率为90.9%,总的分级准确率为87.0%。研究表明该预测和分级技术具有一定的可行性。
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- 关键词:牛肉嫩度高光谱图像多元线性回归
- 一种畜肉细菌总数无损检测方法
- 本发明公开了一种畜肉细菌总数无损检测方法,包括以下步骤:S1:获取待测样品原始反射光谱图像R<Sub>s</Sub>,并对其存储;S2:依据国标采用标准平板菌落计数法检测样品TVC作为标准参考数据;S3:按照R=(R<S...
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- 文献传递
- 快速检测叶片叶绿素含量的建模方法及检测方法
- 本发明公开了一种快速检测叶片叶绿素含量的装置、建模方法及检测方法。该装置包括CCD照相机、高光谱扫描仪、载物台、电控平移台、运动控制器、计算机及带有反馈控制器的光源供给系统;CCD照相机与高光谱扫描仪连接,用于采集高光谱...
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- 文献传递
- 一种畜肉品质检测系统及其检测方法
- 本发明公开了一种畜肉品质参数检测系统,包括:光源系统,发出点光源来照射待测样品;影像光谱仪,其上接有聚光镜头,用于获取待测样品表面的散射光谱图像;CCD相机,与影像光谱仪连接,将其获取的光谱图像光信号转换为数字电信号;数...
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