技術(shù)文(wen)章
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技術(shù)文(wen)章
上海騰拔國(guo)產(chǎn)質(zhì)構(gòu)儀(yi)用于測定(ding)藍(lán)莓的硬度(du)
東北林業(yè)大(da)學(xué)研究人員(yuan)在國內(nèi)(nei)期刊《光譜學(xué)(xue)與光(guang)譜分析(xi)》發(fā)表了(le)題為(wei)"基于可見-近(jin)紅外光譜(pu)和深度森林(lin)的藍(lán)莓(mei)成熟(shu)度判別"的研(yan)究論文。在該論(lun)文中,研究人員(yuan)使用上海騰拔(ba)Universal TA國產(chǎn)(chan)質(zhì)構(gòu)儀(yi)測定了藍(lán)莓的(de)硬度。
摘 要 為快速準(zhǔn)確(que)對藍(lán)莓果(guo)實(shí)成熟程度(du)進(jìn)行分類,采用(yong)近紅外光譜(pu)檢測技(ji)術(shù)和深度(du)森林算法,建(jian)立了藍(lán)莓(mei)成熟(shu)度的判別模型(xing)。采用LabSpec?。担埃埃肮庾V儀(yi)采集(ji)了三(san)種不同成熟(shu)程度的藍(lán)莓(mei)標(biāo)準(zhǔn)樣品,共(gong)獲取了150組(zu)光譜樣(yang)本。為(wei)確定最佳輸(shu)入模型特(te)征數(shù)(shu)目,對原始光(guang)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行SavitzkyGolay卷(juan)積平滑(hua)處理,采用主成(cheng)分分析將(jiang)平滑處理后(hou)的數(shù)據(jù)降(jiang)至4個(gè)主成分(fen),并采用多項(xiàng)式(shi)特征衍(yan)生方法對每(mei)個(gè)主成(cheng)分進(jìn)行(xing)2、3、4、5階的特(te)征衍生,最終(zhong)在深度(du)森林中確定(ding)最佳的特征(zheng)衍生階數(shù)(shu)為4。為檢驗(yàn)深度(du)森林的(de)成熟(shu)度判(pan)別效果,將(jiang)其與隨(sui)機(jī)森林、jiduan梯度提(ti)升樹(shu)算法(xgboost)及stacking融(rong)合模型(xing)進(jìn)行了對比,對(dui)各模型確(que)定了最佳超參(can)數(shù)組合,深(shen)度森林和stacking融合(he)模型(xing)采用(yong)了手動(dòng)調(diào)(diao)參,隨機(jī)森(sen)林和xgboost采用了貝(bei)葉斯優(yōu)化算法(fa)進(jìn)行了(le)超參(can)數(shù)尋優(yōu)。模型(xing)評估指(zhi)標(biāo)采用準(zhǔn)(zhun)確率、混淆矩陣(zhen)、受試(shi)者工(gong)作特征曲(qu)線(ROC)、AUC度量及(ji)抗噪能力。研(yan)究結(jié)果(guo)表明(ming),在測(ce)試集上,深度(du)森林和stacking融合(he)模型的準(zhǔn)確率(lv)均為(wei)95.56%,隨機(jī)森林和(he)xgboost的準(zhǔn)確率(lv)為93.33%;深度(du)森林的AUC值為1,隨(sui)機(jī)森林、stacking融合(he)模型、xgboost的(de)AUC值分(fen)別為(wei)0.99、0.98、0.96,深度森林和stacking融(rong)合模型的抗噪(zao)能力優(yōu)于隨機(jī)(ji)森林和xgboost。該研究(jiu)的深(shen)度森林模型整(zheng)體上判別(bie)效果(guo)優(yōu)于其他三種(zhong)模型,為藍(lán)莓成(cheng)熟程度判別提(ti)供了(le)技術(shù)支持。
1、硬度測定
將藍(lán)莓樣品(pin)放置于質(zhì)構(gòu)(gou)儀測試平板(ban)上,使用(yong)圓柱形探(tan)頭對(dui)單個(gè)漿(jiang)果進(jìn)行全質(zhì)構(gòu)(gou)分析(TPA)測試。測前(qian)、測試和測后(hou)上行速度(du)均為1mm/s,果肉變形(xing)30%,兩次(ci)壓縮(suo)停頓時(shí)間均為(wei)5s,以雙峰曲(qu)線中首峰(feng)的最大值表(biao)示硬度。
參考文獻(xiàn):王宏(hong)恩等:基于(yu)可見-近紅(hong)外光譜和(he)深度森林的(de)藍(lán)莓成熟度判(pan)別. 光譜(pu)學(xué)與光譜分析(xi), 2024年.