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本文提出了一种基于高光谱成像技术的油桃质量检测方法。外部质量指标为完整、裂纹、锈蚀、变形和暗损，内部质量指标为可溶性固形物含量。
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摘要：本文提出了一种基于高光谱成像技术的油桃质量检测方法。外部质量指标为完整、裂纹、锈蚀、变形和暗损，内部质量指标为可溶性固形物含量。首先选取形状大小相近的480个油桃样品(完整油桃160个，缺陷油桃320个)。其次，在420 1000 nm的光谱范围内，根据外部质量和内部质量指标，获得5个光谱主成分和6个纹理值;最后，采用偏最小二乘(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和极限学习机(ELM)方法分别建立了外部质量判别模型和内部质量预测模型。结果表明，外部质量鉴定的准确率分别为89.73%、94.45%和88.62%。SSC预测的决定系数分别为0.8540、0.8747、0.8146，均方根误差分别为0.9849、0.9101、1.0732。结果表明，LS-SVM模型在油桃内外品质预测和判别方面具有很大的潜力。水果硬度:采用美国FTC公司TMS-PRO型食品性能分析仪测定油桃的硬度值文献题目：Quality inspection of nectarine based on hyperspectral imaging technology
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北京盈盛恒泰科技有限责任公司为您提供《油桃中质量高光谱成像检测方案(质构分析仪)》，该方案主要用于水果中质量高光谱成像检测，参考标准--，《油桃中质量高光谱成像检测方案(质构分析仪)》用到的仪器有FTC 质构仪TMS-Touch
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