文献

J-GLOBAL ID：201702250843050636   整理番号：17A1528809

スモモ実熟度のハイパースペクトル画像判別研究【JST・京大機械翻訳】

Research on the Hyperspectral Imaging Judgment of the Plum Maturity

著者 (4件)： Li Junyu (山西農業大学 工学院,山西 太谷,030801) ,  Zhang Shujuan (山西農業大学 工学院,山西 太谷,030801) ,  Zhang Xuehao (山西農業大学 工学院,山西 太谷,030801) ,  Xue Jianxin (山西農業大学 工学院,山西 太谷,030801)
資料名： Nongji Hua Yanjiu  (Nongji Hua Yanjiu)
巻： 39  号： 12  ページ： 141-145  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3733A  ISSN： 1003-188X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 果実の熟度の迅速かつ正確な判別を実現するために,異なる成熟段階(未成熟,半成熟期,成熟期,成熟期)における合計640のサンプルの高スペクトル情報を,ハイパースペクトル画像技術(450~1000nm)を用いて識別した。異なる成熟段階におけるスモモ果実サンプルの成熟度を測定する物理化学的指標(可溶性固形物と硬度値)を測定し、単因子分散分析を行った結果、以下のことが明らかになった。異なる成熟度サンプルの二つの指標にはいずれも極めて著しい差異があり、硬度値の差異が最も大きい。異なる成熟度のサンプルのスペクトルデータの10の特徴波長(381,382,387,408,443,494,596,813,963,1008nm)と前の5つの主成分(累積寄与率は97.83%)を,連続射影アルゴリズム(SPA)と主成分分析(PCA)によってそれぞれ得た。.............................................................................................................................................................RGB,HSV色モデルに基づいて,異なる成熟度の果実サンプルの色特徴を抽出し,最終的に6つの色特性指数(R,G,B,H,S,V成分の平均値と標準偏差)を得た。次に,スペクトル情報,画像情報,および融合情報に基づく部分最小二乗(PLS)判別モデルを確立した。特徴波長とRGB特徴情報の融合値に基づくPLSモデルの判別結果は最も良く、正確率は91.25%に達した。これらの結果により、ハイパースペクトル画像技術を用いて、スペクトルと画像情報において、異なる成熟度の果実を識別することは実行可能で、有効であり、本研究は果実の実熟度オンライン検査の実現に理論的根拠を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  波長 ,  主成分分析 ,  硬度 ,  *熟度 ,  部分最小二乗法 ,  *スペクトル ,  射影 ,  物理化学 ,  標準偏差
準シソーラス用語： 画像情報 ,  決定係数 ,  スペクトルデータ ,  溶解性固形物 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： plums ,  maturity ,  spectrum ,  image ,  partial least squares model

分類 (4件)： 果樹  (FC03042G) ,  植物の生化学  (EH01050J) ,  野菜  (FC03043X) ,  食品の化学・栄養価  (FJ01020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： スモモ ,  熟度 ,  ハイパースペクトル画像 ,  判別 ,  研究