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J-GLOBAL ID：201702248382622430   整理番号：17A0170395

ナシ表面における低濃度農薬残留高スペクトル検出研究【JST・京大機械翻訳】

Detection of low concentration pesticide residue on pears by hyperspectral image technology

著者 (5件)： Zhao Mantong (Ministry of Education Optical Instrument and Systems Engineering Center, Shanghai Key Laboratory of Modern Optical System, University of Shanghai for Science and Technology) ,  Li Baicheng (Ministry of Education Optical Instrument and Systems Engineering Center, Shanghai Key Laboratory of Modern Optical System, University of Shanghai for Science and Technology) ,  Zhou Yao (Ministry of Education Optical Instrument and Systems Engineering Center, Shanghai Key Laboratory of Modern Optical System, University of Shanghai for Science and Technology) ,  Hou Baolu (Ministry of Education Optical Instrument and Systems Engineering Center, Shanghai Key Laboratory of Modern Optical System, University of Shanghai for Science and Technology) ,  Zhang Dawei (Ministry of Education Optical Instrument and Systems Engineering Center, Shanghai Key Laboratory of Modern Optical System, University of Shanghai for Science and Technology)
資料名： Guangxue Jishu  (Guangxue Jishu)
巻： 42  号： 5  ページ： 408-412,419  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2089A  ISSN： 1002-1582  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： 異なる濃度のデュポンを散布したナシを研究対象として、高スペクトルイメージング技術を用いて、ナシの表面残留農薬を検出する方法を検討した。376を用いた。1051NMのハイパースペクトル画像システムは200個のナシのハイパースペクトル画像を収集し、その中の120個のナシはキャリブレーションであり、80個のナシは予測セットである。多重散乱補正(MSC)を用いて,スペクトルデータを前処理し,次に,連続的射影アルゴリズム(SPA)を用いて,11の特性波長を抽出した。処理後のスペクトルデータに基づき、多重線形回帰法(MLR)と主成分回帰(PCR)の二つのアルゴリズムを用いて、それぞれ農薬残留検出のモデルを構築し、2種類のモデルの結果を比較した。比較により,MLRによって確立された残留農薬の検出モデルの効果は優れており,キャリブレーションセットの相関係数(RC)は0.973であり,キャリブレーション二乗平均平方根誤差(RMSEC)は0.260であり,予測精度は91.7%であった。低濃度残留物の予測精度は80%に達した。研究により、高スペクトルイメージング技術を用いて、ナシの表面残留農薬の検出に成功し、しかも低濃度の検出にも良好な効果があることが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 射影 ,  *スペクトル ,  多重散乱 ,  *農薬 ,  画像技術 ,  相関係数 ,  波長 ,  残留農薬 ,  前処理
準シソーラス用語： 予測精度 ,  主成分回帰 ,  多重線形回帰 ,  スペクトルデータ ,  ハイパースペクトル画像 ,  *低濃度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： spectroscopy ,  pesticide residue ,  low concentration ,  hyperspectral imaging ,  visible-near infrared ,  non-destructive ,  SPA ,  pears

分類 (3件)： 生肉の品質と処理  (FJ12032O) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (6件)： ナシ ,  低濃度 ,  農薬 ,  残留 ,  スペクトル検出 ,  研究