[发明专利]基于近红外高光谱图像技术的茶叶菌落总数检测装置及方法在审
| 申请号： | 201910071803.9 | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109668857A | 公开（公告）日： | 2019-04-23 |
| 发明（设计）人： | 孙俊;葛啸;芦兵;周鑫;武小红;戴春霞 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G01N21/359 | 分类号： | G01N21/359;G01N21/3563;G01N21/01 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于近红外高光谱图像技术的茶叶菌落总数检测装置及方法，基于所构建的检测装置，采集茶叶样本的高光谱图像，并对样品的菌落总数进行测定；利用波段比结合阈值分割的方法提取整个样本的光谱信息，将获取的光谱信息作为原始光谱数据进行分析，利用竞争性自适应重加权采样法(CARS)对其进行特征波段的选择，以优选出对茶叶不同菌落总数下区分度最大的特征波长组合；对所获得的特征波长组合建立支持向量回归(SVR)和极端梯度提升(XGBoost)的定量回归模型，最后根据模型评价指标对所建立的模型进行综合评价，以确定较优的预测模型，从而实现对茶叶菌落总数进行快速无损检测。 | ||
| 搜索关键词： | 菌落 茶叶 高光谱图像技术 菌落总数检测 光谱信息 特征波长 模型评价指标 原始光谱数据 支持向量回归 高光谱图像 茶叶样本 方法提取 回归模型 检测装置 特征波段 无损检测 预测模型 综合评价 阈值分割 采样法 区分度 自适应 波段 构建 加权 样本 采集 分析 | ||
【主权项】：
1.基于近红外高光谱图像技术的茶叶菌落总数检测装置，其特征在于，包括暗箱(15)，在所述暗箱(15)的底部设有电控位移平台(6)，在电控位移平台(6)的上方设有成像模块，在暗箱(15)内还设有光源模块，所述电控位移平台(6)连接位移台控制器(7)，用于控制电控位移平台(6)的工作，所述成像模块连接计算机(13)，将所采集的图像信息输入计算机软件中进行处理。
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