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公开(公告)号：CN110596280B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201911039334.9
申请日：2019-10-29
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明提供一种基于高光谱图像和光谱信息融合的小麦呕吐毒素污染水平快速检测方法，包括：样本制备、小麦中呕吐毒素含量高效液相色谱测定、获取小麦原始高光谱三维图像、提取感兴趣区域、高光谱三维图像预处理、提取特征波长以及构建小麦粉呕吐毒素判别模型，基于特征波长对应的平均光谱数据和特征参数对应的图像数据，以及光谱和图像特征融合后的数据，建立呕吐毒素判别模型，判断小麦中呕吐毒素是否超标。本发明将光谱特征波长与图像特征参数进行数据融合，利用冗余和互补的数据改善输出性能，基于融合特征建立小麦呕吐毒素污染程度判别模型，进而判断小麦中呕吐毒素是否超标，可提高判别模型准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108760647A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810227797.7
申请日：2018-03-20
Applicant: 南京财经大学
IPC: G01N21/25 , G01N21/359 , G01N21/3563
CPC classification number: G01N21/25 , G01N21/3563 , G01N21/359
Abstract: 本发明提供一种基于可见/近红外光谱技术的小麦带菌量线检测方法，涉及小麦菌落总数检测技术领域，包括以下步骤：收集不同带菌量小麦样品；光谱检测，采用可见/近红外光纤光谱仪扫描运动状态下样品的漫反射光谱信息，并取部分样品，测定其菌落总数；光谱数据预处理：对样品的原始光谱信息进行预处理，消除干扰因素；定量预测分析，利用偏最小二乘回归分析方法(PLSR)，依据小麦菌落总数水平与其相应光谱吸收值的对应关系，建立真实带菌量与预测水平的相关关系模型；快速测定，利用前述建立的模型，基于待测小麦的光谱信息而输出其实际带菌量。本发明检测方便，检测成本低，检测效率高，可在线对大批量样品进行实时分析。
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公开(公告)号：CN110596280A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201911039334.9
申请日：2019-10-29
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明提供一种基于高光谱图像和光谱信息融合的小麦呕吐毒素污染水平快速检测方法，包括：样本制备、小麦中呕吐毒素含量高效液相色谱测定、获取小麦原始高光谱三维图像、提取感兴趣区域、高光谱三维图像预处理、提取特征波长以及构建小麦粉呕吐毒素判别模型，基于特征波长对应的平均光谱数据和特征参数对应的图像数据，以及光谱和图像特征融合后的数据，建立呕吐毒素判别模型，判断小麦中呕吐毒素是否超标。本发明将光谱特征波长与图像特征参数进行数据融合，利用冗余和互补的数据改善输出性能，基于融合特征建立小麦呕吐毒素污染程度判别模型，进而判断小麦中呕吐毒素是否超标，可提高判别模型准确性和鲁棒性。
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