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基于高光谱图像技术的水果表面农药残留检测试验研究 被引量:65

Detecting Pesticide Residue on Navel Orange Surface by Using Hyperspectral Imaging
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摘要 以脐橙为研究对象,初步探讨了应用高光谱图像技术检测水果表面农药残留的方法。用蒸馏水把农药分别配置成1:20,1:100和1:1000倍的溶液。然后把同种不同浓度的溶液滴到10个洗净的脐橙表面,溶液量约为120μL,200μL和400μL,脐橙表面形成一个3×3的矩阵形状。将水果放置到通风阴凉处放168h后,拍摄图像。采集脐橙在625-725nm范围的高光谱图像,应用主成分分析方法(PCA)获得特征波长的图像,应用第三主成分图像(PC-3)并经过适当的图像处理方法对脐橙表面的农药残留进行检测。检测结果表明,高光谱技术对检测较高浓度农药残留非常明显。 The Detection of fruit contaminate with pesticide residue is a public health concern. The pesticide was diluted to 1 : 20, 1 : 100 and 1 : 1000 solution with distilled water. A 3 × 3 matrix of dilutions was applied to 10 cleaned sample with 120 μL, 200 μL and 400 μL. After 168h, hyperspectral images in the wavelength range from 625 nm to 725 nm are taken. The characteristic wavelength images are achieved by principal component analysis (PCA). Combining the 3rd principal component (PC) image with proper image processing methods detects the pesticide residue on navel orange. This research shows that the technology of hyperspectral imaging can be used to effectively detect pesticide residue on fruit surface.
作者 薛龙 黎静 刘木华 Xue Long, Li Jing, Liu Muhua (School of Mechanical and Electronical Engineering, East China Jiaotong University, Nanchang, Jiangxi 330013, China 2 Engineering College, Jiangxi Agricultural University, Nanchang, Jiangxi 330045, China)
出处 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期2277-2280,共4页 Acta Optica Sinica
基金 国家自然科学基金(30760101)资助项目.
关键词 医用光学与生物技术 高光谱图像 无损检测 主成分分析 农药残留 medical optics and biotechnology hyperspectral imaging non-destructive principal component analysis pesticide residue
作者简介 薛龙(1977-),男,硕士,讲师,主要从事机械工程方面的研究。E-mail:ultimata@163.com 导师简介:刘木华(1969-),男,博士,教授,主要从事农产品品质无损检测和光谱图像等方面的研究。E-mail:suikelmh@sohu.com(通信联系人)
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