一、基本信息
文档名称:基于高光谱成像技术和近红外光谱技术的金冠苹果货架期判别及其品质分析
文档格式:pdf格式
文档大小:4.24MB
总页数:48页
二、简介
本文研究了基于高光谱成像技术和近红外光谱技术对金冠苹果货架期的判别及其品质分析。通过采集苹果在不同储存阶段的光谱数据,结合机器学习算法建立预测模型,实现对苹果新鲜度和品质的快速评估。高光谱成像技术能够提供丰富的空间和光谱信息,而近红外光谱技术则具有非破坏性和高效性优势。实验结果表明,该方法能够有效区分不同货架期的苹果,并准确预测其品质变化。该研究为水果品质检测提供了新的技术手段,有助于提升农产品的质量控制水平。
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