Preview

Журнал прикладной спектроскопии

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

БЫСТРАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ КАЧЕСТВА СЕМЯН АРБУЗА С ПОМОЩЬЮ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ В СОЧЕТАНИИ С ХЕМОМЕТРИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ

Полный текст:

Аннотация

Рассмотрена возможность осуществления неразрушающего контроля качества семян арбуза, основанного на использовании их мультиспектральной визуализации в сочетании с хемометрикой. Для определения качества семян предложено использовать анализ основных компонент (PCA), метод наименьших квадратов - опорных векторов (LS-SVM), алгоритм нейронной сети с обратным распространением ошибки (BPNN) и модель случайного леса (RF). Показано, что как спектральные, так и морфологические данные являются ключевыми факторами для определения качества семян арбуза. Различие между высоко- и низкокачественными (мертвыми, со слабой всхожестью) семенами арбуза может быть визуализировано и достаточно точно идентифицировано (до 92% с помощью модели LS-SVM для сорта Julong и 91% с помощью метода RF для сорта Xiali).

Об авторах

W. . Liu
Школа пищевых технологий, Университет технологии Хэфэя; Университет Хэфэя
Россия


X. . Xu
Исследовательский институт риса, Аньхойская академия сельскохозяйственных наук
Россия


Ch. . Liu
Школа пищевых технологий, Университет технологии Хэфэя
Россия


L. . Zheng
Школа пищевых технологий, Университет технологии Хэфэя
Россия


Список литературы

1. A. Guo, J. Zhang, H. Sun, J. Salse, W. J. Lucas, Nat. Genet., 45, 51-58 (2012).

2. Perkins-Veazie, P. Collins, J. K. Davis, A. R. Roberts, J. Agric. Food Chem., 54, 2593-2597 (2006).

3. J. K. Collins, G. Y. Wu, P. Perkinsveazie, K. Spears, P. L. Claypool, R. A. Baker, Nutr., 23, 261-266 (2007).

4. D. S. Egel, C. Gunter, R. Martyn, Hortscience, 43, 1410-1414 (2008).

5. K. K. Moorthy, P. Babu, M. Sreedhar, V. S. A. K. Sama, P. N. Kumar, S. M. Balachandran, R. M. Sundaram, Seed Sci. Technol., 39, 282-292 (2011).

6. S. Ye, Y. Wang, D. Huang, J. Li, Y. Gong, L. Xu, L. Liu, Sci. Hort-Amsterdam, 155, 92-96 (2013).

7. M. D. Sánchez-Yélamo, Seed Sci. Technol., 34, 297-306 (2006).

8. V. N. Soares, S. G. Elias, G. I. Gadotti, A. E. Garay, F. A. Villela, Crop Sci., 56, 707-715 (2016).

9. E. Noli, S. Conti, M. Maccaferri, M. C. Sanguineti, Seed Sci. Technol., 27, 1-10 (1999).

10. N. Shetty, T. G. Min, R. Gislum, M. Olesen, B. Boelt, J. Near Infrared Spectrosc., 19, 451 (2012).

11. S. S. Shin, E. J. Shin, D. P. Sang, K. S. Lee, Can. J. Civil. Eng., 16, 538-546 (2012).

12. C. Mo, J. Lim, K. Lee, S. Kang, M. S. Kim, G. Kim, J. Biosyst. Eng., 38, 318-326 (2013).

13. A. Ambrose, S. Lohumi, W. H. Lee, B. K. Cho, Sensor Actuator B: Chem., 224, 500-506 (2016).

14. C. Mo, M. S. Kim, J. Lim, K. Lee, G. Kim, B. K. Cho, Trans. ASABE, 58, 959-968 (2015)

15. Y. Z. Feng, D. W. Sun, Crc. Crit. Rev. Food Sci. Nutr., 52, 1039-1058 (2012).

16. J. Qin, K. Chao, M. S. Kim, R. Lu, T. F. Burks, J. Food Eng., 118, 157-171 (2013).

17. F. A. E. Hahn, Biosyst. Eng., 81, 147-155 (2002).

18. M. M. Løkke, H. F. Seefeldt, T. Skov, M. Edelenbos, Posthavrvest Biol. Technol., 75, 86-95 (2013).

19. C. Liu, W. Liu, W. Chen, J. Yang, L. Zheng, Food Chem., 173, 482-488 (2015).

20. T. C. Pearson, D. T. Wicklow, Trans. ASABE, 49, 1235-1245 (2006).

21. A. I. Ropodi, D. E. Pavlidis, F. Mohareb, E. Z. Panagou, G. J. Nychas, Food Res. Int., 67, 12-18 (2015).

22. A. I. Ropodi, E. Z. Panagou, G. J. E. Nychas, Food Control, 73, 57-63 (2016)

23. C. Liu, W. Liu, X. Lu, W. Chen, J. Yang, L. Zheng, Food Chem., 153, 87-93 (2014).

24. C. Cortes, V. Vapnik, Mach. Learn., 20, 273-297 (1995).

25. O. Devos, C. Ruckebusch, A. Durand, L. Duponchel, J. P. Huvenne, Chemometer Intell. Lab. Syst., 96, 27-33 (2009).

26. U. Bradter, T. J. Thom, J. Appl. Ecol., 48, 1057-1065 (2011).

27. M. Liu, M. Wang, J. Wang, D. Li, Sensor Actuator B: Chem., 177, 970-980 (2013).


Для цитирования:


Liu W..., Xu X..., Liu C..., Zheng L... БЫСТРАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ КАЧЕСТВА СЕМЯН АРБУЗА С ПОМОЩЬЮ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ В СОЧЕТАНИИ С ХЕМОМЕТРИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ. Журнал прикладной спектроскопии. 2018;85(6):919-925.

For citation:


Liu W..., Xu X..., Liu C..., Zheng L... RAPID DISCRIMINATION OF HIGH-QUALITY WATERMELON SEEDS BY MULTISPECTRAL IMAGING COMBINED WITH CHEMOMETRIC METHODS. Zhurnal Prikladnoii Spektroskopii. 2018;85(6):919-925. (In Russ.)

Просмотров: 67


ISSN 0514-7506 (Print)