摘要：为有效检测高湿度环境下谷类籽粒硬度,以某谷类食品加工厂生产的野生二粒小麦为试验对象,采用高光谱图像成像系统获取野生二粒小麦高光谱图像,通过基于匹配思想的自适应消噪方法(PLS)去除野生二粒小麦高光谱图像的带状噪声,增强高湿度环境下野生二粒小麦高光谱图像质量,在此基础上,将野生二粒小麦光谱数据的平均值作为光谱数据,构建高湿度环境下野生二粒小麦籽粒硬度预测模型,实现对高湿度环境下谷类籽粒硬度的准确检测。仿真试验结果表明,当加工环境湿度为55%时,本文方法检测野生二粒小麦籽粒硬度值平均结果为1745 g,与标准红外检测方法得到的结果差值仅有3 g;当环境湿度提高到75%时,本文方法检测结果为1712 g,与标准红外检测方法相差42 g,本文方法检测野生二粒小麦籽粒硬度结果精度高,优于声振频带幅值特性法,是一种高精度的高湿度环境谷类籽粒硬度检测方法。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社