近日,黄冈市公共检验检测中心技术骨干杨思成以第一作者身份在Current Research in Food Science期刊上发表1篇关于《Enhancing grain drying methods with hyperspectral imaging technology: A visualanalysis》(利用高光谱成像技术识别稻谷干燥方法:一种视觉分析)检测技术科研论文,该论文是市公共检验检测中心科研人员首次在SCI刊物上发表文章。
该论文研究提出了一种利用高光谱成像技术(HSI)和多元分析对稻谷不同干燥方法进行识别的模型。通常新收获的稻谷样品使用三种不同方法进行干燥:旋转通风干燥、机械干燥和自然干燥。样品的高光谱图像在388-1065 nm波段范围内收集,使用主成分分析(PCA)提取样品的光谱特征,而使用二阶概率统计滤波提取纹理特征,建立了具有不同特征的偏最小二乘回归(PLSR)干燥模型;同时,建立了基于光谱纹理融合特征的BPNN(反向传播神经网络,BPNN)以比较不同模型的识别效果。纹理分析表明,均值图像具有最清晰的轮廓,机械干燥的纹理特征小于旋转通风干燥和自然干燥的纹理特征,利用光谱-纹理特征变量建立的BPNN模型在区分不同干燥模式下的稻谷方面表现最佳,通过基于特殊变量的相关系数获得了预测模型。光谱和纹理特征值被融合用于伪彩可视化表达,稻谷的三种干燥方法显示出不同的颜色,这项研究为不同干燥方法下稻谷的无损快速检测提供了参考。
市公共检验检测中心一直高度重视科研创新工作,印发了工作方案,鼓励支持科研技术人员利用现有的设备和技术优势在新的检验方法、检验效能上大胆探索和创新,以创新谋发展,不断提高粮食食品检验检测整体水平,通过强化科研成果转化应用,积极带动地方经济发展。
(黄冈广播电视台记者徐高元)
编辑:童话 刘桓