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针对目前对纺织品成分鉴别快速、无损、在线检测的需求,提出了一种以高光谱成像系统结合化学计量学方法鉴别纺织品成分的方法。以常用的10类纺织品为鉴别目标,分析比较了数据预处理及样本集挑选方法的优劣,建立偏最小二乘法判别分析模型进行鉴别,最终提出高光谱成像系统进行纺织品成分定性鉴别的技术路线。研究结果表明:一阶导数处理能消除由纺织品加工工艺和测试条件等因素造成的基线漂移现象,提高鉴别模型的泛化性能,降低训练样本代表性的要求;通过所建立的判别分析模型,经过不同加工工艺的纺织品均能得到鉴别,且鉴别准确率达到96.78%,证实了高光谱成像技术应用于纺织品成分定性鉴别中的可行性。 相似文献
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科学、严谨的纸币真伪鉴别方法是遏制假钞流通的有效途径和重要手段.随着科技的进步,许多创新鉴别技术不断涌现,其中基于光谱特征的检测技术因准确、高效而被逐渐推广应用.利用光谱反射率特征能有效地区分背景、干扰物与真实目标,其在医疗、军事、食品检测等方面都取得了良好的应用效果.本研究利用真伪纸币的光谱差异性对纸币真伪进行鉴别分析.首先,利用尺度不变特征转换(SIFT)算法提取真、伪纸币的图像特征点,获取描述符幅值较大的特征点,通过测量比较真伪纸币特征点的光谱信息差异,对纸币进行真伪鉴别. 相似文献
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近红外光谱法快速鉴别花生油真伪及掺伪成分 总被引:5,自引:4,他引:1
为实现对掺伪花生油的快速鉴别, 本文对花生油样品的原始光谱先后经过小波变换、特征谱区的选择、一阶导数加上矢量归一化预处理、剔除异常样品等方法处理后, 采用主成分分析法对预处理后的光谱数据进行聚类分析.结果表明, 该方法对花生油的真伪鉴别准确率达到了100%, 而且能对伪品花生油掺伪量及掺伪量大于20%时使用的掺伪植物油种类做出鉴别.说明利用近红外光谱技术结合小波变换和模式识别技术可快速、准确地鉴别花生油的真伪及掺伪成分. 相似文献
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为了实现对掺假芝麻油的快速鉴别,将豆油、花生油、棉籽油和菜籽油分别与同一种纯正芝麻油按体积分数0.5% ~ 100%的比例混合,在3 200 ~ 10000cm-1光谱范围内采集了掺假芝麻油样品的近红外吸收光谱.通过特征谱区的选择、光谱预处理方法的优化,采用聚类分析和主成分分析法(PCA)分别建立了芝麻油的鉴别模型.结果表明:4种掺假油品有不同的较优光谱处理范围;两种模式识别方法对于掺假量5%~100%的芝麻油真伪识别率达到100%;而掺假量在5%以下时,两种方法都失去鉴别能力,说明近红外光谱分析技术在检测掺假芝麻油时的最低掺假下限为5%.综上,近红外光谱结合模式识别技术在掺假量大于5%时,可快速、准确地鉴别真伪芝麻油. 相似文献
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目的建立蜂蜜样品真伪鉴别的近红外光谱快速检测方法,为今后蜂蜜检验工作提供可靠参考依据。方法采用积分球透反射模式采集样品近红外光谱数据,以Savitzky-Golay 1阶微分方法对原始光谱进行预处理,以随机森林方法建立光谱数据与蜂蜜真伪的定性判别模型。结果所建立的判别模型中训练样本判别正确率为100%,测试样本判别正确率为95%。结论近红外透反射光谱技术应用于蜂蜜真伪鉴别的可行性,同其他分析方法相比具有操作简单、速度快、效率高、无污染、费用低、无需复杂前处理等优点。 相似文献
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近红外光谱技术在快速鉴别真伪小磨香油中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现对掺伪小磨香油的快速鉴别,本文采集了小磨香油样品的近红外吸收光谱,经二阶导数+矢量归一化预处理,17点移动式平均平滑后,选择光谱范围为9 000 cm-1~4 500 cm-1,利用合格性测试和主成分分析法(PCA)建立了小磨香油的鉴别模型,并取样对该模型验证.结果表明:两种模式识别方法对于掺假量10%~90%的小磨香油的真伪识别率均为100%.因此认为,采用近红外光谱结合模式识别技术结合可快速、准确地鉴别小磨香油真伪. 相似文献
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