基于近红外高光谱成像的冷鲜羊肉表面细菌总数检测

细菌总数是反映肉品被污染和腐败状况的重要指标,为寻找快速有效的冷鲜羊肉表面细菌总数无损检测方法,本研究利用近红外高光谱(900~1700nm)成像技术对20d贮藏期内的冷鲜羊肉表面细菌总数进行快速无损检测。由80个样本表面高光谱图像获取目标区域反射光谱,采用多元散射校正和二阶导数相结合(MSC+SD)的方法进行预处理。将用主成分分析法对光谱降维后获得6个特征波长作为输入变量,分别采用偏最小二乘回归(PLS)、误差反向传递人工神经网络(BP-ANN)和径向基函数人工神经网络(RBF-ANN)三种方法建立模型对冷却羊肉表面细菌总数进行预测,均取得较好预测结果,其中,神经网络建模效果优于PLS,预测效果最好的是RBF-ANN模型,相关系数R为0.9988,均方根误差RMSEP为0.2507。结果表明,NIR高光谱图像技术可用于冷鲜羊肉表面细菌总数的快速无损检测。     

基于近红外透射光谱的乳制品蛋白质、脂肪含量检测

应用近红外透射光谱(NITS)法对乳制品中蛋白质和 脂肪含量进行快速检测。首先分别对光谱进行二阶导数 加S-G平滑(SD+S-G)和一阶导数加多元散射校正加S-G平滑(FD+MSC+S-G)预处理;然 后对处理后 的光谱进行小波基为db3、分解尺度为6的小波压缩;最后以压缩后光谱数据作为输入变量, 采用径向基 函数人工神经网络(RBF-ANN)建立4种乳制品的蛋白质和脂肪定量分析模型。经过反复实 验得出最佳扩散 常数spread值,其中,蛋白质模型在spread值为135时预测精度最高, 其相关系数(R)和预测集均方差(RMSEP)分别为 0.9999和0.0301,脂肪模型在spread值为105时 预测精度最高,其R和RHSEP分别为0.999和0.096。结果表明,基于RBF-A NN和小波压缩建模更稳定、精度更高,可以实现乳制品品质快速无损检测。     

基于无线SCADA的电网参数采集系统设计应用

设计完成基于SCADA的电网参数采集系统,实现基于无线系统的远程通讯.通过罗克韦尔自动化PowerMoniter3000对电网参数进行采集,应用SQLserver2000对数据存储,实现以太网远程实时监控,扩展了系统功能,优化了系统结构.     

天基骨干网卫星地面综合测试系统的设计

卫星地面综合测试系统是应用于卫星系统测试，检验卫星健康状态的综合测试系统。它是集计算机实时通讯、指令实时控制、数据实时处理的复杂系统，主要负责检测卫星接口与电性能的匹配性以及功能性能的完备性，验证卫星系统软硬件的兼容性和可靠性。卫星地面综合测试系统应用覆盖了卫星产品研发到分系统功能性能测试以及整星大型试验等整个生命周期，有力地支撑了天基骨干网卫星的地面测试。     

基于近红外光谱技术乳制品品种快速无损鉴别

研究了使用近红外透射光谱法对四种乳制品品种进行快速鉴别的方法.首先对样品光谱进行多元散射校正等预处理,然后对处理后的光谱进行小波基为db3,分解尺度为6的小波压缩,最后以压缩后光谱数据作为输入变量,分别采用BP-ANN、RBF-ANN和SVM-ANN三种人工神经网络建立品种鉴别模型.结果显示,当光谱预处理方法为多元散射校正加S-G平滑加小波变换(MSC +S-G +WT)时,三种网络对样品的鉴别率均达到了100％.所以近红外光谱技术可以实现对乳制品品种的快速无损鉴别.     

高光谱成像技术检测冷却羊肉表面细菌总数

为了对冷却羊肉表面细菌总数进行无损检测,采用不同波段范围高光谱成像系统结合多种建模方法建立预测模型,进行理论分析和实验验证。分别在400nm~110nm和900nm~1700nm波长范围内获取冷却羊肉样本的高光谱图像信息,结合偏最小二乘和人工神经网络(反向人工神经网络和径向基人工神经网络)建立预测模型。结果表明,神经网络建模效果优于偏最小二乘;其中,径向基人工神经网络模型在400nm~1100nm和900nm~1700nm波长范围内相关系数分别为0.9872和0.9988,均方根误差分别为0.8210和0.2507,预测效果最好;而900nm~1700nm波长范围为最佳建模波长。这一结果说明利用高光谱图像技术对冷却羊肉表面细菌总数进行快速无损检测是可行的。