该【光学图像技术在农产品品质分析 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【31】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【光学图像技术在农产品品质分析 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。:入射光照射在光电二极管表面上,将其转化为电子信号,产生光电流;):将光电二极管阵列排列在基板上,通过电荷转移将光信号转换为电信号;(CMOS)图像传感器:采用CMOS技术,在每个像素点上集成光敏器件和读出电路。:图像传感器的像素数量,决定图像的细节程度;:图像传感器对光的敏感程度,影响图像的亮度和噪声;(SNR):图像中信号与噪声的比率,反映图像的清晰度;:图像传感器感知的光强度范围,影响图像的对比度;:图像传感器处理图像的速度,影响图像的实时性和流畅性。,包括可见光、近红外光和中红外光等波段。,提取农产品光谱中与品质相关的特征波段,例如吸收峰、发射峰和反射率变化。、化学成分和物理性质相关,可以反映其品质信息。,包含不同品质等级样品的特征光谱。,训练分类模型,将未知样品的光谱与模式库进行匹配,预测其品质等级。、快速、客观等优点,可实现农产品品质的在线或离线检测。,包含丰富的光谱信息。,可以获得农产品的空间分布和化学组分信息,进而分析其内部缺陷、病虫害和营养分布。、高精度和多参数检测的优势,可用于农产品的精密分析和分类。,获取有限波段的光谱信息。,可以区分农产品的不同部位、品种和成熟度,并检测其表面缺陷和内部损伤。,适用于大规模农产品品质检测。,反映其分子振动和旋转的特征信息。,可用于检测农产品的真伪、掺假和农药残留。、快速和灵敏度高等优点,适用于农产品的现场检测。,反映其分子在吸收光子后发射光的特征信息。,可用于检测农产品的成熟度、新鲜度和营养成分。、纹理、形状和尺寸等图像特征,提取农产品的关键信息。,对农产品进行准确分类,区分不同品种、等级和缺陷。,将农产品图像分割成不同区域或对象,例如果实、叶片和茎秆。,为后续分析和测量提供基础。
光学图像技术在农产品品质分析 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.