嗅觉可视化以数字图像作为试验的最初结果,这些图像中包含的信息数据量大,怎样从图像中提取必要的数字信息,简化数据量,实现快速、准确地识别试验对象是需要仔细研究的问题。可视化的数据处理主要包括两部分,即图像处理提取...[继续阅读]

    嗅觉可视化传感器阵列中的气敏材料具有分子识别性质,所以嗅觉可视化技术可以区分相似的化学物质,甚至是化学性质极其相似的同分异构体。以下区分6种低元醇(甲醇、乙醇、异丙醇、正丁醇、异丁醇、仲丁醇)的应用实例展示了嗅...[继续阅读]

    酒类食品的生产和消费在我国国民经济中占有十分重要的地位。在生产过程中,快速、准确地检测产品质量的变化情况,或同一品牌不同产期产品的质量变化情况,对企业是非常重要的。这不仅可使企业及早发现问题,改进生产工艺,确保...[继续阅读]

    (一)光的本质光的本质是一种电磁波。γ射线、X射线、微波、无线电波等也是电磁波,将电磁波按波长(或频率,或能量)顺序排列成的谱图,称为电磁波谱。整个电磁波谱的范围极大,常划分成几个较小的区域,如表3-1所示。所有的电磁波...[继续阅读]

    光谱分析技术的原理大都基于朗伯-比尔定律,因此,有必要在介绍各种常用的光谱分析技术之前介绍朗伯-比尔定律。(一)朗伯-比尔定律当一束光强为I0的单色光通过浓度为c厚度为L的溶液时,则一部分光强IR被反射,一部分光强IA被吸收...[继续阅读]

    由于计算机视觉系统具有无损、可靠、快速的优点,因此在农产品的品质检测中应用广泛。在当前的农产品无损检测领域,计算机视觉系统不仅在可见光区域,而且扩展到了紫外、近红外、红外、X射线等区域。在非可见光区域得到的图...[继续阅读]

    高光谱图像技术(Hyper-spectralImage)是20世纪80年代发展起来的新技术,集中了光学、光电子学、电子学、信息处理、计算机科学等领域的先进技术,把传统的二维成像技术和光谱技术有机地结合在一起。高光谱图像技术具有超多波段、高...[继续阅读]

    高光谱图像检测技术的硬件组成主要包括光源、CCD摄像头、装备有图像采集卡的计算机和单色仪。光源的波谱范围可以在紫外(200～400nm)、可见光(400～760nm)、近红外(760～2500nm)以及波长大于2500nm的区域。摄像头能接受从物体表面反射...[继续阅读]

    (一)高光谱图像数据的组成如前所述,高光谱图像数据是三维的(如图3-10所示),有时称为图像块(hyperspectralcubes)。其中的二维是图像像素的横纵坐标信息(以坐标x和y表示),第三维是波长信息(以λ表示)。所以这种数据可以用图像维和光谱...[继续阅读]

    高光谱图像技术结合了光谱学和成像学的优势,应用高光谱图像技术研究农产品品质的检测问题是近年来才出现的。研究结果表明该技术的发展潜力是很大的。在进行高光谱图像研究时需注意以下几点:(1)国内外目前用于农产品品质检...[继续阅读]