贵阳学院农产品无损检测工程研究中心 
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研究主题：无损检测 高光谱成像 光谱技术 苹果 模式识别
研究学科：自动化类 轻工类 机械类 电子信息类 环境科学与工程类
被引量：202H指数：9WOS: 3 EI: 4 北大核心: 29 CSCD: 13
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排序方式：
- 基于深度学习的农作物病害图像识别技术进展
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- 《浙江农业学报》贵州大学大数据与信息工程学院;贵阳学院农产品无损检测工程研究中心 王彦翔 张艳 杨成娅 孟庆龙 尚静 出版年：2019
- 国家自然科学基金(61505036);贵州省科技厅基金项目[黔科合J字[2015]2009号];贵州省普通高等学校工程研究中心[黔教合KY字[2016]017]
- 农作物病害的无损检测和早期识别是精准农业和生态农业发展的关键。随着图像采集和图像处理技术的进步,高光谱成像等先进成像探测技术和基于深度学习的图像分析技术越来越多地应用于农作物病虫害的无损检测中。本文首先简单介绍了以深度学...
- 关键词：农作物病虫害检测 深度学习 图像识别 高光谱成像技术
- 基于红外热成像的早期疾病检测技术的研究进展
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- 《激光与光电子学进展》贵州大学大数据与信息工程学院;贵阳学院农产品无损检测工程研究中心 赵明珠 张艳 朱应燕 出版年：2021
- 贵州省普通高等学校农产品无损检测工程研究中心资助项目(黔教合KY字[2016]017);贵州省科技厅学术新苗培养及创新探索专项项目(GYU-KJT[2019]-18)。
- 通过疾病的早期筛查,制定针对性治疗方案的精准医疗已成为医学发展的重要趋势。医学影像学检测是实现精准医疗的重要基础。疾病初期无明显表征,采用常规检测方法进行诊断具有一定的局限性,但机体会表现出异常的温度分布,红外热成像技术...
- 关键词：成像系统 红外热成像技术 早期疾病检测 无损检测 医学图像识别 深度学习
- 高光谱成像结合BP网络无损检测李子的硬度
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- 《激光与红外》贵阳学院食品与制药工程学院;贵阳学院农产品无损检测工程研究中心 孟庆龙 张艳 尚静 出版年：2019
- 国家自然科学基金项目(No.61505036);贵州省科技计划项目(No.黔科合基础[2019]1010);贵州省普通高等学校工程研究中心(No.黔教合KY字[2016]017);贵阳市科技局贵阳学院专项资金(No.GYU-KYZ[2018]01-08)资助
- 以“红”李子和“青”李子为研究对象,提出了基于高光谱成像技术结合误差反向传播(error Back Propagation,BP)网络无损检测李子硬度的方法。采用高光谱图像采集系统获取了李子样本的高光谱图像,并提取了感兴...
- 关键词：遥感 无损检测 高光谱成像 BP网络 李子 硬度
- 可见/近红外光谱技术无损识别苹果品种的研究
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- 《保鲜与加工》贵阳学院食品与制药工程学院;贵阳学院农产品无损检测工程研究中心 尚静 张艳 孟庆龙 出版年：2019
- 国家自然科学基金项目(61505036);贵州省科技厅-贵阳学院科技合作计划项目(黔科合LH字[2014]7174号);贵州省普通高等学校工程研究中心(黔教合KY字[2016]017);贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2018]290);贵阳市科技局贵阳学院专项资金(GYU-KYZ〔2018〕01-08)
- 为了能快速无损鉴别苹果的品种,基于高光谱成像技术结合模式识别算法,分别建立了判别苹果品种K最近邻(KNN)识别模型与偏最小二乘判别分析(PLS-DA)识别模型。综合比较了不同光谱预处理方法(二阶微分(SD)、标准正态变换...
- 关键词：高光谱成像 模式识别 主成分分析 无损检测
- 光纤光谱技术对猕猴桃品质及成熟度的无损检测 ( EI收录)
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- 《光学精密工程》贵阳学院食品与制药工程学院;贵阳学院农产品无损检测工程研究中心 尚静 孟庆龙 黄人帅 张艳 出版年：2021
- 国家自然科学基金资助项目(No.61505036);贵州省基础研究计划资助项目(No.黔科合基础[2020]1Y270);贵阳市财政支持贵阳学院学科建设与研究生教育项目资助项目(No.SY-2020);大学生创新创业项目资助(No.PX-62058)。
- 猕猴桃可溶性固形物含量(SSC)和硬度是评价其品质的关键参数,同时也是判别其成熟度的重要指标。为探究基于光纤光谱技术预测猕猴桃SSC、硬度和成熟度的可行性并寻求最佳预测模型。首先,采用光纤光谱(200~1000 nm)采...
- 关键词：光纤光谱 猕猴桃 可溶性固形物含量 硬度 成熟度 无损检测
- 光纤光谱结合模式识别无损检测苹果表面疤痕
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- 《激光技术》贵阳学院食品与制药工程学院;贵阳学院农产品无损检测工程研究中心 孟庆龙 张艳 尚静 出版年：2019
- 国家自然科学基金资助项目(61505036);贵州省普通高等学校工程研究中心资助项目(黔教合KY字[2016]017);贵州省教育厅青年科技人才成长基金资助项目(黔教合KY字[2018]290);贵阳市科学技术局-贵阳学院科技专项资金资助项目(GYU-KYZ[2019~2020]PT05-02)
- 为了实现基于光纤光谱技术结合模式识别无损检测苹果表面疤痕,利用光纤光谱采集系统采集了完好无损和表面有疤痕苹果的光谱数据,采用标准正态变换(SNV)和1阶导数对原始光谱数据进行预处理;利用主成分分析方法对预处理后的光谱数据...
- 关键词：光纤光学 无损检测 模式识别 苹果疤痕
- 苹果可溶性固形物的可见/近红外无损检测
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- 《食品与发酵工业》贵阳学院食品与制药工程学院;贵阳学院农产品无损检测工程研究中心 孟庆龙 尚静 黄人帅 陈露涛 张艳 出版年：2020
- 贵州省科技计划项目(黔科合基础[2020]1Y270);贵州省普通高等学校工程研究中心项目(黔教合KY字[2016]017);贵阳学院科研资金(GYU-KY-[2020]);大学生创新创业训练计划项目(20195201361)。
- 利用可见/近红外光谱对苹果可溶性固形物含量进行检测,并建立了最优预测模型。通过400~1 000 nm高光谱成像系统采集了120个"富士"苹果图像,分析比较了二阶导数(second derivative,SD)、标准正态...
- 关键词：可见/近红外光谱 苹果 可溶性固形物含量 BP网络 数据降维 无损检测
- 基于高光谱成像技术的苹果表面缺陷无损检测
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- 《食品研究与开发》贵阳学院食品与制药工程学院;贵阳学院农产品无损检测工程研究中心 孟庆龙 张艳 尚静 出版年：2019
- 国家自然科学基金项目(61505036);贵州省普通高等学校工程研究中心(黔教合KY字[2016]017);贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2018]290);贵阳市科技局贵阳学院专项资金(GYU-KYZ[2018]01-08)
- 以"红富士"苹果为研究对象,提出基于高光谱成像技术结合图像分割技术的苹果表面缺陷的无损检测方法。采用高光谱图像采集系统(400 nm～1 000 nm)采集完好无损和表面有缺陷苹果的高光谱图像;对采集到的高光谱图像进行最...
- 关键词：高光谱成像 苹果 表面缺陷 图像分割 最小噪声分离 无损检测
- 紫外/可见光谱技术无损检测李子可溶性固形物含量
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- 《食品工业科技》贵阳学院食品与制药工程学院;贵阳学院农产品无损检测工程研究中心 尚静 孟庆龙 张艳 穆兴燕 出版年：2020
- 贵州省科技计划项目(黔科合基础[2019]1010号);贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2018]290);贵州省普通高等学校工程研究中心(黔教合KY字[2016]017);贵阳市科学技术局-贵阳学院科技专项资金(GYU-KYZ[2019~2020]PT05-04);大学生创新创业训练计划项目(2018520859)
- 利用光谱技术结合化学计量学对李子可溶性固形物含量检测进行研究,为李子品质无损检测提供科学方法。通过反射式光谱采集系统获取了"红"李子和"青"李子的平均光谱,并对原始光谱数据进行预处理;应用连续投影算法(SPA)和竞争性自...
- 关键词：光谱技术 李子 可溶性固形物含量 无损检测
- 基于主成分回归的苹果可溶性固形物含量预测模型
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- 《保鲜与加工》贵阳学院食品与制药工程学院;贵阳学院农产品无损检测工程研究中心 孟庆龙 尚静 黄人帅 张艳 出版年：2020
- 国家自然科学基金项目(61505036);贵州省科技计划项目(黔科合基础[2020]1Y270);贵州省普通高等学校工程研究中心项目(黔教合KY字[2016]017);贵阳学院科研资金资助(GYU-KY-[2020])。
- 为了更好地预测苹果的可溶性固形物含量(SSC),试验采用反射式光谱采集系统获取采后"富士"苹果的光谱反射率。分析了3种光谱预处理方法(标准正态变换、多元散射校正以及二阶导数)对预测模型的影响;利用主成分分析方法对预处理后...
- 关键词：光谱技术 苹果 可溶性固形物含量 主成分回归
