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高光譜成像技術(shù)在釀酒高粱品種分類中的應(yīng)用

時(shí)間:2024-04-09 點(diǎn)擊:259次

高粱做為釀制技術(shù)的關(guān)鍵原料,其類型和品質(zhì)將影響葡萄酒的品質(zhì)。因而,挑選葡萄酒高粱種類是一項(xiàng)重要的工作。在操作過(guò)程中,重要采用人工歸類,用時(shí),主觀危害嚴(yán)重,難以形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。為了保證歸類準(zhǔn)確性,可以用高光譜成像儀。本文介紹了高光譜成像技術(shù)在葡萄酒高粱種類歸類中的運(yùn)用。

釀酒高粱

制酒高粱

制酒高粱種類歸類的必要性:

高粱是我國(guó)重要的作物之一。因其顆粒營(yíng)養(yǎng)全面,在釀酒行業(yè)有“紅糧”的經(jīng)典見解,年需求量做到2000萬(wàn)頓。目前,制酒高粱的主要類型是瀘州紅、青殼洋、瑞諾7號(hào)等淀粉含量較高的糯高粱。因?yàn)橹凭聘吡环N類繁多,產(chǎn)地不同,淀粉、蛋白、脂肪、單寧等物質(zhì)在顆粒中差異很大,造成白酒在口味、風(fēng)格、品質(zhì)、產(chǎn)酒率等層面存在較大差異??梢钥闯?,在高粱原料進(jìn)到庫(kù)房前,精確高效地鑒別高粱的類型,操縱釀制過(guò)程的糧食浸泡時(shí)間、用水量、糧食蒸制時(shí)間等加工過(guò)程,對(duì)設(shè)備優(yōu)質(zhì)白酒具有非常重要的指導(dǎo)意義。


傳統(tǒng)鑒別方法主要包含人力經(jīng)驗(yàn)識(shí)別生物抽樣檢測(cè)。前者會(huì)受到主觀傷害,效率不高,難以形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。后者操作繁瑣用時(shí),不能滿足當(dāng)今白酒企業(yè)對(duì)釀制原料高粱的識(shí)別規(guī)定。因而,急需解決找到一種迅速、精確、簡(jiǎn)單高粱歸類檢測(cè)方式,高光譜成像技術(shù)無(wú)疑是最佳選擇。




高光譜成像技術(shù)在制酒高粱類型歸類中的運(yùn)用:

高光譜圖像技術(shù)是一種集傳統(tǒng)光譜技術(shù)和二維成像技術(shù)于一體的新型非接觸檢測(cè)技術(shù)。通過(guò)對(duì)待測(cè)物件光譜信息和圖像信息的解讀和獲得,進(jìn)行樣本的迅速無(wú)損檢測(cè)。高光譜圖像技術(shù)具有高分辨率的特性,其圖像數(shù)據(jù)鄰近波長(zhǎng)間隔狹小,波長(zhǎng)重合,高光譜圖像數(shù)據(jù)每個(gè)像元可提取詳盡的高分辨率光譜曲線,因而高光譜圖像技術(shù)已發(fā)展成為遮蓋數(shù)百個(gè)光譜通道,像素?cái)?shù)擁有豐富的高像素檢測(cè)技術(shù)。


高光譜成像儀不但廣泛用于遙感領(lǐng)域,并且廣泛用于制酒高粱的無(wú)損檢測(cè)行業(yè)。它結(jié)合了成像技術(shù)和光譜技術(shù)的優(yōu)勢(shì),具備“圖像融合”的特征,獲得圖像信息檢測(cè)葡萄酒高粱種類的內(nèi)部品質(zhì),獲得光譜信息檢測(cè)葡萄酒高粱種類的結(jié)構(gòu)品質(zhì),同時(shí)需要結(jié)合圖像信息和光譜信息,更好地檢測(cè)葡萄酒高粱品種里外品質(zhì)。用高光譜儀檢驗(yàn)制酒高粱類型的具體步驟如下:


1.樣品采集


搜集不同品種的制酒高粱,依次進(jìn)行編號(hào)。


2.光譜圖像數(shù)據(jù)采集


選擇合適的試品,用高光譜成像儀搜集葡萄酒高粱品種高光譜圖像數(shù)據(jù)。在收集高光譜圖像以前,應(yīng)校準(zhǔn)儀器。通過(guò)調(diào)節(jié)光強(qiáng)、圖像清晰度和圖像失幀來(lái)達(dá)到高光譜顯像綜合校正的關(guān)鍵。危害圖像清晰度和失真的因素包括物鏡中間高度、電子控制移動(dòng)平臺(tái)移速和曝光時(shí)間。


3.獲得特點(diǎn)波長(zhǎng)


因?yàn)椴杉瘶颖镜娜ǘ喂庾V數(shù)據(jù)量大,信息混和,很多光譜數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致模型繁雜、運(yùn)算量大等問(wèn)題。因而,有必要對(duì)高光譜信息進(jìn)行降維處理,以尋找更能表明試品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的特點(diǎn)圖像,這不僅提高了后期數(shù)據(jù)處理速度,并且能消除數(shù)據(jù)中的多余信息。


4.建立預(yù)測(cè)模型和評(píng)估模型


運(yùn)用分析系統(tǒng)選擇不同方式對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理,并進(jìn)行數(shù)據(jù)模型,剖析不同預(yù)處理方式對(duì)預(yù)測(cè)模型效果。應(yīng)用最小二乘回歸(PLSR)建立制酒高粱種類預(yù)測(cè)模型,認(rèn)證模型預(yù)測(cè)能力,并進(jìn)行精確點(diǎn)評(píng)。


運(yùn)用高光譜成像技術(shù)檢測(cè)葡萄酒高粱類別的里外品質(zhì),然后分析全波段葡萄酒高粱圖像的主要原料,依據(jù)主要成份圖像的特征向量挑選特點(diǎn)波長(zhǎng),選擇適合的圖像解決和識(shí)別,最終應(yīng)用圖像偏差算法,能夠評(píng)定葡萄酒高粱的品質(zhì),進(jìn)而挑選。


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