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  • 水果中农药残留检测产品配置单(高光谱)

    • 方案摘要:
    • 高光谱成像数据采集采用四川双利合谱科技有限公司的 GaiaSorter高光谱分选仪系统。该系统主要由高光谱成像仪(V10E)、CCD 相机、光源、暗箱、计算机组成,采用高光谱图像技术检测水果的农药残留区域,以实现农药残留区域共同识别的目的。
    • 应用领域:食品/饮料
    • 检测样品: 蔬菜、水果及制品
    • 检测项:农药残留
    • 浏览次数:91次
    • 下载次数:10次
    • 发布时间:2017-08-04
    • 参考标准: 高光谱成像技术
    • 3i分数:6150

    卓立汉光

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  • 甜瓜中糖度检测产品配置单(高光谱)

    • 方案摘要:
    • 甜瓜素有“瓜果之王”的美称,含糖量较高,营养丰富,深受消费者的喜爱。糖度是影响甜瓜营养与风味的主要因素,既可表征成熟度,又可体现其品质[1]。传统的品质化学检测方法是一种费时费力的破坏性检测技术,随着成像和光谱技...
    • 应用领域:食品/饮料
    • 检测样品: 蔬菜、水果及制品
    • 检测项:营养成分
    • 浏览次数:80次
    • 下载次数:7次
    • 发布时间:2017-08-09
    • 参考标准: 高光谱成像技术
    • 3i分数:5400

    卓立汉光

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  • 西瓜中糖度检测产品配置单(高光谱)

    • 方案摘要:
    • 大多数研究者利用光谱仪检测果类品质、糖度、酸度等时,仅针对单一品种或者某一类水果进行研究,很少有研究者利用多类水果或多品种水果进行研究分析其不同糖度、酸度的光谱差异及特征响应波段范围。因此本研究以无籽/有籽西瓜、为研究对象,利用可见/近红外高光谱成像技术,探索不同种类西瓜不同糖度光谱差异及特征响应波段范围,为探索不同水果糖度高精度检测模型奠定基础。
    • 应用领域:食品/饮料
    • 检测样品: 蔬菜、水果及制品
    • 检测项:理化分析
    • 浏览次数:100次
    • 下载次数:7次
    • 发布时间:2017-08-09
    • 参考标准: 高光谱成像技术
    • 3i分数:5400

    卓立汉光

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  • 苹果中斑点及损伤快速识别检测产品配置单(高光谱)

    • 方案摘要:
    • 采用高光谱图像技术检测苹果的黑白斑区域及损伤区域,以实现苹果黑白斑、损伤区域快速识别的目的。 运用高光谱成像技术,运用最小噪声分离、植被指数等方法等,均可有效地识别水果损伤与斑点区域,但最小噪声分离方法较为复杂,运算速度较慢,不适合在工业生产上进行应用,而植被指数算法简单,仅利用2个波段进行四则运算即可实现水果损伤和斑点的快速识别。
    • 应用领域:食品/饮料
    • 检测样品: 蔬菜、水果及制品
    • 检测项:理化分析
    • 浏览次数:71次
    • 下载次数:4次
    • 发布时间:2017-07-31
    • 参考标准: 成像光谱技术
    • 3i分数:4400

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  • 贡梨中损伤与农药残留检测产品配置单(高光谱)

    • 方案摘要:
    • 高光谱成像技术应用于水果表面损伤、农药残留已体现出其“图谱合一”的优越性。水果轻微损伤和农药的微量残留往往发生在表皮之下,和正常区域的颜色相差不大,肉眼难以识别。随着时间的推移,损伤区域会逐渐褐变,最后导致整...
    • 应用领域:食品/饮料
    • 检测样品: 蔬菜、水果及制品
    • 检测项:农药残留
    • 浏览次数:75次
    • 下载次数:6次
    • 发布时间:2017-08-04
    • 参考标准: 高光谱图像技术
    • 3i分数:4400

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  • 橙子中斑点及损伤快速识别检测产品配置单(高光谱)

    • 方案摘要:
    • 高光谱成像技术应用于水果斑点及损伤区域的快速识别已体现出其“图谱合一”的优越性。水果损伤和水果表皮的斑点颜色虽然能用肉眼一一识别,但是在工业生产用,仅靠人力去一一挑选无损伤、无斑点的水果,既费时费力费财。利用成像高光谱技术,获取不同水果的光谱反射率,查找出其损伤、斑点的特征波段,利用特征波段构建植被指数从而实现水果损伤、斑点区域的快速有效的识别,并达到自动化挑选优质水果的目的
    • 应用领域:食品/饮料
    • 检测样品: 蔬菜、水果及制品
    • 检测项:理化分析
    • 浏览次数:36次
    • 下载次数:3次
    • 发布时间:2017-07-31
    • 参考标准: 成像光谱技术
    • 3i分数:2950

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  • 苹果中损伤检测产品配置单(高光谱)

    • 方案摘要:
    • 高光谱图像技术结合了光谱分析和图像处理的技术优势,对研究对象的内外部品质特征进行检测分析,赵杰文等利用高光谱图像技术检测水果轻微损伤,准确率为88.57 %。运用高光谱成像技术,运用主成分分析、腌膜等方法等,可以有效地提取水果损伤,从而达到快速检测的目的。
    • 应用领域:食品/饮料
    • 检测样品: 蔬菜、水果及制品
    • 检测项:理化分析
    • 浏览次数:43次
    • 下载次数:8次
    • 发布时间:2017-08-04
    • 参考标准: 高光谱成像技术
    • 3i分数:2950

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