En este estudio, una cámara hyperspectral 400-1000nm se puede utilizar, y los productos de la tecnología Co., LTD del espectro de color de Hangzhou
En este estudio, una cámara hyperspectral 400-1000nm se puede utilizar, y los productos de la tecnología Co., LTD del espectro de color de Hangzhou
FS13 conduce la investigación relacionada. La gama espectral es 400-1000nm, y la resolución de la longitud de onda es mejor que 2.5nm, hasta 1200
Dos canales espectrales. La adquisición acelera a 128FPS en el espectro completo, hasta 3300Hz después de la selección de la banda (ayuda multizonas
Selección de la banda del ámbito). FS13 conduce la investigación relacionada. La gama espectral es 400-1000nm, y la resolución de la longitud de onda es mejor que 2.5nm, hasta 1200
Dos canales espectrales. La adquisición acelera a 128FPS en el espectro completo, hasta 3300Hz después de la selección de la banda (ayuda multizonas
Selección de la banda del ámbito).
El gusano de seda (mori Linnaeus del bómbice) es un insecto económico que come la mora y de seda de vueltas, así que él también se llama el gusano de seda. Los gusanos de seda originaron en China antigua y fueron domesticados gradualmente por los gusanos de seda originales que habitaban árboles de mora. Ya desde hace 5.000 años, los ancianos habían dominado la tecnología de plantar la mora y de criar gusanos de seda. En épocas antiguas, la sericultura hizo grandes contribuciones al desarrollo de la economía y de la cultura. Actualmente, la industria del gusano de seda de la mora promueve el desarrollo de la economía rural, mejora la condición de vida de granjeros, y es una de las industrias importantes de la línea lateral en la producción agrícola. Además, la industria del gusano de seda está en una posición principal en el mercado internacional y desempeña un papel importante en el comercio mundial, creando un gran número de reservas de divisas para nuestro país. Por lo tanto, el desarrollo sostenible de la industria del gusano de seda de la mora tiene valor económico y significación extremadamente importantes.
La tecnología química tradicional de la detección necesita pretratar las muestras probadas, el proceso de la operación es complicado, y se consumen muchos reactivo químicos. La exactitud de la tecnología rápida enzimática de la detección es baja, así que puede ser utilizada solamente para la investigación primaria. La tecnología no destructiva espectral de la prueba no es representativa debido a la información unilateral. Por lo tanto, una prueba no destructiva rápida, confiable y completa de las hojas de la mora se busca.
El método de residuo de pesticida está de gran importancia en la detección de la seguridad de la cosecha. La tecnología de la imagen Hyperspectral es una nueva tecnología de prueba no destructiva que combina la tecnología de la tecnología de la imagen y del espectro, que tiene las ventajas de ninguna necesidad de destruir el objeto medido, la adquisición completa de la información y la alta exactitud de la detección. En este papel, la tecnología de la imagen hyperspectral combinada con métodos espectrales del proceso y de análisis fue utilizada para estudiar los residuos de pesticida en hojas de la mora, no sólo para estudiar si hay residuos de pesticida en hojas de la mora y la identificación de los residuos de pesticida, pero también para estudiar la detección cuantitativa de residuos de pesticida del clorpirifos en hojas de la mora. El contenido de la investigación de este papel proporciona el soporte técnico para la industria de la sericultura y la garantía fuerte para la renta de los granjeros de la sericultura, y promueve el desarrollo sostenible y profundizado de la industria de la sericultura, que tiene valor teórico extremadamente importante y significación práctica.
En este papel, la tecnología de la imagen hyperspectral combinada con métodos espectrales del proceso y de análisis fue utilizada para detectar cuantitativo el contenido del clorpirifos en hojas de la mora. La mora se va con diversos residuos del clorpirifos fue utilizada como objetos de prueba para obtener imágenes hyperspectral de las hojas de la mora en el rango de 390-1050nm por el toner hyperspectral. El software de ENVI se utiliza para determinar la región de interés de la cuchilla y para calcular los datos espectrales medios de la región. Los coeficientes de correlación entre los datos espectrales malos de las muestras de la hoja de la mora y los valores químicos correspondientes determinados por la cromatografía de gas eran calculados, y 5 ondas fueron seleccionadas según el diagrama de la forma de onda del coeficiente y de la longitud de onda de correlación.
Las longitudes de onda correspondiente a picos y a canales se utilizan como longitudes de onda características (561,25, 680,86, 706,58, 714,32, 724.66nm). De acuerdo con datos espectrales en la longitud de onda característica, un modelo de detección cuantitativo de los residuos de la hoja de la mora fue establecido usando la regresión linear múltiple y la regresión del vector de la ayuda. La corrección fijó el ² del coeficiente R de la determinación del modelo de la predicción del MLR es 0,730, el error de media cuadrada de la raíz RMSEC es 38,599, y se obtiene la predicción fijó el coeficiente R de la determinación. Es 0,637, y el error de media cuadrada de la raíz RMSEP es 47,146. La corrección fijó el coeficiente R3 de la determinación es 0,920, el error de media cuadrática RMSEC es 21,073, la predicción fijó el coeficiente R3 de la determinación es 0,874, y el error de media cuadrática RMSEP es 27,719. Con análisis comparativo: El modelo de la predicción de SVR tiene mejor rendimiento que modelo de la predicción del MLR, así que la tecnología de la imagen hyperspectral Vision-cercano-infrarroja combinada con el modelo de la predicción de SVR se puede utilizar a la detección no destructiva de residuos del clorpirifos en hojas de la mora.