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基于不同维度低场核磁共振技术的大豆含油率检测与判别
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作者 张宇 赵亚楠 +1 位作者 赵健翔 宋平 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期337-344,共8页
大豆含油率的高低直接影响榨油与育种结果。为探究大豆含油率的最佳检测方法与构建含油率高低判别模型,该研究基于不同维度低场核磁共振(low field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)技术,以国标法为对照,利用LF-NMR波谱和LF-NMR含油... 大豆含油率的高低直接影响榨油与育种结果。为探究大豆含油率的最佳检测方法与构建含油率高低判别模型,该研究基于不同维度低场核磁共振(low field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)技术,以国标法为对照,利用LF-NMR波谱和LF-NMR含油含水率软件检测大豆含油率;核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)结合深度学习,建立大豆含油率高低判别模型。引入低场二维核磁共振(low field two-dimensional nuclear magnetic resonance,LF-2D-NMR)技术,定性分析一维波谱中信号重叠无法区分组分的问题。试验结果表明,LF-NMR含油含水率软件能快速准确检测大豆含油率,T1-T2二维核磁图谱成功解决了自由水和油信号重叠问题。利用U-net++深度学习模型对MRI成像的矢状面、冠状面、横截面以及三面混合数据集进行训练,其中横截面评价指标与其他数据集相比更优,语义分割部分中平均交并比(mean intersection over union,mIoU)约0.9058,全局准确率0.9980,训练后的模型能够将MRI图像识别并分割,快速判别大豆含油率高低。试验证明,LF-NMR及MRI能够快速无损掌握大豆含油率信息,为大豆的高油育种提供了新思路和技术支持。 展开更多
关键词 低场核磁共振 低场二维核磁共振 磁共振成像 大豆含油率 深度学习
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