电子鼻对花生异味测定的初步研究

初步研究不同温度、不同湿度下电子鼻对花生异味的测定。结果表明,电子鼻的所有传感器对花生霉变产生的异味均有反应,其中以S3、S4、S15反应最为强烈。

基于软X射线成像的储粮害虫米象生长阶段检测

为了准确检测单粒小麦内部是否感染米象(Sitophilus oryzae),利用软X射线成像检测技术对感染不同生长阶段米象的小麦颗粒进行成像,试图通过图像分析来确定小麦内部米象的幼虫、蛹和成虫等不同生长阶段,并利用随机重复抽样建模来评价结果可靠性。通过对被感染米象虫卵不同天数小麦的图像分析发现,图像灰度分布直方图随感染天数变化明显,低灰度值区域(灰度值为10~102)的灰度区域像素点随感染天数增加而减少,中灰度(灰度值为103~162)和高灰度区域(灰度值为163~232)则随感染天数增加而增多。使用包括图像灰度分布和纹理特征等47个特征值,利用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)与二次判别分析(Quadratic Discriminant Analysis,QDA)建立判别模型,并通过多次随机重复抽样(1000次)对模型预测效果进行评估分析。结果表明:在95%置信区间下,在感染与未感染小麦的分类判别中,LDA的判别准确率都在76%以上,除幼虫外生长阶段判别正确率达到95%以上;而QDA的平均判别准确率较低且判别误差也相对较高。因此,该研究使用随机重复抽样方法LDA模型判别小麦是否受到米象感染和区分不同生长阶段是准确可靠的。