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判别作物大小
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判别作物大小相关的方案
无人机高光谱实现作物精确定位、判别作物大小和健康程度
高光谱遥感具有光谱分辨率高、波段范围窄、图谱合一、连续成像等特点,能够区分出地物光谱的细微差别,探测到其他宽波段遥感无法探测的信息。因此,高光谱遥感在生态、大气和海洋等诸多应用领域具有很大优势。随着无人机发展的日渐成熟,搭载于无人机上的高光谱相机可高效获取地物信息,实现对地物的精准定位以及判别地物大小和健康程度等。
使用Smart Metabolites DatabaseTM判别农作物的产地
在本文中,使用可以同时测量377种亲水性代谢物成分的Smart Metabolites Database,对共106种国内外芦笋样品中的代谢物进行了测量,并建立了判别日本国内外产品的模型,其判定精度可达90%左右。
电子鼻对不同贮藏/货架期甜柿判别分析
利用电子鼻对不同贮藏/货架期内的甜柿挥发性成分进行判别分析。采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)模式判别方法进行数据分析,通过负荷加载(Loadings)分析研究主要传感器响应值的变化。
电子鼻快速判别玉米霉变技术研究
摘要采用正常玉米样品40个,发霉玉米样品41个,建立了电子鼻对霉变与正常样品的识别模型,优化了10个传感器的组合,并对32个未知样品进行判别,其中霉变样品15个,正常样品17个。结果表明传感器优化前后主成分分数分别为86.34%和97.54%,优化后提高了11.2%。采用Euclid、Malahanobis、Correla—tion以及DFA四种算法对检验集未知样品进行判定,优化前总判别率分别为Euclid:68.75%,Malahanobis:75%,Correlation:84.38%,DFA:81.25%;优化后总判别率分别为Euclid:68.75%,Malahanobis:75%,Correla-tion:90.63%,DFA:87.5%。优化后Correlation和DFA法的判别率比优化前提高,其中Correlation法达90.63%。在对霉变和正常玉米判别时,霉变样品的判别率要远高于正常样品的判别率。
基于电子鼻判别富士苹果货架期的研究
利用电子鼻对不同货架期内的富士苹果挥发性成分进行检测,通过雷达图和负荷加载(Loadings)分析研究主要传感器响应值的变化,利用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)模式判别方法进行数据分析.
电子鼻对不同产地名优绿茶和红茶香气特征的判别研究
本研究采用电子鼻AIRSENSE PEN 3测定不同产地、加工工艺及生产时间的13个名优绿茶和6个红茶的香气组分,利用主成分分析法(PCA)和线性判别分析法(LDA)对香气主成分进行分类判别,旨在探讨电子鼻快速检测技术在茶叶香气判别上的应用前景。
电子鼻判别小麦陈化年限的检测方法研究
采用德国AIRSENSE电子鼻对五个储藏年限的陈化小麦进行年限分析,确定了采用电子鼻判别小麦储藏年限的最佳参数及方法.
基于电子鼻技术对云南普洱熟茶的香气品质判别
利用德国AIRSENSE电子鼻技术对云南普洱熟茶进行香气分析及判别,为普洱熟茶的品质分级及筛选提供理论依据,促进普洱熟茶品质判别的数字化。采用电子鼻技术对具有典型代表的9个云南普洱熟茶进行了检测。
1-MCP常温不同处理时间苹果的电子鼻判别分析-德国AIRSENSE电子鼻
以“富士”苹果为试材,利用电子鼻对1-MCP常温不同处理时间内的苹果挥发性成分进行检测分析,通过电子鼻系统动态采集苹果挥发性成分并得到电子鼻的响应值,并用PCA和LDA模式判别方法进行数据分析。结果表明:PCA方法能够区分贮后相同货架期内1-MCP处理组和对照组,但对1-MCP不同处理组间区分效果不理想。LDA方法可以准确地对贮后相同货架期内所有处理的苹果进行判别区分。Loadings分析表明,传感器2、6、7、8、9在1-MCP常温不同处理时间的苹果电子鼻判别中发挥着主要作用。因此,利用电子鼻可以实现1-MCP常温不同处理时间苹果的判别区分,且LDA方法优于PCA方法。
株式会社理学:判别片状切削屑的钢种
近年来,在X射线荧光分析的样品置备方面,对微小及微量样品的要求日趋严格。针对用传统仪器不能解决的样品制备及测试等问题,通过对仪器的高灵敏度化和新方法的开发,不仅解决了以上问题,而且应用范围越来越广泛。 在此我们介绍如何应用能够以CCD相机拍摄样品表面后得到的图象为基础,指定任意测试位置进行定性分析的ZSX100e型仪器,通过对一片片状切削屑进行定性分析及半定量值分析的结果,判别其钢种。
基于电子鼻信号判别番茄苗机械损伤程度
番茄苗产生的挥发物易受到病害、虫害、损伤等多种因素影响。该文利用电子鼻系统测试机械损伤番茄苗挥发性物质的变化,通过主成分分析、线性判别分析对4 种不同处理机械损伤的番茄苗进行分析。
基于逐步判别分析和BP神经网络的电子鼻猪肉储藏时间预测
摘 要:旨在探讨一种快速检测猪肉储藏时间的电子鼻方法 本研究采用德国 Airsense 公司的 PEN 2 型便携式电子鼻对不同储藏时间( 0 ~ 7 d) 的猪肉样品进行检测, 每天检测42 个样品, 每个样品质量为10 g, 密封时间为5 min 提取第60 s 数据进行线性判别分析, 结果显示电子鼻能较好的区分不同储藏天数的猪肉样品 同时用逐步判别分析和 BP 神经网络对猪肉储藏时间进行预测, 训练集的准确率, 前者为100%, 后者为 94. 17%, 而预测集的准确率, 前者为 97. 92%, 后者为 93. 75% 研究表明电子鼻技术有望在猪肉新鲜度快速检测上得到广泛的应用。
电子鼻用于逐步判别分析和 BP 神经网络的猪肉储藏时间预测
旨在探讨一种快速检测猪肉储藏时间的电子鼻方法。本研究采用德国 Airsense 公司的 PEN 2 型便携式电子鼻对不同储藏时间(0 ~7 d)的猪肉样品进行检测, 每天检测42 个样品, 每个样品质量为10 g, 密封时间为5 min。提取第60 s 数据进行线性判别分析, 结果显示电子鼻能较好的区分不同储藏天数的猪肉样品。同时用逐步判别分析和 BP 神经网络对猪肉储藏时间进行预测, 训练集的准确率, 前者为 100%, 后者为 94. 17%, 而预测集的准确率, 前者为 97. 92%, 后者为 93. 75%。研究表明电子鼻技术有望在猪肉新鲜度快速检测上得到广泛的应用。
基于逐步判别分析和BP神经网络的电子鼻猪肉储藏时间预测
摘 要:旨在探讨一种快速检测猪肉储藏时间的电子鼻方法 本研究采用德国 Airsense 公司的 PEN 2 型便携式电子鼻对不同储藏时间( 0 ~ 7 d) 的猪肉样品进行检测, 每天检测42 个样品, 每个样品质量为10 g, 密封时间为5 min 提取第60 s 数据进行线性判别分析, 结果显示电子鼻能较好的区分不同储藏天数的猪肉样品 同时用逐步判别分析和 BP 神经网络对猪肉储藏时间进行预测, 训练集的准确率, 前者为100%, 后者为 94. 17%, 而预测集的准确率, 前者为 97. 92%, 后者为 93. 75% 研究表明电子鼻技术有望在猪肉新鲜度快速检测上得到广泛的应用。
波通瑞华(perten):近红外光谱分析青贮玉米NDF中判别异常光谱的研究
采用DA7200近红外分析仪快速、无损分析反刍动物饲料青贮玉米中中性洗涤纤维(NDF)。判别异常光谱。
基于近红外光谱技术的普洱茶生熟茶判别及产地溯源
目前,已有学者利用化学成分分析和近红外光谱技术(NIRS)实现了普洱茶生熟茶的有效识别。近红外光谱主要反映食品各组分中含氢基团振动的倍频和合频,具有快速、无损、绿色等优点,已经在普洱茶发酵程度判别、多糖含量预测、真假识别及其他茶类的产地溯源上广泛应用。
日立荧光 F-7000在判别多种菠萝制品来源中的应用
本文向您介绍如何使用日立荧光分光光度计F-7000通过荧光指纹法分析判别菠萝制品来源。通过测量鲜榨果汁和浓缩还原果汁、新鲜水果和水果罐头、单一果酱和混合果酱等品种繁多的水果制品样品,利用三维立体的激发发射光谱,可以辨别出样品种类和来源,并检测其中的化学成分。F-7000拥有全球最快扫描和驱动速度,三维光谱分析更加方便、快捷,提供追踪监控化学反应过程。超高信噪比的优异功能,可以检测出低至1*10-12mol/L的荧光素,同时,更有利于痕量样品的测量。
基于顶空气相色谱_离子迁移谱技术的冷冻猪肉贮藏时间快速判别方法
通过分析冷冻猪肉在贮藏过程中发生劣变的主因、位置、产生的物质及检测方法的繁简程度,选择顶空气相色谱-离子迁移谱(headspace-gas chromatography-ion mobility spectroscopy,HS-GC-IMS)技术作为冷冻猪肉气味劣变的检测手段,采集和分析冷冻猪IV号肉表层或浅表层脂肪氧化所产生的挥发性有机物(volatile organiccompounds,VOCs),并采用主成分分析对不同贮藏时间冷冻猪肉的VOCs数据进行维度压缩,利用K均值聚类分析算法建立判别模型,以此作为判别冷冻猪肉贮藏时间的方法。研究表明,HS-GC-IMS可有效分离冷冻猪肉中极性相近的VOCs,对VOCs组分的数据采集及分析可在600 s内完成,并筛选出29 种离子峰强度变化明显的VOCs,通过二维数据可视化方式显示各VOCs离子峰的差异。经数据降维处理后所构建的聚类判别模型,可将冷冻猪肉检验样品根据贮藏时间的不同归类到对应的时间簇。
基于气相离子迁移谱和化学计量学方法判别肉的种类
摘要建立一种快速、 无损分析肉中挥发性有机成分的顶空进样气相色谱-离子迁移谱联用方法,结合化学计量学方法构建快速分类模型以区分肉的种类。以牛肉、羊肉和鸡肉共59个样品为研究对象,称取约1g待测肉样于标准瓶中,用磁帽密封,直接进行GC-IMS分析。结果表明,GC-IMS三维指纹谱可以有效表征不同肉类之间的气味差异信息,选取对应三维谱中26个特征峰的强度作为变量参数,用PCA方法对数据进行降维分析,并用LDA算法对样品进行分类。结果表明,采用前2个主成分能达到98.3%的正确率,仅有1个牛肉样品被误判成羊肉样品。以顶空进样气相色谱-离子迁移谱检测肉中挥发性成分,用PCA和LDA分析鉴别肉的种类具有可行性。
基于电子鼻判别桃果实瘀伤的研究
为建立一种无损检测桃果实瘀伤的方法,对桃果实施加外力使其产生瘀伤,在24℃、相对湿度85%条件下贮藏24h后逐个提取电子鼻响应信号,并对其进行主成分分析。
电子鼻判别不同储藏条件下糙米品质的研究
氧气体积分数,水分和温度存在交互作用。另外,采用Loadings分析方法可以得知传感器W5C、W1S 在检测中起到的作用 大,可以对电子鼻的传感器进行优化与选择,根据不同的具体条件选择适当的传感器阵列组合。
电子鼻判别不同储藏条件下糙米品质的研究
氧气体积分数,水分和温度存在交互作用。另外,采用 Loadings 分析方法可以得知传感器 W5C、W1S 在检测中起到的作用 大,可以对电子鼻的传感器进行优化与选择,根据不同的具体条件选择适当的传感器阵列组合。
基于荧光指纹的淀粉原材料的判别
日立F-7000荧光分光光度计具有如高灵敏度(RMS信噪比为800)以及同类产品最高级别的高扫描速(60000nm/min)等许多新功能。目前,荧光分光光度法在各个领域内得到广泛应用:诸如有机电致发光和液晶等工业材料;水质分析等环境相关领域;荧光试剂的合成与开发等制药领域;细胞内钙离子浓度测定等生物技术相关领域。
3D荧光光谱在如何判别香蕉成熟度中的应用
用紫外线在300-400nm波长下照射香蕉皮,会检测到在430nm有最高峰的蓝色荧光。随着香蕉成熟度的增加,其含糖量也增高,发出的荧光强度也随之增加。所以可将此作为评价香蕉成熟度的指标之一。 研究使用日立高新F-7000荧光分光光度计,利用超高速扫描速度特点,使得光谱分析更加方便和快捷。
电子鼻对不同温度下生鲜羊奶贮藏时间的判定
产品:电子鼻 型号:PEN3 品牌:AIRSENSE摘要:利用电子鼻 PEN3 系统判定常温和冷藏条件下羊奶的贮藏时间。通过电子鼻系统采集羊奶常温贮藏及冷藏期间挥发性成分的响应值,并利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)及线性判别分析法(linear dis-crimination analysis,LDA)对其挥发性成分及贮藏时间进行分析。结果表明:PCA 方法既可以区分常温贮藏及冷藏 1~6d 的生鲜羊奶,还可以对比常温和冷藏条件下贮藏 1~6d 的羊奶,并表现出了较好的区分性,但是不能分析出贮藏期间羊奶挥发性成分的变化趋势;LDA方法区分效果不及PCA,但明显体现出了羊奶贮藏期间挥发性成分的变化趋势。综合PCA及LDA方法的分析结果,说明电子鼻可以有效地判定常温和冷藏条件下生鲜羊奶的贮藏时间及贮藏期内挥发性成分的变化趋势。关键词:电子鼻;温度;羊奶;贮藏时间;主成分分析法;线性判别分析法
高光谱成像技术对鲜枣裂纹进行定性和定量检测
本研究采用高光谱成像技术对鲜枣的裂纹进行定性和定量检测。在获取鲜枣高光谱数据后,提取相关感兴趣区的平均光谱,并采用PLSR,SPA和图像PCA分析得到鲜枣裂纹敏感波段,建立鲜枣裂纹判别的LS-SVM模型以及用ROC 曲线对判别模型进行评判,最终选用最优模型下敏感波段对应的光谱图像进行分析,以获取鲜枣裂纹的位置、大小信息
两种大豆同名品种鉴别方法的对比研究
针对作物种质资源保存工作中存在的库存材料同名问题,以国家种质库中10份不同来源的大豆同名品种“满仓金”种子为试验材料,使用电子鼻对其挥发物进行检测,通过主成分分析(PCA)及线性判别分析(LDA)对其进行区分鉴别,并对其目录性状进行分析。
近红外在禽类羽绒羽毛种类鉴别的应用——种类鉴别
利用近红外对羽绒羽毛样品的种类进行判别进行实验测试,结果表明对1653份样品进行种类判别,1630个样品的种类被准确判别,仅23个样品误判,判别准确率98.6%,说明近红外可以有效的进行羽绒羽毛种类判别。
北京盈盛恒泰:电子鼻信号特征提取与传感器优化的研究
采用PEN2型电子鼻系统对芝麻油的玉米油掺假进行定性鉴别和定量预测,运用主成分分析,逐步判别分析和Fisher线性判别函数变换对原始数据进行预处理,从而降低原始数据空间的维数,并用判别分析与人工神经网络对数据进行进一步分析,考察了不同的数据预处理方法的效果。判别分析结果表明,采用Fisher线性判别函数变换所得到的十个变量判别能力 强,误判率为0.61,仅有1个样品出现误判。在BP神经网络的定量预测中,采用逐步判别分析所筛选出的十个变量作为网络输入,所得的预测结果 为理想,绝对误差个体值的95置信区间 小,为(一4.71,3.38),均方误差为4.75,预测值与实际值之间有极显著的相关性,相关系数R—O.99808。
德国AIRSENSE电子鼻技术在朗姆酒分类及原酒识别中的应用研究
采用PEN3电子鼻嗅觉指纹分析系统对不同产地(中国、牙买加、古巴、危地马拉、菲律宾)的朗姆酒以及4种不同工艺原酒的香气进行了检测,分析电子鼻指纹图谱各特征峰,确认各传感器对样品区分的贡献率大小和特征香气成分。结果表明,PEN3电子鼻不仅可以很好地区分不同产地的朗姆酒,而且对4种不同工艺的原酒也做出了较好地分类判别。
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