Dans cette étude, une caméra 400-1000nm hyperspectral peut être utilisée, et les produits de la technologie Cie., Ltd de spectre de couleur de Hangzhou
Dans cette étude, une caméra 400-1000nm hyperspectral peut être utilisée, et les produits de la technologie Cie., Ltd de spectre de couleur de Hangzhou
FS13 conduit la recherche relative. Le domaine spectral est 400-1000nm, et la résolution de longueur d'onde est meilleure que 2.5nm, jusqu'à 1200
Deux canaux spectraux. L'acquisition accélèrent à 128FPS dans le plein spectre, jusqu'à 3300Hz après la sélection de bande (appui multizone
Sélection de bande de domaine). FS13 conduit la recherche relative. Le domaine spectral est 400-1000nm, et la résolution de longueur d'onde est meilleure que 2.5nm, jusqu'à 1200
Deux canaux spectraux. L'acquisition accélèrent à 128FPS dans le plein spectre, jusqu'à 3300Hz après la sélection de bande (appui multizone
Sélection de bande de domaine).
Le ver à soie (mori Linnaeus de bombyx) est un insecte économique qui mange la mûre et en soie de rotations, ainsi lui s'appelle également le ver à soie. Les vers à soie ont provenu de la Chine antique et ont été graduellement domestiqués par les vers à soie originaux habitant des mûriers. Dès il y a 5 000 ans, les ancients avaient maîtrisé la technologie de planter la mûre et d'élever des vers à soie. En périodes antiques, la sériciculture a apporté de grandes contributions au développement de l'économie et de la culture. Actuellement, l'industrie de ver à soie de mûre favorise le développement de l'économie rurale, améliore le niveau de vie des agriculteurs, et est l'une des industries importantes de ligne de touche dans la production agricole. En outre, l'industrie de ver à soie est en principale position sur le marché international et joue un rôle important dans le commerce mondial, créant un grand nombre de réservations de devises étrangères pour notre pays. Par conséquent, le développement durable de l'industrie de ver à soie de mûre a la valeur économique et l'importance extrêmement importantes.
La technologie chimique traditionnelle de détection doit traiter préalablement les échantillons examinés, le procédé d'opération est compliqué, et beaucoup de réactifs chimiques sont consommés. L'exactitude de la technologie rapide enzymatique de détection est basse, ainsi elle peut seulement être employée pour le criblage primaire. La technologie non destructive spectrale d'essai n'est pas représentative en raison de l'information unilatérale. Par conséquent, un essai non destructif rapide, fiable et complet des feuilles de mûre est cherché.
La méthode de résidu de pesticide est de la grande importance dans la détection de sécurité de culture. La technologie de l'image Hyperspectral est une nouvelle technologie de essai non destructive combinant la technologie de technologie de l'image et de spectre, qui a les avantages sans besoin de détruire l'objet mesuré, l'acquisition complète de l'information et l'exactitude élevée de détection. En ce document, la technologie de l'image hyperspectral combinée avec des méthodes spectrales de traitement et d'analyse ont été employées pour étudier les résidus de pesticide dans des feuilles de mûre, pour étudier non seulement s'il y a les résidus de pesticide dans des feuilles de mûre et l'identification des résidus de pesticide, mais pour étudier également la détection quantitative des résidus de pesticide de chlorpyrifos dans des feuilles de mûre. La teneur en recherches de ce document fournit le support technique pour l'industrie de sériciculture et la garantie forte pour le revenu de l'exploitant agricole de sériciculture, et favorise le développement viable et en profondeur de l'industrie de sériciculture, qui a la valeur théorique extrêmement importante et l'importance pratique.
En ce document, la technologie de l'image hyperspectral combinée avec des méthodes spectrales de traitement et d'analyse a été employée pour détecter quantitativement le contenu du chlorpyrifos dans des feuilles de mûre. La mûre part avec différents résidus de chlorpyrifos ont été employées comme objets d'essai pour obtenir des images hyperspectral des feuilles de mûre de l'ordre de 390-1050nm par l'encre en poudre hyperspectral. Le logiciel d'ENVI est employé pour déterminer la région d'intérêt de la lame et pour calculer les données spectrales moyennes de la région. Les coefficients de corrélation entre les données spectrales moyennes des échantillons de feuille de mûre et les valeurs chimiques correspondantes déterminées par le chromatographe en phase gazeuse ont été calculés, et 5 vagues ont été choisies selon le diagramme de forme d'onde du coefficient de corrélation et de la longueur d'onde.
Les longueurs d'onde correspondant aux crêtes et aux cuvettes sont employées en tant que longueurs d'onde caractéristiques (561,25, 680,86, 706,58, 714,32, 724.66nm). Basé sur des données spectrales à la longueur d'onde caractéristique, un modèle de détection quantitatif des résidus de feuille de mûre a été établi à l'aide de la régression multiple linéaire et de soutien de vecteur. La correction a placé le ² du coefficient R de détermination du modèle de prévision de MLR est 0,730, l'erreur de moyenne carrée de racine RMSEC est 38,599, et la prévision a placé le coefficient R de détermination est obtenue. Est 0,637, et l'erreur de moyenne carrée de racine RMSEP est 47,146. La correction a placé le coefficient R3 de détermination est 0,920, l'erreur de valeur efficace RMSEC est 21,073, la prévision a placé le coefficient R3 de détermination est 0,874, et l'erreur de valeur efficace RMSEP est 27,719. Par l'analyse comparative : Le modèle de prévision de SVR a une meilleure représentation que le modèle de prévision de MLR, ainsi la technologie de l'image hyperspectral vision-proche-infrarouge combinée avec le modèle de prévision de SVR peut être employée à la détection non destructive des résidus de chlorpyrifos dans des feuilles de mûre.