高光谱图像技术结合神经网络检测梨农药残留

"这篇论文是2011年由北京工商大学和北京卓立汉光仪器有限公司的研究人员共同完成，发表在北京工商大学学报(自然科学版)第29卷第6期，主要研究了如何利用高光谱图像技术和人工神经网络方法来检测梨表面的农药残留。研究对象为水晶皇冠梨，实验涉及两种农药——毒死蜱和炔螨特，通过不同浓度的溶液滴在梨皮上，然后在特定光谱范围内收集高光谱图像。" 本文详细探讨了使用高光谱成像技术结合BP（Back Propagation）人工神经网络对水果表面农药残留进行检测的可能性。实验步骤包括配制不同浓度的毒死蜱和炔螨特水溶液，将100μL和150μL的农药溶液分别滴在梨的表面，并在835.4678~1648.3568nm的光谱范围内捕获高光谱图像。通过这些图像，研究人员提取了感兴趣的区域数据，形成四组样本，每组20个样本，其中5个用于预测。使用BP神经网络对每一组数据构建了数学模型。 研究结果显示，对于滴有150μL农药溶液的区域，两种农药的残留样本相关系数均超过0.99和0.95，而RMSEC（均方根校正误差）和RMSEP（均方根预测误差）的最大值分别为0.6349和1.3239以及1.7425和3.4417。这表明，高光谱图像技术结合BP神经网络在检测农药残留方面具有较高的准确性和可靠性，尤其是在150μL农药样本区的表现更优。 结论指出，这种新型检测方法为水果表面农药残留检测提供了新的途径，证实了高光谱图像技术结合人工神经网络在检测梨表面农药残留量上的可行性。该研究受到北京市自然科学基金和北京市优秀人才资助项目的资金支持，展示了在食品安全检测领域的潜在应用价值，特别是对于智能检测和数据融合方法的发展。 关键词：高光谱图像；BP神经网络；农药残留；毒死蜱；炔螨特 这篇论文属于自然科学类别，对高光谱图像技术在农业和食品安全领域的应用进行了深入研究，为后续的相关工作提供了理论基础和技术参考。