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作者：邓明磊;李静;包凯铖;夏新宇;孙亮;周健;刘莉;宋春芳;李臻峰;
单位：江南大学智能制造学院;山东碧海机械科技有限公司;
摘要：该研究针对天麻干燥品质快速检测问题,构建了基于机器视觉与电子鼻技术的实时监测系统,在线采集天麻在不同干燥条件下的视觉及气味特征信息。同时测定干燥过程中天麻总酚类、总黄酮(total flavonoid content,TFC)、多糖、天麻素、对羟基苯甲醇(4-hydroxybenzyl alcohol,HBA)的含量变化,并分析其与特征变量的相关性。结果表明,视觉特征L~*、a~*、b~*和ΔE与多糖相关性分别为0.93、-0.93、0.90和0.98,电子鼻R6传感器与TFC和HBA相关性分别为-0.96和-0.91,均具有显著相关性。基于粒子群优化的最小二乘支持向量机建立品质预测模型,TFC、HBA和多糖的预测模型精度R~2分别为0.903 4、0.918 7和0.933 7,模型精度较高,实现了对天麻品质的精准评价。
关键词：天麻;;机器视觉;;电子鼻;;预测;;微波热风
