基于光学特性的番茄成熟度分析方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910732596.7
IPC分类号：G01N21/84;G01N21/31;G01N21/47
申请日期：
2019-08-09
申请人：
南京林业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于光学特性的番茄成熟度分析方法
申请号	CN201910732596.7	申请日期	2019-08-09
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-12-13	公开/公告号	CN110567957A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01N21/84 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01N （除免疫测定法以外包括酶或微生物的测量或试验入C12M，C12Q） G01N21/00 利用光学手段，即利用红外光、可见光；或紫外光来测试或分析材料（G01N 3/00至G01N 19/00优先） G01N21/84 专用于特殊应用的系统〔3〕	IPC分类号	G;0;1;N;2;1;/;8;4;;;G;0;1;N;2;1;/;3;1;;;G;0;1;N;2;1;/;4;7查看分类表>
申请人	南京林业大学	申请人地址	江苏省南京市龙蟠路159号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京林业大学	当前权利人	南京林业大学
发明人	黄玉萍;王德镇;刘英;缑斌丽;周海燕
代理机构	北京科亿知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	汤东凤

摘要

本发明提供一种基于光学特性的番茄成熟度分析方法，它对番茄的成熟程度分类准确率高，它根据番茄在550‑1300nm光谱区间的空间分辨光谱，计算出番茄的吸收系数μa和约化散射系数μs’，建立吸收系数μa和约化散射系数μs’以及它们的组合μa×μs’的番茄成熟度偏最小二乘判别分析模型，对番茄成熟度进行分类。结果显示，μa和μs′组合能够进一步提高单独μa和μs′光谱建立的番茄绿色、绿泛粉、微粉、粉红、橙红、红色六成熟度分类模型性能，尤其是μa×μs′参数，对基于内外颜色特征的识别率分别为78.5％与85.5％。μa和μs’以及它们的组合对番茄绿色或绿泛粉、微粉或粉红、橙红或红色三成熟度分类结果更优，且基于内外颜色特征的成熟度分类准确率相近，可达到94％。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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