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多模态融合无损传感技术在临安核桃烘烤脆度快速定量评估中的应用研究
1.顶刊身份卡内容项目期刊名称CurrentResearchinFoodScience（CRFS）
发布时间：2026-08-13 17:03
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想知道你的普洱熟茶是冰岛还是班章吗？高光谱与卷积神经网络助您轻松识别
作者利用高光谱成像结合卷积神经网络，构建了一种针对普洱熟茶产地的快速、无损且高精度识别方法。作者认为，CNN具备从高维、高非线性数据中自动提取全局和局部特征的能力，相比传统机器学习更适合处理高光谱数据。基于这一认识，本文尝试将近红外高光谱成像与AlexNet模型结合，用于普洱熟茶产地识别，以弥补现有研究在普洱熟茶产地判别方面的不足，并为茶叶市场防伪和品质监管提供新的技术手段。作者信息：陈满骄，四川
发布时间：2026-05-26 15:52
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便携式高光谱系统在食用菌真空冷却品质控制中的实践应用
应用方向：高光谱成像技术可用于对蘑菇等高含水农产品的含水量、颜色、硬度、咀嚼性等关键品质指标进行快速预测与动态监测，实现传统破坏性检测方法向实时、在线、无损检测的转变；同时，高光谱成像还能结合建模方法对品质属性进行空间分布可视化，直观反映样品在加工或贮藏过程中的内部与表面变化规律。因此，该技术尤其适合应用于食品冷链保鲜、真空冷却、干燥加工、质量分级以及智能化加工过程控制等领域，为农产品加工和食品工
发布时间：2026-04-15 15:41
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显微高光谱成像系统在医学诊断中的应用
应用方向：高光谱成像技术能够同时获取组织的空间结构与连续窄带光谱信息，揭示传统影像难以捕捉的微观生化差异。本研究证明，HSI可在无染色条件下以95%的准确率区分肝细胞癌与肝内胆管癌，显示其在医学诊断中的重要潜力。基于此，高光谱成像未来可广泛应用于肿瘤精细分型与早期筛查、术中快速诊断与切缘判断、病理切片的数字化与智能分类、组织微环境与代谢状态分析等方向。HSI有望成为推动精准医疗和智能病理诊断的重要
发布时间：2026-01-26 13:54
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告别传统检测方法！高光谱成像系统让肉质分析更简单！
在现代食品**日益受到关注的背景下，肉类掺假问题已成为全球性挑战。传统的检测方法如PCR、电泳等虽准确，但操作复杂、耗时长，难以满足现场快速检测的需求。江苏双利合谱公司凭借其自主研发的GaiaFieldPro-V10E型便携式高光谱成像系统和GaiaField-Pro-N17E型高光谱相机，搭配GaiaSoter分选仪，在羊肉掺假鸭肉的快速、无损、定量检测中取得了突破性进展，为食品**监管提供了全
发布时间：2025-10-30 09:11
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守护食用油纯度：双利合谱高光谱分选仪赋能红花籽油掺假检测新技术
背景：红花籽油因其富含亚油酸等不饱和脂肪酸而具有较高的营养价值和市场价格，广泛应用于食品、医药及保健品领域。然而，由于其价格较高，在商业流通中常被掺杂廉价植物油（如玉米油、大豆油和葵花籽油），导致食品掺假问题频发，严重威胁消费者权益与食品**。传统的掺假检测方法如气相色谱-质谱联用（GC-MS）虽然准确性高，但检测过程通常需要复杂的样品前处理、专业操作人员和昂贵设备，难以实现快速、高通量筛查。高光
发布时间：2025-09-17 14:33
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双利高光谱成像系统在红枣品质检测中的应用进展（下）
jialedaijialedai152025-06-19T01:02:00Z2025-06-19T01:08:00Z1214906220635961823678716.0000(Zhaoetal.,2020)探讨了高光谱成像技术（HSI）在冬枣果实可溶性固形物含量（SSC）非破坏性测定与可视化中的应用。研究使用了两个不同的光谱范围：可见光-近红外（Vis-NIR，380–1030nm）和近红外（N
发布时间：2025-06-26 10:40
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双利高光谱成像系统在红枣品质检测中的应用进展（中）
鑫娜姜jialedai6247942024-09-30T14:31:00Z2025-06-19T01:07:00Z1113367197845341633298816.0000<styleid="http://www.zotero.
发布时间：2025-06-25 17:28
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双利高光谱成像系统在红枣品质检测中的应用进展（上）
鑫娜姜jialedai6247942024-09-30T14:31:00Z2025-06-19T01:07:00Z1113367197845341633298816.0000<styleid="http://www.zotero.
发布时间：2025-06-25 17:03
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高光谱成像技术于猕猴桃品质检测领域的多元应用探究（下）
高光谱成像技术在猕猴桃其它检测中的应用1.1猕猴桃隐性损伤方面猕猴桃在采收、运输和储存过程中，果肉常因碰撞或挤压而碰伤。然而，猕猴桃身上的伤痕肉眼极难识别，被称为隐性损伤。Buetal.(2024)利用高光谱成像（HSI）与深度学习相结合的方法检测了猕猴桃中隐性损伤（图8）。该研究使用主成分分析(PCA)选择对猕猴桃隐藏损伤敏感的光谱范围(924–1277nm)和特征波长（928.19、1051.
发布时间：2025-03-04 10:56
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高光谱成像技术于猕猴桃品质检测领域的多元应用探究（上）
猕猴桃品质检测的重要性猕猴桃因其营养价值高、风味独特，被誉为“水果**”，广受消费者喜爱。然而，在猕猴桃种植、采摘、储存和销售的各个环节中，其品质始终是关键问题。随着农业向智能化和高效化方向发展，传统的人工检测手段已难以满足大规模种植的需求。无损检测技术的引入，不仅能提升工作效率，还为大数据分析、精准农业和全产业链质量管理提供了坚实基础。猕猴桃品质检测方法传统的猕猴桃果实品质检测方法主要是化学分析
发布时间：2025-03-04 10:36
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高光谱成像与深度学习构建三文鱼品质 “防伪墙”（下）
（4）纹理模型分析本研究基于8个选定的特征纹理信息建立了三文鱼的纹理分类模型。为了消除光谱数据维度的差异，特征纹理信息经过了归一化预处理，以确保数据的一致性。采用与光谱模型相同的机器学习和深度学习方法区分三文鱼的地理来源。如图4所示，经过归一化处理后，所有模型的准确率都有所提高，训练集上的提高范围从0.7%到13.1%，测试集上的提高范围从2.7%到15.1%。这种提高可以归因于高维高光谱图像中熵
发布时间：2025-01-21 17:28
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高光谱成像与深度学习构建三文鱼品质 “防伪墙”（上）
应用方向在该研究中，高光谱成像技术（HSI）主要应用于三文鱼地理来源溯源及真实性检测。通过分析光谱和纹理数据，结合深度学习与数据融合策略，HSI成功实现了不同产地三文鱼的精准分类，并有效检测出掺假现象，为水产品真实性鉴定提供了快速、无损且高效的解决方案。此外，研究开发了一种基于HSI数据的智能云平台，实现了实时分类，展示了该技术在食品溯源中的实际应用潜力和扩展性。这些成果凸显了HSI在食品质量检测
发布时间：2025-01-21 17:05
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