Использована технология гиперспектрального изображений для анализа равномерности и глубины окраски оболочки капустной семян четырех различных сортов, а также семян, обработанных тремя различными концентрациями покрывающего агента. Извлечены средние спектральные отражения 240 образцов семян, исходные спектры были предварительно обработаны и оптимизированы четырьмя методами, после чего методом конкурирующего адаптивного переоценивания (CARS), методом последовательного проецирования (SPA), методом удаления информационно незначимых переменных (UVE) и генетическим методом частичных наименьших квадратов (GAPLS) выделены признаки длины волны. На основе выбранных характеристик были построены модели частичных наименьших квадратов (PLSR), множественной линейной регрессии (MLR) и главных компонент (PCR). Результаты показали, что наиболее заметный эффект покрытия был у капусты кейл, затем у сорта с хорошими вкусовыми качествами, а у сортов Zhonggan 15 и фиолетовой капусты эффект был близок; метод Baseline использовался для предобработки хроматической величины L*, метод Normalize - для значения a*, метод SNV - для значения b*; характеристики длины волны, выделенные методом GAPLS, использовались для построения количественных моделей для L* и b*, а метод UVE - для модели количественного прогноза значения a*. Модель PLSR для L* показала наилучшую эффективность (RC=0.814, Rp=0.640; RMSEC=1.150, RMSEP=1.852); для модели MLR для значения a* была лучшая эффективность (Rc=0.981, Rp=0.964; RMSEC=2.563, RMSEP=3.243); для значения b* оптимальной была модель PCR (RC=0.917, Rp=0.913; RMSEC=2.552, RMSEP=2.589). Результаты исследования могут служить технической поддержкой для онлайн-мониторинга цвета семян.

гиперспектральное изображение; покрытые семена капусты; хроматичность; определение