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基于近红外光谱和机器视觉数据融合的掺霉变大米快速鉴别方法研究
一、引言
随着科技的进步，食品安全问题日益受到人们的关注。其中，大米的品质与安全直接关系到人们的饮食健康。然而，由于储存、运输等环节的疏忽，大米常常出现霉变现象，给人们的饮食安全带来隐患。因此，快速、准确地鉴别掺霉变大米的方法显得尤为重要。本文提出了一种基于近红外光谱和机器视觉数据融合的掺霉变大米快速鉴别方法，以期为解决这一问题提供新的思路。
二、研究背景及意义
近红外光谱技术是一种无损检测技术，具有快速、无损、高效等优点，被广泛应用于食品品质与安全的检测中。机器视觉技术则可以通过图像处理与分析，实现对食品的快速识别与检测。将这两种
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