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桃品种鉴定ssr分子标记法咱们今天聊聊一个非常“厉害”的话题——桃品种的鉴定，尤其是通过SSRs（简单序列重复分子标记）来做鉴定。
说起来，这个技术啊，可能对很多人来说有点陌生，毕竟咱们平时吃桃子，大多数都是拿到超市随便挑个吃。
但是你想过没有，市面上卖的桃子，品种不一样，口感差距可大了！有些脆甜的让人一口接一口，而有些则是又酸又涩，让人一脸“嫌弃”。
这就是为什么桃品种鉴定这么重要的原因。
你看啊，桃子这东西，种类可多了。
就拿国内的桃品种来说，从脆桃、油桃、晚熟桃到各种各样的地方品种，都数不胜数。
你想，农民们辛辛苦苦栽培了一年，想卖个好价钱，结果一不小心把品种给搞错了，那可就麻烦了。
尤其是那些追求高品质、高产量的果农，桃子的品种准确性简直是关系到“生死存亡”的问题。
所以啊，这时候就需要一些科学的手段来帮忙了。
这时候，SSRs就像是咱们的“侦探”一样，帮忙解决了品种鉴定的问题。
SSRs其实是一种通过DNA标记来识别品种的技术。
你可千万别觉得DNA很复杂，咱们就用最通俗的话说，SSRs就像是给桃子做个“身份证”，把它的独特特征给记录下来。
有了这个“身份证”，以后咱们想知道这桃子是不是某个品种，就可以通过DNA来对比验证。
就像是你拿出身份证，警察叔叔一看，立马知道你是谁，哪里人，干啥的，身份一清二楚。
有了这种技术，桃品种的鉴定变得非常简单，精准度也大大提高。
要知道，传统的桃品种鉴定方法，往往是靠外观来判断。
问题来了，这外观差别有时候可大可小，特别是那些长得比较像的品种，几乎分不清楚。
有时候即使在同一个品种里，果实的形状、大小、颜色也可能有所不同，简直让人看得眼花缭乱。
不过，SSRs可不一样，它不看外表，专门从桃子基因的角度去识别。
你说这技术有多牛，是不是跟现代科技越来越亲密呢？再说了，咱们这个SSR分子标记法，操作起来也挺简单的，至少比以前那种繁琐的手工操作要方便得多。
咱们要从桃子上采集一些叶片，别看这叶片小小的，它的DNA可是藏得不少。
一种改进的水果特征提取算法毛建鑫;刘炜;侯秋华;孙红彬【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(049)006【摘要】介绍了颜色矩、Hu矩、Zernike矩、小波矩等特征提取算法,改进了大小特征提取算法.针对单一特征提取算法提取特征信息不全面,不能区别对待识别样本,识别率低等问题提出了一种改进特征提取算法,该算法由上述五种算法通过特征距离自优化组合生成.介绍了算法公式,执行流程,结合项目建立了特征库.通过选取几类易于混淆的水果进行识别试验,结果表明采用改进特征提取算法的识别率明显优于单一特征提取算法,只是识别的平均时间略有延长,但可满足实时识别的要求的别足.%The feature extraction algorithms such as Color moment, Hu moment, Zernike moment and Wavelet moment are analyzed and a size feature extraction algorithm is improved. According to the problems that a single feature extraction algorithm for picking up the feature information is not comprehensive, and its recognition rate for the samples is very low. An improved feature extraction algorithm which is composed of five algorithms through feature distance from the self-optimizing combination is proposed. The algorithm formula and flow of execution of this new algorithm are introduced, and the feature library of project is established. Selecting some easily confused fruits to do identification experiment, and the results show that using this improvement feature extraction algorithm is superior to single feature extraction algorithm in recognition rate. Theaverage time of recognition is slightly extended, but it can meet the demands of real time identification very well.【总页数】4页(P225-228)【作者】毛建鑫;刘炜;侯秋华;孙红彬【作者单位】北方民族大学电气信息工程学院,银川750021;北方民族大学电气信息工程学院,银川750021;北方民族大学电气信息工程学院,银川750021;北方民族大学电气信息工程学院,银川750021【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.一种改进的田间导航特征点提取算法 [J], 陈艳;李春贵;胡波2.一种改进的人体骨架特征提取算法 [J], 肖玉玲;朱明悦3.一种改进的PrefixSpan应用层特征自动提取算法 [J], 彭大芹;杨彩敏;黄德玲4.一种改进的田间导航特征点提取算法 [J], 陈艳;李春贵;胡波;;;;5.一种基于四叉树的改进的ORB特征提取算法 [J], 禹鑫燚;詹益安;朱峰;欧林林因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
桃果肉颜色、离粘核性状的SSR标记
宋健;高妍;韩明玉;赵彩平
【期刊名称】《西北农业学报》
【年(卷),期】2008(017)004
【摘要】以油桃(Prunus persica L.vat.nectarina)品种'秦光2号'和'曙光'的90株正交F1代为试材,采用SSR分子标记技术和遗传作图的方法寻找与桃果肉颜色基因、桃果实离粘核基因相连锁的分子标记.研究结果显示,SSR标记
BPPCT035(151bp)与桃果肉颜色性状(Y/y)位于同一连锁群,连锁距离为4cM;SSR 标记BPPCT006(50bp)与桃果实离粘核性状(F/f)位于同一连锁群,连锁距离为5cM.【总页数】4页(P234-237)
【作者】宋健;高妍;韩明玉;赵彩平
【作者单位】西北农林科技大学园艺学院,陕西杨凌,712100;西北农林科技大学园艺学院,陕西杨凌,712100;西北农林科技大学园艺学院,陕西杨凌,712100;西北农林科技大学园艺学院,陕西杨凌,712100
【正文语种】中文
【中图分类】S662.1
【相关文献】
1.黄瓜果肉颜色遗传分析及SSR分子标记 [J], 李博;秦智伟;周秀艳
2.SSR方法标记桃果肉近核色素 [J], 韩继成;刘国俭;常瑞峰;张新忠
3.SSR方法标记桃[Prunus persic（L．）Batsch]果肉近核色素 [J], 韩继成;刘国
俭;常瑞峰;张新忠
4.桃果肉颜色和花粉育性的SSR分子标记初探 [J], 逯昀;潘自舒;王倩;逯世超
5.桃果肉颜色性状的SSR标记及其在品种中的验证 [J], 曹珂;王力荣;朱更瑞;方伟超;陈昌文;赵佩
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Optoelectronics 光电子, 2020, 10(2), 46-51Published Online June 2020 in Hans. /journal/oehttps:///10.12677/oe.2020.102006Research on the Performance of Juicy Peach Sugar Content Detection Model Based onNear Infrared SpectroscopyTiantian Guo1, Miaomiao Liu1, Yue Luo1, Wenli Zhang1, Shuning Lou1, Yiye Sun2*1College of Electrical & Electronic Engineering, Wenzhou University, Wenzhou Zhejiang2Department of Planning Finance, Wenzhou University, Wenzhou ZhejiangReceived: Jun. 7th, 2020; accepted: Jun. 21st, 2020; published: Jun. 28th, 2020AbstractThe data fusion technology makes full use of the information between different near-infrared spec-troscopy instruments, improves the reliability of the peach quantitative detection model, and realizes the rapid non-destructive detection of the peach sugar content. In the experiment, the near-infrared spectrum data of the same peach samples were collected by flame-NIR and USB2000+ spectrum col-lection system. After that, the true sugar value of all samples was measured by Abel refractometer, and a quantitative detection model of peach sugar content was constructed respectively. On the ba-sis of it, a fusion model of two kinds of spectral data is constructed, and the fusion data is subjected to the elimination of information-less variables and the selection of genetic algorithm variables to construct UVE-PLS and GA-PLS. Results showed that the fusion model developed on two kinds of spectral data performed better than the quantitative model on the basis of the univocal spectral data, and the root mean square errors of cross validation of the optimal GA-PLS fusion model reduced22.19% and the 33.79% compared with the univocal model, as well as that the root mean squarederror of prediction reduced 14.24% and 49.67%. The results show that the data fusion models are superior to the pre-fusion models and have better detection capabilities. They can make full use of the sugar content information of flame-NIR and USB2000+ spectroscopic instruments to achieve quantitative detection of peach sugar content.KeywordsPeach, Near Infrared Spectroscopy, Data Fusion, Soluble Solids Content基于近红外光谱技术的水蜜桃糖度检测模型性能研究郭甜甜1，刘苗苗1，罗越1，张文莉1，娄淑聍1，孙一叶2**通讯作者。
基于图像处理的水果质量检测及鉴别方法研究随着人们对健康的重视和对食品安全的关注，水果质量的检测越来越受到人们的关注。
而基于图像处理的水果质量检测及鉴别方法则成为了一种新兴的技术，其准确性和速度优势备受认可和推崇。
本文就基于图像处理的水果质量检测及鉴别方法进行深入研究。
一、基于图像处理技术的水果品质检测随着计算机技术的快速发展，基于图像处理技术的水果品质检测逐渐成为研究的热点。
该技术通过采集水果的图像数据，通过对图像数据的处理和分析，来评估和判断水果的品质。
目前，基于图像处理技术的水果品质检测主要有以下几种方法：1、颜色分析法颜色是判断水果品质的重要指标之一，因此，颜色分析法是一种常用的基于图像处理的水果品质检测方法。
该方法通过采集水果的图像数据，将水果图像转化为数字图像数据，然后利用计算机对数字图像进行处理和分析，得出水果的颜色值，最终进行品质判断。
2、形态学方法形态学方法是一种以形态学原理为基础的图像处理方法。
该方法通过对水果图像的形态特征进行分析，以此来评估水果的品质。
例如，对于水果外观的表面形态特征的评估，可以通过形态学方法来进行实现。
3、纹理特征法纹理特征法是一种利用水果表面纹理信息进行品质评估的方法。
该方法通过提取水果表面的纹理特征，以此来评估水果的品质。
例如，对于苹果、番茄等水果，可以通过纹理特征法来评测水果硬度、成熟度等重要指标。
二、基于图像处理技术的水果鉴别方法随着水果市场的不断扩大，水果的鉴别识别也变得越来越重要。
基于图像处理技术的水果鉴别方法通过对水果图像数据的处理和分析，来实现对水果的快速鉴别识别。
目前，基于图像处理技术的水果鉴别方法主要有以下几种：1、颜色特征法颜色特征法是一种利用水果颜色信息进行鉴别的方法。
该方法通过对水果图像的颜色进行分析，从而实现水果的鉴别。
对于类似颜色的水果，如草莓和覆盆子，颜色特征法可以起到很好的鉴别作用。
2、形态学方法形态学方法是一种以形态学原理为基础的图像处理方法。
桃品质的无损检测技术研究进展武琳霞;李玲;习佳林;王蒙【期刊名称】《食品科学》【年(卷),期】2022(43)15【摘要】桃果实营养物质丰富,是消费者青睐的水果之一。
但桃在生长、采摘和贮藏过程中易受到损害而导致品质下降,严重影响桃的经济价值,因此桃品质检测技术对于保障果实商业价值具有至关重要的作用。
传统的检测方法具有耗时长、成本高、对样品有破坏性等缺点,而基于声学特性、力学特性、介电特性、光学特性和电子鼻的无损检测方法,特别是基于光学特性的检测方法,因其无损、快速、准确的优势而发展迅速,目前在桃果实内外部品质检测中得到广泛的应用,然而目前对其优缺点及今后的发展方向缺乏系统总结。
本文综述应用上述无损检测技术,尤其是基于光学特性和电子鼻的无损检测方法,评估桃果实外部品质(大小、形状、色泽、香气、表面缺陷)和内部品质(品种、糖度、可滴定酸含量、硬度、冷害、虫害等)的最新研究进展,总结分析了其在桃品质检测中存在的问题,并对桃品质无损检测研究方向进行展望,以期为桃品质无损检测技术的研究提供参考。
【总页数】11页(P367-377)【作者】武琳霞;李玲;习佳林;王蒙【作者单位】北京市农林科学院质量标准与检测技术研究所;北京市农产品质量安全中心【正文语种】中文【中图分类】TS207.3【相关文献】1.应用近红外漫反射光谱法的猕猴桃品质无损检测2.猕猴桃品质光谱无损检测技术研究进展3.基于激光图像分析的桃货架品质无损检测试验4.无损检测技术在果蔬品质检测中的应用研究进展5.光纤光谱技术对猕猴桃品质及成熟度的无损检测因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
自然环境下桃子图像分割算法赵晓霞;张铁中;陈兵旗;乔军;杨会华【摘要】成熟果实的识别是果蔬采摘机器人视觉系统的关键问题,要解决该问题,首先需要进行有效的图像分割.从复杂背景中分离果实一直是该领域的一个难题.为此,针对自然环境下的桃子图像进行了图像分割方法的研究.利用2R-G-B和L*a*b*的a*分量以及HSI的H分量分别对彩色图像进行了3种方法的灰度化处理,然后采用大津法对灰度图像进行了二值化处理,对二值化图像采用匹配去噪与匹配膨胀相结合的方法,去除了复杂背景噪声.试验表明,所提出的桃子分割方法具有很好的分割效果.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2009(031)002【总页数】5页(P107-111)【关键词】桃子采摘;图像分割;匹配去噪;匹配膨胀【作者】赵晓霞;张铁中;陈兵旗;乔军;杨会华【作者单位】中国农业大学工学院,北京100083;中国农业大学工学院,北京100083;中国农业大学工学院,北京100083;中国农业大学网络中心,北京100083;中国农业大学工学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】TP391.41;S1260 引言如何将成熟果实从复杂的背景中识别出来，是果蔬采摘机器人视觉系统要解决的关键问题，其中的关键步骤是图像分割。
快速与有效的图像分割一直是该领域的一个难题。
这是由于果蔬采摘机器人采集到的图像比较复杂，其中既包括目标物(成熟果实)和背景(未成熟果实、天空、树枝、树叶等)，还存在目标物被遮挡、目标物相互重叠等情况。
因此，研究一种有效的图像分割方法具有十分重要的意义。
图像分割算法的研究一直都受到学者们的重视，至今已提出上千种算法[1]，但是到目前为止还没有一种通用的算法。
近年来，由于彩色图像的应用越来越广，利用彩色信息进行图像分割的研究也越来越多。
目前，在果蔬图像分割中可以列举以下几种方法：一是采用基于亮度与色差模型的自动阈值分割方法对苹果图像进行分割，根据色差直方图确定最佳阈值[2]；二是采用BP神经网络进行草莓图像分割[3]，该算法是在HSI彩色模型下进行，选取3×3邻域像素的H通道值作为研究对象，其分割效果受教师信号的影响；三是SlaughterD.C.等在室外自然光条件下拍摄彩色图像，建立了几种颜色模型，利用这些颜色模型来识别橘子树上的柑橘[4]；四是基于L*a*b*彩色模型的a*通道进行草莓与西红柿的图像分割[5-6]，该方法利用了a*通道的两端所代表的颜色正好分别是成熟草莓(或西红柿)颜色(红)和背景颜色(绿)的特性，通过a*通道的灰度值将成熟果实从背景中分离出来；五是基于HSI彩色模型的H通道进行西红柿图像分割[7]；六是基于RGB彩色模型的草莓图像色调分割方法[8]，该方法通过分析RGB表色系与CIE—XYZ表色系的关系，得出在RGB彩色模型中草莓图像分割算法的条件是R≥G+B。
YIQ颜色空间下成熟果实的目标识别实验报告1.实验目的：YIQ颜色空间下成熟果实的目标识别2.各种颜色空间的基本原理及公式变换：3.YIQ色彩空间通常被北美的电视系统所采用，属于NTSC（National Television Standards Committee）系统。
这里Y不是指黄色，而是指颜色的明视度（Luminance），即亮度（Brightness）。
其实Y就是图像的灰度值（Gray value），而I和Q则是指色调（Chrominance），即描述图像色彩及饱和度的属性。
在YIQ 系统中，Y分量代表图像的亮度信息，I、Q两个分量则携带颜色信息，I分量代表从橙色到青色的颜色变化，而Q分量则代表从紫色到黄绿色颜色变化。
NTSC 制为了进一步压缩色度带宽，用色差信号I,Q来代替U,V。
若采用U,V色差信号，则色度、亮度信号的共频带部分极大，低端不共频带的亮度信号带宽很小，亮、色干扰大。
将彩色图像从RGB转换到YIQ色彩空间，可以把彩色图像中的亮度信息与色度信息分开，分别独立进行处理。
4.RGB和YIQ的对应关系用下面的方程式表示：5.Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B6.I = 0.596R - 0.275G - 0.321B7.Q = 0.212R - 0.523G + 0.311B8.原始图像、程序，处理结果：9.1.原始图像2.在YIQ颜色空间下的图像3最终选用的I分量的图像4.原始程序I=imread('chrisapple.jpg');NEW=I;%显示原始图像figure(1);imshow(I);set(figure(1),'NumberTitle','off','Name','原始图像') ;R=I(:,:,1);G=I(:,:,2);B=I(:,:,3);Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B;I = 0.596*R - 0.275*G - 0.321*B;Q = 0.212*R - 0.523*G + 0.311*B;%显示YIQ颜色空间下的图像显示I1=cat(3,Y,I,Q);figure(2);imshow(I1);set(figure(2),'NumberTitle','off','Name','YIQ颜色图像') ;figure(3);imshow(I1(:,:,1));set(figure(3),'NumberTitle','off','Name','YIQ图像Y分量图像显示') ;figure(4);imshow(I1(:,:,2));set(figure(4),'NumberTitle','off','Name','YIQ图像I分量图像显示');figure(5);imshow(I1(:,:,3));set(figure(5),'NumberTitle','off','Name','YIQ图像Q分量图像显示');G=I1(:,:,2);[m n]=size(G);figure(6);imhist(G);grid minorU=im2bw(G,40/255);imtool(U)%观测其直方图，其阈值约在40左右，因此可以利用该点作为其阈值来分割图像。
水果表面缺陷检测python算法首先，我们需要准备一个包含水果图像的数据集。
可以使用已标注的数据集，其中每张图片都有标注的缺陷区域，或者可以利用无缺陷的水果图像和有缺陷的水果图像自行标注。
接下来，我们将使用Python中的OpenCV库来实现图像处理的功能。
首先，我们需要读取一张水果图像，可以使用OpenCV的`cv2.imread(`函数来完成。
然后，我们将对图像进行预处理，以提取有用的特征。
常用的预处理方法包括灰度化、去噪和边缘检测。
首先，我们对图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像。
可以使用OpenCV的`cv2.cvtColor(`函数来完成，该函数接受两个参数，第一个参数是要转换的图像，第二个参数是转换的颜色空间。
在我们的情况下，将颜色空间设置为`cv2.COLOR_BGR2GRAY`即可。
接下来，我们需要去除图像中的噪声。
可以使用OpenCV的`cv2.GaussianBlur(`函数来进行高斯模糊处理。
该函数接受三个参数，第一个参数是要模糊的图像，第二个参数是高斯核的尺寸（必须为奇数），第三个参数是高斯核的标准差。
在我们的情况下，可以选择一个适当的尺寸和标准差。
然后，我们可以使用边缘检测算法来提取图像的边缘特征。
常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测和Sobel边缘检测。
我们可以使用OpenCV的`cv2.Canny(`和`cv2.Sobel(`函数来实现。
这些函数接受几个参数，包括要检测的图像、边缘检测的阈值等。
在提取了有用的图像特征之后，我们可以使用机器学习算法来训练一个模型，以判断水果是否有缺陷。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等。
可以使用Python中的scikit-learn库来实现这些机器学习算法。
训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。
可以使用一些评估指标，如准确率、精确率和召回率等。
可以使用scikit-learn中的`accuracy_score(`、`precision_score(`和`recall_score(`函数来计算这些指标。
