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基于高光谱成像技术的鲜枣裂纹的识别研究

访问量:1251 发布时间:2022-11-11

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  本研究应用了400-1000nm的高光谱相机,可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm,波长分辨率优于2.5nm,可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS,波段选择后最高3300Hz(支持多区域波段选择)。

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  鲜枣在成熟期由于降雨,果皮水溶性果胶的增加使得果皮生长应力降低,当果肉迅速膨胀,导致果皮出现裂纹。鲜枣的果皮开裂加速了鲜枣腐烂变质,降低果实的商用价值。目前主要采用手工剔除裂枣,不仅费时费力,而且对人工挑选的要求较高。因此,快速、准确地检测鲜枣裂纹对于提高水果品质具有重要的意义。高光谱成像(HSI)集光谱和数字图像信息于一体。目前,该技术广泛在应用于农产品检测领域,不仅可以定量检测农产品内部品质,还能对农产品的外部特征进行定性分析……

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本研究采用高光谱成像技术对鲜枣的裂纹进行定性和定量检测。在获取鲜枣高光谱数据后,提取相关感兴趣区的平均光谱,并采用PLSR,SPA和图像PCA分析得到鲜枣裂纹敏感波段,建立鲜枣裂纹判别的LS-SVM模型以及用ROC 曲线对判别模型进行评判,最终选用最优模型下敏感波段对应的光谱图像进行分析,以获取鲜枣裂纹的位置、大小信息

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  采用高光谱成像技术对鲜枣裂纹进行定性判别和定量检测。运用PLSR回归系数、SPA和图像PCA来提取鲜枣裂纹敏感波段,采用LS-SVM 建立鲜枣裂纹判别模型以及采用ROC曲线评价判别模型,表明PLSR-LS-SVM模型对鲜枣裂纹判别效果最佳。运用该模型敏感波段下的图像进行PCA分析,对最能表现鲜枣裂纹特征的PC4图像进行裂纹信息的识别,定量地检测出裂纹在鲜枣的位置、大小信息特征,并将鲜枣裂纹识别模型及算法应用于另外8个样本,同样也得到了较好的识别效果,这为鲜枣裂纹的检测仪器开发提供理论基础和依据。


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