水果輕微碰傷嚴(yán)重影響著水果本身的銷售、深加工以及水果零售商的信譽(yù)。針對(duì)輕微碰傷水果難以發(fā)覺,影響水果口感等問題,本文利用高光譜“圖譜合一”的優(yōu)勢,以毛桃為對(duì)象,分別提取實(shí)驗(yàn)樣品的光譜和圖像信息,利用圖像分割算法和特征建模算法對(duì)水果輕微碰傷進(jìn)行檢測分析,并利用特征建模算法對(duì)碰傷時(shí)間進(jìn)行定性判別分析。本文的主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下:(1)基于高光譜圖像實(shí)現(xiàn)對(duì)毛桃輕微碰傷的定性判別。首先利用主成分分析(PCA)和最小噪聲分離(MNF)對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,選取MN4圖像作為分析圖像,最后分別利用固定閾值法、大津法和改進(jìn)分水嶺分割算法對(duì)MN4圖像進(jìn)行區(qū)域分割,最終結(jié)果表明:改進(jìn)分水嶺分割算法效果最好,對(duì)輕微碰傷果和未碰傷果的分割正確率分別為91.67%和95.00%。(2)利用光譜特征和圖像特征建模對(duì)毛桃輕微碰傷進(jìn)行定性判別分析。分別提取樣品的光譜特征和圖像特征,利用偏最小二乘判別(PLS-DA)和最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)建立毛桃輕微碰傷定性判別模型。最終結(jié)果表明:基于LS-SVM算法RBF核函數(shù)建立的光譜特征模型預(yù)測效果最好,模型檢測正確率為95.71%。(3)分別采集毛桃碰傷12h...

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1技術(shù)路線圖

第一章緒論6LS-SVM算法分別建立水果碰傷時(shí)間的光譜特征模型、圖像特征模型以及混合特征模型，比較三種模型的效果，選出最優(yōu)模型。1.3.2技術(shù)路線基于以上研究內(nèi)容，本文實(shí)現(xiàn)了對(duì)水果輕微碰傷及碰傷時(shí)間的高光譜成像技術(shù)檢測。本文的技術(shù)路線如下：圖1-1技術(shù)路線圖Fig.1-1Tech....

圖2-1（a）高光譜系統(tǒng)示意圖圖2-1（b）高光譜系統(tǒng)實(shí)物圖

第二章高光譜系統(tǒng)成像原理及數(shù)據(jù)采集8圖2-1（a）高光譜系統(tǒng)示意圖圖2-1（b）高光譜系統(tǒng)實(shí)物圖Fig.2-1（a）SketchmapofhyperspectralsystemFig.2-1（b）Physicalmapofhyperspectralsystem蓋亞高光譜分選儀系統(tǒng)....

圖2-1（b）高光譜系統(tǒng)實(shí)物圖

第二章高光譜系統(tǒng)成像原理及數(shù)據(jù)采集8圖2-1（a）高光譜系統(tǒng)示意圖圖2-1（b）高光譜系統(tǒng)實(shí)物圖Fig.2-1（a）SketchmapofhyperspectralsystemFig.2-1（b）Physicalmapofhyperspectralsystem蓋亞高光譜分選儀系統(tǒng)....

圖2-2高光譜相機(jī)Fig.2-2Hyperspectralcamera

第二章高光譜系統(tǒng)成像原理及數(shù)據(jù)采集8圖2-1（a）高光譜系統(tǒng)示意圖圖2-1（b）高光譜系統(tǒng)實(shí)物圖Fig.2-1（a）SketchmapofhyperspectralsystemFig.2-1（b）Physicalmapofhyperspectralsystem蓋亞高光譜分選儀系統(tǒng)....

本文編號(hào)：3931361