本文關(guān)鍵詞：基于高光譜成像的綠皮馬鈴薯檢測(cè)方法

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【摘要】：針對(duì)任意放置姿態(tài)下的輕微綠皮馬鈴薯難以檢測(cè)的問(wèn)題,進(jìn)行了半透射與反射高光譜成像方式的不同檢測(cè)方法比較研究,最終確定較優(yōu)高光譜成像方式的檢測(cè)方法。分別以半透射與反射高光譜成像方式對(duì)圖像維提取RGB、HSV和Lab空間顏色信息,并采用等距映射、最大方差展開、拉普拉斯特征映射進(jìn)行圖像信息降維;分別以半透射與反射高光譜成像方式對(duì)光譜維提取感興趣區(qū)域的平均光譜數(shù)據(jù),并采用局部保持投影、局部切空間排列、局部線性協(xié)調(diào)進(jìn)行光譜信息降維;然后分別建立不同高光譜成像方式下的圖像與光譜信息的深度信念網(wǎng)絡(luò)模型;對(duì)識(shí)別率良好的模型采用多源信息融合技術(shù)進(jìn)一步優(yōu)化,并建立基于圖像和光譜融合或不同成像方式融合的模型。結(jié)果表明,基于半透射和反射高光譜的光譜信息融合模型最優(yōu),校正集和測(cè)試集識(shí)別率均達(dá)到100%,可實(shí)現(xiàn)輕微綠皮馬鈴薯的無(wú)損檢測(cè)。
【作者單位】： 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 綠皮馬鈴薯 高光譜成像 檢測(cè) 深度信念網(wǎng)絡(luò) 流形學(xué)習(xí) 信息融合
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61275156) 湖北省自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(2011CDA033)
【分類號(hào)】：S532;TP391.41
【正文快照】： 引言隨著我國(guó)馬鈴薯主糧化戰(zhàn)略的推進(jìn),馬鈴薯相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈得到了迅速發(fā)展,馬鈴薯品質(zhì)問(wèn)題也成為關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。但綠皮、機(jī)械損傷等缺陷馬鈴薯嚴(yán)重影響了馬鈴薯的整體品質(zhì),尤其是綠皮馬鈴薯外形復(fù)雜、缺陷不易識(shí)別更增加了檢測(cè)難度。同時(shí)綠皮馬鈴薯龍葵素含量若超出了食用標(biāo)準(zhǔn),

【相似文獻(xiàn)】

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5 馬m，

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