本文選題：高光譜成像 + 連續(xù)投影法��； 參考：《食品科學(xué)》2017年08期

【摘要】：為提供蘋果病害在線、快速、無損檢測的理論依據(jù),采用高光譜成像技術(shù)進(jìn)行了北方大面積種植的寒富蘋果病害無損檢測研究。寒富蘋果的主要病害有炭疽病、苦痘病、黑腐病和褐斑病害。為選擇較少的有效波長而利于在線快速檢測,首先采集高光譜蘋果圖像,分割出感興趣區(qū)域并提取光譜信息,然后采用連續(xù)投影算法(successive projections algorithm,SPA)從全波長(500~970 nm)中提取了10個(gè)特征波長SPA1(502、573、589、655、681、727、867、904、942 nm和967 nm),再對這10個(gè)特征波長采用連續(xù)投影算法提取3個(gè)特征波長SPA2(681、867 nm和942 nm)。最后利用全波長光譜信息、SPA1提取的10個(gè)特征波長的光譜信息和SPA2提取的3個(gè)特征波長的光譜信息作為輸入矢量采用線性判別分析、支持向量機(jī)和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP artificial neural network,BPANN)模型進(jìn)行蘋果病害的檢測。通過對檢測結(jié)果分析,最終選擇SPA2-BPANN為最佳檢測方法,訓(xùn)練集檢測率達(dá)100%,驗(yàn)證集檢測率達(dá)100%。結(jié)果表明,高光譜成像技術(shù)可以有效對蘋果病害進(jìn)行檢測,所獲得的特征波長可為開發(fā)多光譜成像的蘋果品質(zhì)檢測和分級系統(tǒng)提供參考。
[Abstract]:In order to provide the theoretical basis for on-line, rapid and nondestructive testing of apple diseases, the nondestructive detection of apple diseases in large areas of northern China was studied by hyperspectral imaging technology. The main diseases of cold rich apples were anthrax, bitterpox, black rot and brown spot. The hyperspectral apple image is collected, the region of interest is segmented and the spectral information is extracted. Then, 10 characteristic wavelengths SPA1 (502573589655681727867904942 nm and 967 nm) are extracted from the full wavelength (500~970 nm) using the successive projections algorithm (SPA), and then the 10 characteristic wavelengths are continuously projected. 3 characteristic wavelengths SPA2 (681867 nm and 942 nm) are extracted. Finally, the spectral information of 10 characteristic wavelengths extracted by SPA1 and the spectral information of 3 characteristic wavelengths extracted by SPA2 are used as input vectors to use linear discriminant analysis, and the support vector machine and BP artificial neural network (BP artificial neural network, BPANN) model are used. By analyzing the results of the apple disease, the SPA2-BPANN is selected as the best detection method, the detection rate of the training set is 100%, and the test rate of the verification set is up to 100%.. The hyperspectral imaging technology can detect apple diseases effectively. The characteristic wavelength obtained can be used to detect apple quality in the development of multi spectral imaging. And the classification system provides reference.
【作者單位】： 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院遼寧省農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心;
【基金】：遼寧省大型儀器設(shè)備共享服務(wù)項(xiàng)目(LNDY201501003) 沈陽市大型儀器設(shè)備共享服務(wù)專項(xiàng)(F15-166-4-00)
【分類號】：TP391.41;S436.611

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2076141