应用连续投影算法及最小二乘支持向量机的单组分纺织品识别

针对传统的纺织品检测受检测人员感官和精神状态影响,不同检测人员对同一样品的检测结果有偏差,且大部分传统的检测方法损伤纤维这一现象,以高光谱技术为基础设计了对8种单组分纺织品材料进行识别分类的方法。对纺织品的高光谱数据预处理后,利用连续投影算法提取纺织材料的特征波长,在920~2 500 nm内将288个波长压缩至5~7个(数据压缩至1.74%~2.43%),并基于最小二乘支持向量机对每种纺织品建立二类分类器,将获取到的特征波长导入到各自对应的分类器中进行训练,最后对测试样本进行识别分类。实验结果表明,640个实验样本均被8种二类分类器识别,高光谱成像技术可用于棉、涤纶、聚乙烯、羊毛、聚氯乙烯、锦纶、亚麻、蚕丝的识别。