LED光源的波段间隔选择在彩色视觉中的应用

在彩色视觉的应用中,当检测目标背景拥有多种颜色时,检测目标总是难以从复杂的背景的中区分出来。选择合适的光源波段能够提高检测目标与背景的分辨力。该文首先利用四块具有不同反射率的标准板,将各表面的反射函数进行标定。然后应用偏最小二乘法选择合适的光源波段间隔。变量在投影方向的重要程度(VIP)得分作为波段间隔选择的挑选依据。VIP得分>1.0的波段视为有效的波段间隔。最终选取三个波段间隔作为视觉系统的光源照明,并进行了实验同时区分开实验图像的各表面并提高其分辨力。实验结果验证了该方法的有效性。

近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类的鉴别

为探讨近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类判别的可行性,采用近红外高光谱(900~1700 nm)成像技术,以223个鸡蛋样本为研究对象,其中富硒鸡蛋74枚、无公害鸡蛋72枚、普通鸡蛋77枚,富硒鸡蛋和无公害鸡蛋为海兰褐鸡蛋,普通鸡蛋为洋鸡蛋。对比S-G卷积平滑、基线校准(Baseline)、标准正态变量变换(SNV)、标准化(Normalize),优选出S-G卷积平滑光谱预处理方法;连续投影算法(SPA)、无信息变量消除法(UVE)、后向间隔偏最小二乘波段选择法(BiPLS)算法提取的特征波长数分别为8、107和155,分别建立全光谱、SPA、UVE、BiPLS的PLS-DA判别模型,结果显示在4种模型中BiPLS-PLS-DA的识别性能要优于FS-PLS-DA、UVE-PLS-DA和SPA-PLS-DA,其校正集正确识别率为95.24%,预测集识别率为78.18%。近红外高光谱成像技术作为一种快速、高效的种类判别技术对鸡蛋种类的判别具有可行性。