基于高光谱图像与果蝇优化算法的马铃薯轻微碰伤检测

针对通常采用的反射高光谱无法准确检测随机放置马铃薯表面轻微碰伤的问题,提出了一种用V型平面镜的高光谱并结合果蝇优化算法(FOA)检测马铃薯轻微碰伤的方法。试验搭建了V型平面镜反射高光谱图像采集系统,分别采集随机放置下的轻微碰伤和合格马铃薯的高光谱图像,每张高光谱图像包含平面镜1反射图像F1、相机直接采集图像F2、平面镜2反射图像F3,分别提取F1、F2、F3感兴趣区域的平均光谱拼接成马铃薯的属性矩阵。采用标准正态变量变换(SNV)预处理后的光谱矩阵进行全波段的支持向量分类机(SVC)建模,预测集的识别率仅为84.11%;为了提高模型的性能,采用蚁群算法(ACO)进行变量优选,优选出9个变量建立的SVC模型预测准确率为95.32%;分别用网格搜索法(Grid search)、遗传算法(GA)和FOA对SVC的惩罚参数c和核函数参数g进行寻优,通过比较分析,FOA-SVC对训练集和预测集的识别准确率均达到100%。试验结果表明,用V型平面镜的高光谱结合FOA-SVC能够准确检测马铃薯的轻微碰伤,可为马铃薯的轻微碰伤在线检测提供技术基础。