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基于高光谱成像技术的鲜枣裂纹的识别研究
被引量:
7
1
作者
余克强
赵艳茹
+2 位作者
李晓丽
张淑娟
何勇
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期532-537,共6页
裂纹是衡量鲜枣品质的重要指标之一,果皮裂纹加速鲜枣的腐烂,导致鲜枣货架期的缩短,严重降低鲜枣的经济价值。采用高光谱成像技术在380~1030 nm波段范围内对鲜枣裂纹的位置及大小信息特征进行快速识别。选用偏最小二乘回归(PLSR)...
裂纹是衡量鲜枣品质的重要指标之一,果皮裂纹加速鲜枣的腐烂,导致鲜枣货架期的缩短,严重降低鲜枣的经济价值。采用高光谱成像技术在380~1030 nm波段范围内对鲜枣裂纹的位置及大小信息特征进行快速识别。选用偏最小二乘回归(PLSR)、连续投影法(SPA )和全波段图像主成分分析(PCA ),得到鲜枣裂纹相关的敏感波段。然后利用选取的鲜枣裂纹的敏感波段对建模集的132个样本建立最小二乘支持向量机(LS-SVM )判别模型,并对预测集的44个样本进行判别。对PLSR-LS-SVM ,SPA-LS-SVM和PCA-LS-SVM 判别模型采用ROC曲线进行评判,得出PLSR-LS-SVM模型对鲜枣裂纹定性判别的结果(area=1,std=0)最佳。选取PLSR回归系数挑选出的5条鲜枣裂纹敏感波段(467,544,639,673和682 nm)对应的单波段图像进行主成分分析,其中将主成分PC4的图像结合图像处理技术,最终识别出鲜枣裂纹的位置、大小信息。结果表明,采用高光谱成像技术结合光谱图像处理可以实现鲜枣裂纹定性判别和定量识别的研究,为进一步开发相关仪器的研究提供理论方法和依据。
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关键词
高光谱成像技术
鲜枣裂纹
定性判别
定量识别
下载PDF
职称材料
题名
基于高光谱成像技术的鲜枣裂纹的识别研究
被引量:
7
1
作者
余克强
赵艳茹
李晓丽
张淑娟
何勇
机构
浙江大学生物系统工程与食品科学学院
山西农业大学工学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期532-537,共6页
基金
国家"十二五"科技支撑计划课题项目(2011BAD21B04)
国家自然科学基金项目(31071332)资助
文摘
裂纹是衡量鲜枣品质的重要指标之一,果皮裂纹加速鲜枣的腐烂,导致鲜枣货架期的缩短,严重降低鲜枣的经济价值。采用高光谱成像技术在380~1030 nm波段范围内对鲜枣裂纹的位置及大小信息特征进行快速识别。选用偏最小二乘回归(PLSR)、连续投影法(SPA )和全波段图像主成分分析(PCA ),得到鲜枣裂纹相关的敏感波段。然后利用选取的鲜枣裂纹的敏感波段对建模集的132个样本建立最小二乘支持向量机(LS-SVM )判别模型,并对预测集的44个样本进行判别。对PLSR-LS-SVM ,SPA-LS-SVM和PCA-LS-SVM 判别模型采用ROC曲线进行评判,得出PLSR-LS-SVM模型对鲜枣裂纹定性判别的结果(area=1,std=0)最佳。选取PLSR回归系数挑选出的5条鲜枣裂纹敏感波段(467,544,639,673和682 nm)对应的单波段图像进行主成分分析,其中将主成分PC4的图像结合图像处理技术,最终识别出鲜枣裂纹的位置、大小信息。结果表明,采用高光谱成像技术结合光谱图像处理可以实现鲜枣裂纹定性判别和定量识别的研究,为进一步开发相关仪器的研究提供理论方法和依据。
关键词
高光谱成像技术
鲜枣裂纹
定性判别
定量识别
Keywords
Hyperspectral imaging
Cracks of fresh jujube
Qualitative discrimination
Quantitative identification
分类号
S123 [农业科学—农业基础科学]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高光谱成像技术的鲜枣裂纹的识别研究
余克强
赵艳茹
李晓丽
张淑娟
何勇
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
7
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