基于分段主成分分析与波段比的鸡胴体表面粪便污染物检测

以鸡胴体为研究对象，应用高光谱图像技术结合分段主成分分析和波段比等数据处理方法来检测鸡胴体表面粪便污染物。首先采集400～1000nm的鸡胴体表面高光谱图像；然后应用分段主成分分析获得7个特征波长（520．64，542．12，561．61，577．04，595．6，703．82和852．1nm），并以577．04／520．64nm／波段比图像和852．1／703．82nm波段比图像进行一次波段加运算后的图像作为检测鸡胴体表面粪便污染物的特征图像；最后运用阈值分割和数学形态学完成粪便污染物的提取。实验结果表明，对60个鸡胴体样本进行检测，盲肠、直肠和十二指肠粪便污染物检测正确率分别为100％，100％和96％，检测总正确率为93．3％。