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高光譜成像技術對鮮棗的裂紋進行定性和定量檢測

來源:賽斯拜克 發(fā)表時間:2023-09-14 瀏覽量:515 作者:awei

鮮棗作為一種重要的水果,具有豐富的營養(yǎng)價值,在我國農(nóng)業(yè)中占據(jù)著重要的地位。然而,由于種種原因,鮮棗在生長和采摘過程中經(jīng)常出現(xiàn)裂紋問題,裂紋的出現(xiàn)不僅影響鮮棗的品質(zhì),還給生產(chǎn)帶來了嚴重損失。因此,如何準確、快速地檢測和判別鮮棗裂紋,成為了一個亟待解決的問題。傳統(tǒng)的檢測方法往往繁瑣、耗時,且難以實現(xiàn)定性判別。近年來,隨著高光譜成像技術的不斷發(fā)展,為鮮棗裂紋的檢測與定性判別提供了新的解決方案。

高光譜相機對鮮棗的裂紋定性和定量檢測



高光譜成像技術是一種無損檢測技術,可以應用于鮮棗裂紋的定性和定量檢測。以下是該技術在鮮棗裂紋檢測中的應用步驟:

  1. 獲取高光譜數(shù)據(jù):首先,使用高光譜相機或傳感器獲取鮮棗的高光譜數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括鮮棗在多個波長下的反射或透射信息,能夠捕捉到與裂紋相關的光譜特征。

  2. 數(shù)據(jù)預處理:對獲取的高光譜數(shù)據(jù)進行預處理,包括去噪、光譜校準、背景去除等,以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量并減少干擾。這一步驟有助于突出與裂紋相關的信息。

  3. 特征提取與選擇:通過對預處理后的高光譜數(shù)據(jù)進行分析,提取與裂紋相關的特征。這些特征可能包括特定波長范圍內(nèi)的反射率變化、吸收特征、紋理信息等。利用化學計量學方法、圖像處理技術等,可以選擇和提取最能夠表征裂紋的特征。

  4. 建立判別模型:采用適當?shù)臋C器學習算法,如偏最小二乘回歸(PLSR)、支持向量機(SVM)等,建立鮮棗裂紋的判別模型。利用訓練集數(shù)據(jù)對模型進行訓練,并使用驗證集數(shù)據(jù)對模型性能進行評估。優(yōu)化模型參數(shù)以提高裂紋判別的準確性和穩(wěn)定性。

  5. 裂紋定性與定量檢測:應用建立的判別模型,對新的高光譜數(shù)據(jù)進行裂紋的定性和定量檢測。定性檢測可以確定裂紋的存在與否,而定量檢測可以估計裂紋的大小、位置等參數(shù)。這可以通過分析模型輸出的特征圖像、裂紋指數(shù)等信息來實現(xiàn)。

需要注意的是,高光譜成像技術對鮮棗裂紋的檢測性能受到多種因素的影響,如光照條件、鮮棗品種、背景噪聲等。因此,在實際應用中,需要對這些因素進行適當?shù)目刂坪托U蕴岣邫z測的準確性和可靠性。同時,結合其他無損檢測方法和圖像處理技術,可以進一步提高鮮棗裂紋檢測的效能和實用性。


高光譜成像技術對鮮棗裂紋進行定性判別和定量檢測研究

本研究應用了400-1000nm的高光譜相機,可采用廣東賽斯拜克科技有限公司產(chǎn)品SP130M進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm,波長分辨率優(yōu)于2.5nm,可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS,波段選擇后最高3300Hz(支持多區(qū)域波段選擇)。


高光譜相機SineSpec?系列

本研究采用高光譜成像技術對鮮棗的裂紋進行定性和定量檢測。在獲取鮮棗高光譜數(shù)據(jù)后,提取相關感興趣區(qū)的平均光譜,并采用PLSR,SPA和圖像PCA分析得到鮮棗裂紋敏感波段,建立鮮棗裂紋判別的LS-SVM模型以及用ROC 曲線對判別模型進行評判,最終選用最優(yōu)模型下敏感波段對應的光譜圖像進行分析,以獲取鮮棗裂紋的位置、大小信息

采用高光譜成像技術對鮮棗裂紋進行定性判別和定量檢測。運用PLSR回歸系數(shù)、SPA和圖像PCA來提取鮮棗裂紋敏感波段,采用LS-SVM 建立鮮棗裂紋判別模型以及采用ROC曲線評價判別模型,表明PLSR-LS-SVM模型對鮮棗裂紋判別效果最佳。運用該模型敏感波段下的圖像進行PCA分析,對最能表現(xiàn)鮮棗裂紋特征的PC4圖像進行裂紋信息的識別,定量地檢測出裂紋在鮮棗的位置、大小信息特征,并將鮮棗裂紋識別模型及算法應用于另外8個樣本,同樣也得到了較好的識別效果,這為鮮棗裂紋的檢測儀器開發(fā)提供理論基礎和依據(jù)。


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