基于高光谱成像技术的灵武长枣缺陷识别

• 作者: 何建国 吴龙国 康宁波 王松磊 贺晓光
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 缺陷 高光谱成像 无损检测 长枣 缺陷
• 年，卷（期）: 2015,（20）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 281-286
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41|TP274
• 字数: 4682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2015.20.039

摘要

为研究快速识别灵武长枣表面裂痕、虫眼、碰伤等常见缺陷的有效方法,利用特征波长主成分分析法结合波段比算法进行长枣裂痕、虫眼、碰伤识别.首先,采用近红外(Near Infrared Reflection,NIR)波段范围的高光谱成像系统获取300个长枣反射图像,提取并分析各类型长枣光谱曲线,选择918~1 678 nm波段范围进行主成分分析,通过权重系数提取特征波长;然后,对特征波长下图像进行主成分分析,选择最优的主成分图像进行识别;最后,对未识别的长枣图像采用波段比算法进一步进行识别.NIR波段的正常枣、虫眼枣、裂痕枣、碰伤枣的识别率分别100%、90%、86%、100%.结果表明:NIR高光谱成像仪对长枣外部缺陷识别是可行的,为多光谱成像技术应用于在线检测长枣品质提供了理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王松磊	宁夏大学土木水利工程学院	74	455	12.0	17.0
5	何建国	宁夏大学土木水利工程学院	93	716	16.0	22.0
9	贺晓光	宁夏大学农学院	101	605	13.0	19.0
10	吴龙国	宁夏大学土木水利工程学院	38	257	9.0	15.0
11	康宁波	宁夏大学土木水利工程学院	15	58	4.0	7.0