基于高光谱成像的苹果虫伤缺陷与果梗/花萼识别方法

• 作者: 刘思伽 王小奇 田有文 程怡
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无损检测 图像处理 主成分分析 苹果虫伤 果梗/花萼 高光谱成像 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 325-331
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6359字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2015.04.046

摘要

为了快速、准确、无损检测在果梗/花萼的干扰下苹果虫伤缺陷，该文利用高光谱成像技术，首先选取正常果和虫伤果各80个，提取并分析了苹果表面感兴趣区域（虫伤区域、果梗区域、花萼区域、正常区域）的光谱曲线，结合824 nm波长特征图像的阈值分割和主成分分析，对获得的第一主成分图像提取160×120像素大小的感兴趣区域。然后提取感兴趣区域的能量、熵、惯性矩和相关性4个纹理特征，融合646、824 nm波段的相对光谱反射率的光谱特征，采用支持向量机对苹果虫伤区域和正常区域、果梗/花萼区域进行识别。试验结果表明：选取160×120像素大小的感兴趣区域图像、采用径向基核函数对正常果、果梗/花萼果与虫伤果的识别效果最好，总体识别率为97.8%。该研究为苹果质量等级在线评判提供理论依据。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田有文	沈阳农业大学信息与电气工程学院	68	945	17.0	29.0
2	王小奇	沈阳农业大学植物保护学院	49	381	10.0	18.0
3	刘思伽	沈阳农业大学信息与电气工程学院	6	81	5.0	6.0
4	程怡	沈阳农业大学信息与电气工程学院	5	113	5.0	5.0