苹果霉心病可见/近红外透射能量光谱识别方法

• 作者: 何东健 周兆永 张海辉 苏东 雷雨
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 苹果 霉心病 能量光谱 连续投影算法 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 193-200
• 分类号: O657.33|S436.611
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.04.026

摘要

针对苹果霉心病从外表无法识别的难题,提出基于可见/近红外透射能量光谱进行快速无损识别的模型和方法.在200 ～1100nm波段内采集了200个苹果的透射能量光谱数据,随机选取140个样品作为训练集,剩余60个样品作为测试集.用平滑法和多元散射校正对光谱数据进行预处理.基于全光谱、连续投影算法(SPA)提取的12个特征波长、主成分分析(PCA)提取的9个主成分,分别建立了偏最小二乘判别法、误差反向传播人工神经网络和支持向量机(SVM)识别模型.实验结果说明,应用PCA-SVM建立的模型识别性能最优,该模型对测试集和训练集中霉心病果和健康果的识别正确率分别为99.3％和96.7％.基于SPA和PCA所建模型的输入变量数仅相当于基于全光谱所建模型输入变量数的0.99％和0.74％,极大降低了模型的复杂度.研究结果表明,该方法是可行的且具有较高识别准确度,为苹果在线内部品质分级和便携式苹果霉心病检测仪的研究提供了技术依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张海辉	西北农林科技大学机械与电子工程学院	50	835	15.0	28.0
2	何东健	西北农林科技大学机械与电子工程学院	188	3174	30.0	46.0
3	周兆永	西北农林科技大学机械与电子工程学院	5	23	2.0	4.0
4	苏东	西北农林科技大学机械与电子工程学院	4	48	4.0	4.0
5	雷雨	西北农林科技大学机械与电子工程学院	4	70	4.0	4.0